智駕域控與傳統(tǒng)汽車控制系統(tǒng)在架構(gòu)、計(jì)算能力、傳感器應(yīng)用、決策方式和功能實(shí)現(xiàn)等多方面存在明顯區(qū)別。架構(gòu)上，傳統(tǒng)分布式架構(gòu)ECU繁多、協(xié)同性欠佳，智駕域控則將功能集成，減少線束且利于協(xié)同管理與 OTA 升級(jí)；計(jì)算能力上，智駕域控需求高，傳統(tǒng)相對(duì)較低；傳感器應(yīng)用從多傳感器融合為主轉(zhuǎn)向重視覺感知；決策從預(yù)設(shè)規(guī)則變?yōu)閺?fù)雜算法模型實(shí)時(shí)決策；功能實(shí)現(xiàn)從基本駕駛輔助邁向高級(jí)自動(dòng)駕駛。

從計(jì)算能力層面深入剖析，傳統(tǒng)汽車控制系統(tǒng)主要承擔(dān)車輛基礎(chǔ)運(yùn)行的指令處理，像發(fā)動(dòng)機(jī)的點(diǎn)火時(shí)機(jī)、剎車力度的基本調(diào)節(jié)等，這些任務(wù)對(duì)算力的需求相對(duì)穩(wěn)定且有限。而智駕域控就像是進(jìn)入了一個(gè)超級(jí)復(fù)雜的運(yùn)算戰(zhàn)場(chǎng)。它要在瞬間處理來自多個(gè)攝像頭、雷達(dá)等傳感器源源不斷傳輸?shù)暮Ａ繑?shù)據(jù)，對(duì)車輛周圍復(fù)雜的交通場(chǎng)景進(jìn)行精準(zhǔn)建模與分析。比如在高速行駛時(shí)，要快速判斷前方車輛的速度、距離、行駛軌跡，同時(shí)還要規(guī)劃出車輛的最優(yōu)行駛路徑，這都需要強(qiáng)大的算力作為支撐，其運(yùn)算量和實(shí)時(shí)性要求遠(yuǎn)超傳統(tǒng)系統(tǒng)。

傳感器應(yīng)用方面，傳統(tǒng)汽車控制系統(tǒng)依賴多種不同類型傳感器的融合，如速度傳感器、轉(zhuǎn)向傳感器等，它們協(xié)同工作來保障車輛正常行駛。但智駕域控更側(cè)重于視覺感知。隨著技術(shù)發(fā)展，攝像頭的像素大幅提升，數(shù)量也不斷增加，多個(gè)高清攝像頭從不同角度捕捉車輛周圍的視覺信息，仿佛給車輛裝上了“火眼金睛”，憑借先進(jìn)的圖像處理算法，能夠精準(zhǔn)識(shí)別各種交通標(biāo)識(shí)、行人、車輛等目標(biāo)，視覺感知逐漸成為智駕決策的關(guān)鍵依據(jù)。

決策方式上，傳統(tǒng)汽車控制系統(tǒng)遵循預(yù)設(shè)規(guī)則，比如當(dāng)車速達(dá)到一定數(shù)值，安全帶未系時(shí)觸發(fā)警報(bào)，這種規(guī)則是固定且簡(jiǎn)單的。而智駕域控則借助復(fù)雜的算法模型。以深度學(xué)習(xí)算法為例，它可以通過大量的實(shí)際駕駛數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，不斷優(yōu)化決策模型，從而根據(jù)實(shí)時(shí)路況、交通信號(hào)以及其他車輛和行人的動(dòng)態(tài)做出最合理的決策。

功能實(shí)現(xiàn)上，傳統(tǒng)汽車控制系統(tǒng)主要提供基本駕駛輔助功能，比如防抱死制動(dòng)系統(tǒng)（ABS）、電子穩(wěn)定程序（ESP）等，保障車輛行駛的基本安全與穩(wěn)定。智駕域控則致力于實(shí)現(xiàn)高級(jí)自動(dòng)駕駛功能，如自適應(yīng)巡航、自動(dòng)泊車、車道居中行駛等，甚至朝著完全自動(dòng)駕駛的目標(biāo)邁進(jìn)。

總之，智駕域控與傳統(tǒng)汽車控制系統(tǒng)的區(qū)別是全方位的，這種變革標(biāo)志著汽車行業(yè)正從單純的交通工具制造邁向智能移動(dòng)出行服務(wù)的新時(shí)代。