汽車安全技術包括主動安全、被動安全以及ADAS/自動駕駛輔助等多個層面。主動安全系統通過傳感器和智能算法在事故發生前對危險進行感知并主動干預；被動安全系統通過車身結構和安全約束措施在碰撞中保護乘員；ADAS/自動駕駛技術則利用多傳感器融合和復雜算法實現從L1到L4級別的輔助與自動駕駛功能。以下按類別分別解析各項技術原理、關鍵傳感器、實現方式及代表性案例。

主動安全系統

主動安全系統在事故發生前識別風險并采取措施。**自動緊急制動（AEB）**是典型功能：該系統通過前向毫米波雷達、攝像頭（以及可選的激光雷達和超聲波）持續監測前方障礙物，比較實際距離與安全閾值。當發現碰撞風險且駕駛員未及時制動時，系統自動施加剎車以減輕碰撞后果。據統計，AEB可將追尾事故發生概率降低約56%。例如沃爾沃City Safety、奔馳Pre-safe等系統都集成了AEB功能。

• 自適應巡航控制（ACC） ：ACC系統利用前置雷達（和車速傳感器）持續檢測前車距離。控制單元根據距離與速度差自動調節油門或制動，使本車與前車保持設定的安全跟車距離，典型應用如博世ACC系統、特斯拉Autopilot的跟車功能等。
• 車道偏離預警（LDW） ：通過車內擋風玻璃下的攝像頭識別道路車道線，實現對車輛軌跡的監控。當車輛無意識偏離車道時，系統通過聲音、儀表提醒或方向盤震動等方式警告駕駛員。
• 車道保持輔助（LKA） ：在LDW基礎上增加自動轉向干預。當檢測到車輛偏離車道時，系統計算需要的修正轉向力矩，并通過電子助力轉向(EPS)執行微量轉向操作，使車輛回到車道中央。LKA常用于高速巡航時輔助駕駛，如大眾Lane Assist、特斯拉Autosteer等。
• 盲點監測（BSM/BSW） ：在車輛后側安裝毫米波雷達，用于實時監測后視鏡盲區。當有其它車輛進入盲區時，系統通過車內警示燈或聲音提醒駕駛員。同時，BSM往往集成變道輔助（LCA）功能，在變道時提示后方快速接近的車輛。

主動安全系統通常融合攝像頭、毫米波雷達、激光雷達和超聲波等多種傳感器數據。傳感器采集的環境信息經過控制單元的數據處理模塊比對安全模型，如距離閾值和速度信息，然后觸發預警或直接干預，如踩油門切換至剎車。以上各系統已在市場上廣泛應用，隨著ADAS等級標準的提高，主動安全功能正成為新車標配。

被動安全系統

被動安全系統是在事故發生后保護乘員安全的技術手段。主要包括安全約束與結構設計兩方面：

• 安全帶 ：通過限制乘員位移，將碰撞力分散傳遞，顯著降低乘員傷亡風險。現代安全帶配備預緊器（碰撞瞬間自動收緊）和限力器（控制帶力），進一步保護乘員。在發展趨勢上，電動安全帶技術已出現，它根據乘員體型自動調節松緊，并可與氣囊系統協同工作以提高保護性能。
• 安全氣囊 ：在碰撞瞬間快速充氣形成緩沖袋，吸收乘員與車內結構間的沖擊動能，減少沖擊力對乘員的傷害。常見氣囊有前排正面氣囊、側氣簾、頭部氣簾、膝部氣囊等，均由碰撞傳感器和ECU控制觸發。
• 潰縮吸能區 ：車身前后部設計有可控變形區（潰縮區），在碰撞時可變形吸收大部分碰撞能量，減少沖擊傳遞到乘員艙。例如前后縱梁和翼子板均采用易變形設計，以降低碰撞載荷傳遞。
• 高強度乘員艙 ：乘員艙部分采用高強度鋼材或復合材料構件，形成堅固的安全籠結構，盡可能保證碰撞后乘員艙不發生過度變形。在側面碰撞時，車門、B柱、橫梁等部件通過合理加強，可將沖擊力分散至車身框架結構中，保護乘員空間。
• 碰撞測試標準 ：國際上常用的碰撞評估標準有Euro NCAP和C-NCAP等，它們通過正面偏置碰撞、側面碰撞、鞭打測試、行人碰撞測試等項目，綜合評估車輛的被動安全性能。測試結果以星級形式反饋，指導廠商改進設計并供消費者參考。

近年來，被動安全技術不斷迭代升級。 智能安全帶 、 多階段氣囊 、虛擬碰撞仿真等新技術逐漸應用。比如電動安全帶可自動收緊、主動提醒未系安全帶。車身材料正向碳纖、鋁合金等輕量化高強度方向發展，進一步提高能量吸收效率。同時，碰撞測試標準也在完善，如增加了主動安全輔助測試（如行人AEB）和更苛刻的碰撞工況，推動整車安全設計不斷提升。

智能輔助駕駛（ADAS/自動駕駛相關）

ADAS/自動駕駛系統依賴多傳感器融合和 高性能計算 。典型傳感器包括攝像頭、毫米波雷達、激光雷達和超聲波雷達等。其中，攝像頭用于捕獲道路場景、車道線、交通標志等視覺信息；毫米波雷達可全天候探測前后方目標的距離和相對速度，適用于ACC、AEB等功能；激光雷達生成高精度三維點云，有利于高級自動駕駛系統進行環境建模；超聲波雷達則用于短距離探測，如泊車輔助和盲區探測。

硬件上，車廠和Tier1通常采用專用ADAS域控制器來處理感知和決策任務。例如華為推出的MDC智能駕駛計算平臺，基于昇騰車規芯片，支持L2+至L5等級演進；Mobileye EyeQ系列SoC專為多路攝像頭AI處理設計，可實時處理每秒千幀圖像；特斯拉自研FSD計算機（基于AI芯片）用于Autopilot/FSD功能；NVIDIA Drive Orin、英偉達Xavier等也是常見的高算力平臺。各方案通過高性能異構計算，實現對數十路傳感器數據的實時融合與分析。

算法方面，ADAS/自動駕駛系統包含感知、融合、定位、規劃和決策多個模塊。目標識別常使用深度神經網絡（如CNN、YOLO等）進行車輛、行人、車道線和交通標志檢測； 多傳感器融合 （如卡爾曼濾波）將攝像頭與雷達/LiDAR信息融合，提高感知魯棒性；路徑規劃算法包括基于柵格地圖的A*算法、采樣法（RRT）、模型預測控制（MPC）等，用于生成安全可行的行駛軌跡；行為決策則通過有限狀態機或深度強化學習等方法確定換道、超車等高層動作。值得注意的是，最新的自動駕駛趨勢正朝向端到端神經網絡發展。例如特斯拉FSD v12通過端到端訓練將感知、預測和規劃融合于單一網絡，實現了“感知-決策一體化”的自動駕駛解決方案。

這些軟硬件協同實現了自動駕駛功能。典型方案包括： 特斯拉 Autopilot/FSD （基于多路攝像頭+AI神經網絡）； Mobileye EyeQ 系列 （多攝像頭環視+AI SoC）； 華為 ADS （MDC計算平臺+多雷達攝像頭）； 百度 Apollo 、蔚來 NIO Pilot等則采用攝像頭+激光雷達/雷達融合的方案。綜上所述，ADAS/自動駕駛系統通過融合攝像頭、雷達、激光雷達、超聲波等傳感器數據，再結合目標檢測、路徑規劃、傳感融合和決策控制等算法，實現從L1~L4級的自動駕駛輔助功能。