一、感知系统：智能车的"五官"配置
智能车硬件的感知系统由多模态传感器集群构成，如同人类的视觉、听觉系统。激光雷达（LiDAR）通过发射激光束构建三维点云，在恶劣天气下仍能保持厘米级测距精度。毫米波雷达凭借其全天候工作特性，可精准探测200米范围内的移动目标。视觉摄像头阵列则负责车道线识别、交通标志解析等细节感知任务。这些传感器通过时间同步和空间标定技术实现数据融合，特斯拉Autopilot系统就采用了8摄像头+12超声波雷达的配置方案。
二、计算平台：车载大脑的算力革命
作为智能车硬件的决策中枢，车载计算平台正在经历从分布式ECU到域控制器的架构变革。英伟达Drive Orin芯片凭借254TOPS的算力，可同时处理12路摄像头输入和20个雷达信号。地平线征程5芯片则采用BPU架构，在能效比上达到1531FPS/W的行业领先水平。这些计算单元需要满足车规级功能安全要求，通过ASIL-D认证确保在-40℃至105℃工况下的稳定运行。值得思考的是，如何在不同驾驶场景下动态分配计算资源？这需要硬件调度算法与软件架构的深度协同。
三、通信模块：车路协同的神经脉络
V2X通信设备是智能车硬件体系的重要连接器。5G C-V2X模块支持直连通信模式，可实现300米范围内车辆间的10ms级低延时通信。车载以太网正逐步替代传统CAN总线，单端口速率可达10Gbps，满足自动驾驶大数据传输需求。高精度定位模块融合GNSS、IMU和轮速计数据，配合高精地图可实现厘米级定位。在隧道等信号遮蔽场景中，惯性导航系统（INS）的定位误差每小时不超过0.1%航程，这需要硬件层面的多源异构传感器深度融合。
四、执行机构：控制指令的物理转化
线控系统（Drive-by-Wire）是智能车硬件的执行末端，包括线控制动、线控转向和线控驱动三大子系统。博世iBooster电子制动系统可在150ms内建立最大制动力，比传统液压系统快3倍。转向系统中，冗余设计的双绕组电机和双MCU控制器确保系统达到ASIL D安全等级。驱动电机控制器采用碳化硅功率器件，使电能转换效率提升至98%以上。这些执行机构的响应速度和精度直接决定了自动驾驶系统的控制品质。
五、供电系统：能量管理的技术突破
智能车硬件对供电系统提出严苛要求，800V高压平台正在成为行业新标准。宁德时代麒麟电池采用第三代CTP技术，体积利用率突破72%，支持4C快充技术。车载电源管理系统（BMS）需要实时监控200+电芯参数，通过主动均衡技术将电池组容量差异控制在2%以内。48V低压系统为自动驾驶硬件提供冗余供电保障，在高压系统失效时仍可维持关键功能运行。如何实现供电系统的智能配电？这需要功率半导体器件与能量管理算法的协同优化。
从多传感器融合到域控制计算，从高带宽通信到精准线控执行，智能车硬件系统正在重构汽车产业的底层技术逻辑。随着车规级芯片、固态激光雷达等关键部件的持续突破，未来智能汽车将实现感知更精准、决策更智能、控制更柔顺的跨越式发展。硬件体系的模块化设计趋势，也将为智能汽车的快速迭代和功能升级提供坚实基础。