第一部分：自动驾驶主要依赖的硬件
自动驾驶的硬件系统通常可以分为感知层、决策层、执行层三大模块。
1. 感知层 - “眼睛和耳朵”
负责收集车辆周围的环境信息。
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摄像头：主流视觉方案的核心，识别车道线、交通标志、信号灯、物体分类（车、人、障碍物）。成本低，信息丰富，但受光照、天气影响大。
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类型：前视、环视、侧视、后视、舱内监控摄像头。
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雷达：通过无线电波探测物体的距离和速度。
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毫米波雷达：抗天气干扰能力强，擅长测距测速，是AEB（自动紧急制动）等功能的关键传感器。但分辨率低，难以识别物体轮廓。
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激光雷达：通过激光束构建高精度3D点云图，是当前高阶自动驾驶（L3及以上）的核心传感器。能精确还原物体形状和距离，但成本高，过去受恶劣天气影响较大（新一代产品在不断改善）。
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超声波雷达：短距离测距（通常<5米），成本极低。主要用于泊车辅助、盲区检测。
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高精度定位与惯性导航单元：
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GNSS（全球卫星导航系统，如GPS、北斗）：提供绝对位置，但信号有误差和遮挡。
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IMU（惯性测量单元）：测量车辆的角速度和加速度，在卫星信号丢失时（如隧道内）提供短时、高频率的位姿推算。
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两者结合（+RTK载波相位差分技术）可实现厘米级高精度定位。
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2. 决策层 - “大脑”
负责处理感知数据、进行路径规划和决策。
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计算平台/域控制器：这是硬件核心，是一台高性能车载计算机。
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主芯片：通常是高性能SoC，包含CPU、GPU以及针对AI任务优化的NPU。负责运行复杂的感知融合、预测、规划和控制算法。
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代表芯片：英伟达Orin/Xavier、高通Snapdragon Ride、特斯拉FSD芯片、华为昇腾、地平线征程系列等。
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高带宽车载网络：
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以太网：用于传输摄像头、雷达等产生的大量数据，带宽要求极高。
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CAN/CAN FD等传统总线：用于控制指令和低数据量传输。
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3. 执行层 - “手脚”
负责执行决策层的指令，控制车辆行动。
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线控系统：这是实现自动驾驶的基础，意味着电信号能直接控制车辆动作。
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线控油门/刹车/转向：通过电信号控制加速、制动和转向，取代了传统的机械连接。
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电子稳定控制系统：是执行安全操作的重要保障。
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第二部分：主要参与的国内外公司
这个领域参与者众多，形成了一条从芯片、传感器、解决方案到整车制造的长产业链。
1. 芯片与计算平台（“大脑”的基石）
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国际巨头：
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英伟达：行业领导者，其Orin、Thor芯片和DRIVE平台是许多车企（蔚来、小鹏、理想、奔驰等）高阶智驾的首选。
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高通：凭借Snapdragon Ride平台强势进入，整合座舱与驾驶，客户包括通用、宝马、大众等。
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Mobileye（英特尔旗下）：以“芯片+算法”软硬一体方案著称，曾占据ADAS大量市场份额，正在向高阶演进。
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特斯拉：完全自研FSD芯片和Dojo超算，实现软硬件深度垂直整合，是封闭生态的代表。
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中国领先者：
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地平线：国内领头羊，征程系列芯片（如征程5）和“芯片+工具链”模式得到广泛认可，合作车企众多。
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华为：提供从MDC计算平台、昇腾芯片、传感器到算法的全栈解决方案，通过HI模式（Huawei Inside）与车企深度合作。
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黑芝麻智能：专注于大算力自动驾驶芯片，华山系列是其代表产品。
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寒武纪：其车载智能芯片“MLU”也开始在部分车型上落地。
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2. 传感器（“感官”的提供者）
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激光雷达：
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国际：Velodyne（先驱）、Luminar、Innoviz（主打MEMS固态激光雷达）。
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中国：禾赛科技（全球车载激光雷达出货量冠军）、速腾聚创、图达通、华为等。中国公司在该领域已处于全球第一梯队。
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毫米波雷达/摄像头：
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传统Tier 1巨头：博世、大陆、安波福、电装等，在雷达和摄像头领域有深厚的积累和市场份额。
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中国公司：德赛西威、华域汽车、保隆科技等在快速追赶。
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3. 解决方案与系统集成商
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科技公司方案：
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Waymo（谷歌旗下）：全球自动驾驶的标杆，专注于L4 Robotaxi，自研全套软硬件。
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Cruise（通用汽车旗下）：在美国运营Robotaxi。
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百度Apollo：国内自动驾驶开放平台的代表，提供技术解决方案，也运营Robotaxi。
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华为：如前所述，提供全栈解决方案。
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Momenta：以数据驱动的“飞轮”技术和可量产方案著称。
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传统汽车Tier 1：
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博世、大陆、安波福：提供从传感器、控制器到系统集成的一站式ADAS解决方案，尤其在L2/L2+级市场占据主导。
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4. 整车制造商（最终的集成者和使用者）
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新势力：特斯拉（全栈自研标杆）、蔚来、小鹏、理想（国内新势力代表，智驾投入巨大，多采用英伟达或地平线芯片+自研算法模式）。
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传统车企：奔驰、宝马、通用、福特等，大多通过自研+合作（与上述芯片、方案公司合作）的模式推进。
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中国车企：比亚迪、长城、吉利等，纷纷成立软件子公司或与科技公司合作，加快智能化步伐。
总结趋势
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硬件预埋与软件迭代：车辆出厂时预埋高性能硬件（如激光雷达、大算力芯片），后期通过OTA升级软件释放更多自动驾驶能力。
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芯片竞争白热化：大算力、高能效比的自动驾驶芯片是竞争焦点，从“通用GPU”向“专用AI芯片”发展。
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传感器融合：纯视觉（以特斯拉为代表）与多传感器融合（激光雷达+雷达+摄像头）两大路线并存，后者是目前行业主流，尤其追求安全冗余。
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供应链重构：传统的线性供应链向网状生态合作转变，科技公司与主机厂的关系从供应商变为深度合作伙伴甚至主导者。