目前，汽车行业正在步入以网联化、智能化、电动化、共享化为代表的新四化时代。所谓智能化，即自动驾驶，毫无疑问已成为全球车企的兵家必争之地。自动驾驶感知系统在实际应用中所具备的潜力，也逐步被挖掘出来。

自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合同，让电脑可以在没有任何人为主动的操作下，自动安全地操作车辆。

感知系统，是用摄像头(眼睛)看前面的路，还在用雷达(耳朵)听车周围(前、后、左右)的车、人及实体的，甚至会用信息识别单元(大脑)在分析、判断。感知系统由三部分组成，即传感器、高精度地图和信息识别单元。

就自动驾驶系统中的传感器而言，其主要包括雷达和光学摄像头，相当人的耳朵和眼睛，主要功能是车辆收集周围的“即时信息”，实时了解车辆周围的环境，为无人驾驶车辆提供完整、准确的各类环境数据。常用的传感设备包括：光学摄像头、光学雷达(LiDAR)、微波雷达、导航系统等。

摄像头是众多预警、识别类ADAS功能的基础。车载摄像头主要包括环视摄像头、内视摄像头、后视摄像头、前置摄像头、侧视摄像头等。其中，光学摄像头是场景解读的较佳工具，能较好地分辨颜色，但是没有立体视觉效果时，缺乏“深度“，无法判断物体和相机(车辆))间的距离。为实现相关功能的提升，还需从制造材料、工艺等方面多做探索。

不管需不需要做倒车场景，后向感知能力对于乘用车以及商用车都是需要的。拿拖挂式卡车来说，可以很好地挖掘现有感知系统的潜力，这样即使不增加新的传感器，依靠算法也能实现一定程度上的后向感知能力，帮助车辆正确预知正后方行人、车辆的运动状况，从而促进安全驾驶。

此外，从目前自动驾驶产业发展状况来看，激光雷达是帮助自动驾驶系统正确感知、精确感知的重要元件。激光雷达通过发射和接受激光束，分析激光遇到目标对象后的折返时间，就能够计算出目标对象与车的相对距离。与此同时，利用此过程中收集的目标对象表面大量密集的点的纹理、高度、反射率、三维坐标等信息，将各类相关数据汇总起来，以此绘制出环境地图，从而达到环境感知的目的。此时，激光雷达为自动驾驶汽车精确“描绘”出周边环境的优势也就得以展现。

在自动驾驶中，V2X被业内人士视为是未来智能交通运输系统中的一项关键技术。借助该技术，车辆能够实时感知多种信息。通过实时分析路况及交通信息，选择较佳的驾驶路线，减少交通堵塞的几率，节省不必要的时间。

当然，归根结底，自动驾驶车路协同方案的技术底层是车辆的智能化、网联化。通过将“人、路、车、云”等交通参与要素有机地联系在一起，可以支撑车辆获得比单车感知更多的信息，推动自动驾驶技术升级和生态创新。此外，综合采用5G、物联网、大数据、云计算等数据，也有助于构建起智慧交通体系，促进汽车和交通服务新业态的出现，对于提高车辆通行效率、提高公共交通资源配置效率大有助益。