当前，AI已深度介入汽车智能驾驶“感知—预测—决策—控制— 协同”的全链条。通过多模态感知构建统一时空表示，通过模式识别预 测驾驶意图并规划可行轨迹方案，通过深度学习策略与最优化理论实现 受安全约束的运动控制，并依托车路云协同提升复杂场景覆盖率与安全 性。本文从工程实践角度梳理AI在智驾中的应用原理与最新技术进展， 归纳出长尾分布、不确定性管理、数据与算力约束、可解释和合规治 理等共性难题，最后提出“数据闭环—多模态融合—软硬协同—分级落 地—评测与治理”的对策框架，为后续研究提供参考依据。

引言

1 技术链条与AI介入点概览

2 AI 在关键环节的应用与进展

3 共性难题

4 对策与工程路径

结语