9月16日，全新梅赛德斯-奔驰长轴距GLE SUV在中国上市，并搭载奔驰与Momenta共同研发的城区及高速领航辅助驾驶系统。Momenta在介绍这套方案时明确提到了Momenta燃油车专项算法。智驾系统其实就是用于环境感知、行驶决策和车辆控制，为什么换了一种动力形式，还需要针对车辆重新做算法适配？

01智驾能力可以复用车辆控制却不同无论是燃油车智驾还是纯电动车智驾，都需要通过摄像头、激光雷达等传感器感知道路环境，识别车辆、行人、道路结构和交通状态，再根据当前场景生成行驶决策，最终转化为加速、制动、转向等控制指令。因此，燃油车并不需要从头重新做一套智驾系统。感知、预测以及部分决策能力，本身就具有较强的复用基础。

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图片源自：网络对于燃油车智驾来说，真正容易出现差异的，是决策如何变成车辆动作。智驾系统最终控制的不是一个抽象的运动模型，而是一辆真实的汽车。纯电动车由电机直接提供驱动力，电机扭矩可以通过电机控制系统进行调节。燃油车则涉及发动机、离合器或液力变矩器、变速箱等多个环节，不同挡位和动力工况都会影响驱动力的传递以及车辆的纵向响应。所以，同样一个加速/制动目标，不同动力系统会产生完全不同的车辆响应。对于智驾系统来说，真正需要掌握的不只是车辆应该怎么走，还包括这辆车能够怎样完成这个动作，以及指令能否在整车架构中及时、准确地传达到执行端。
02为什么燃油车需要重新适配？跟车、起步、低速加减速以及泊车等应该是大家开车时经常会用到的场景。例如车辆在跟随前车时，智驾系统需要不断调整纵向控制。如果车辆处于不同挡位，或者正在经历换挡，动力响应就可能发生变化。此时控制器面对的并不是一个固定的输入—输出关系，而是一个会随着车辆状态变化的动态系统。因此，在车辆控制工程中，需要建立与具体车辆相匹配的动力学模型，并通过测试和运行数据进行参数辨识，再结合实际响应进行控制补偿。这里的模型辨识可以简单理解为通过车辆测试和运行数据，估计车辆在不同状态下的动力响应，让控制器能够更准确地判断当前控制请求最终会带来怎样的车辆运动。这也是燃油车智驾适配中比较核心的一环。
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图片源自：网络智驾系统并不是把原本用于纯电动车的控制参数直接搬过来，而是需要结合具体动力总成的工作特性，让上层决策和底层车辆控制之间建立更加准确的对应关系。奔驰与Momenta这次针对全新长轴距GLE的技术披露，就是一个蛮有意思的例子。按照双方公开的介绍，软件层面围绕半离合、换挡逻辑、动力响应以及多挡位动力输出进行了传动精细化建模和算法补偿；硬件层面还通过额外设计水冷散热，保障复杂场景下系统稳定运行。这说明燃油车智驾的适配并不只是修改上层智驾算法，还涉及智驾系统自身的散热设计，以及智驾控制与燃油动力总成之间的协同。Momenta就披露，在高频泊车场景下，系统可以通过提前发出换挡请求，缩短每次换挡等待时间。其实在泊车过程中，车辆需要频繁在前进、停车和倒车之间切换。如果智驾系统已经判断出下一步行驶方向，就可以提前协调换挡过程，而不是等到车辆真正需要运动时才开始执行换挡。这也说明燃油车智驾并不是简单增加一个独立的换挡模块，而是把换挡过程纳入纵向控制的时序规划里。
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图片源自：网络这也呼应了前文提到的整车架构问题。除了动力总成，燃油车智驾适配还受底层电子电气架构制约。不少传统燃油车采用分布式ECU，各模块主要通过CAN或CAN-FD总线通信，标准CAN和CAN-FD的带宽和延迟无法满足高阶智驾对多路高清传感器数据的实时传输需求。而智驾系统需要同时处理多路摄像头、激光雷达等数据，对带宽、算力和模块间协同的要求高得多。如果底层通信和计算架构跟不上，感知、决策与控制之间的数据流转就会受限，算法再强也难以稳定地变成车辆动作。所以，燃油车智驾的适配不只是让算法理解动力总成，也要让整套控制链路在整车架构上跑得通。
03智驾真正控制的是整辆车聊了这么多，大家可以发现，燃油车智驾和纯电动车智驾技术上并不是完全割裂的。感知、预测和决策层的很多能力可以复用；真正需要针对车辆重新处理的，是智驾系统与具体车辆之间的控制关系。同样的跟车轨迹、同样的加速度目标，放到不同动力系统上，车辆最终产生的响应可能不同。尤其是在起步、低速跟车、加减速衔接、换挡以及泊车等场景中，如果控制系统没有充分考虑动力总成的状态，就可能出现实际车辆响应与预期控制目标不完全匹配的问题。
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图片源自：网络所以，燃油车并不是不能做智驾，也不是必须重新开发一套完全不同的智驾架构，而是要把智驾系统真正接入这辆车的运动控制体系。对于燃油车来说，发动机、变速箱、离合器以及换挡等动力传递过程，并不是智驾系统之外的传统机械环节。当智驾开始参与起步、跟车、加减速和泊车等车辆控制后，这些动力系统的状态和响应特性，也就成为智驾控制问题的一部分。这也是为什么，燃油车智驾不能简单照搬纯电动车方案。智驾系统可以复用，但车辆控制必须适配具体的动力和运动特性。#自动驾驶 #燃油车智驾