高級駕駛輔助系統（Advanced Driver Assistance Systems，簡稱 ADAS），係指利用安裝喺車輛上嘅傳感器、通訊、決策及執行等裝置，實時監測駕駛員、車輛及其行駛環境，並透過資訊提示或運動控制等方式輔助駕駛員執行駕駛任務或主動避免/減輕碰撞危害嘅主動安全技術嘅總稱。佢並非單一技術，而係傳感器、高性能運算單元與複雜算法協同工作嘅系統集合，係通往更高等級自動駕駛不可或缺嘅技術基石。
ADAS 嘅發展經歷咗從機械電子化到環境感知智能化嘅演進歷程。20 世紀 50 年代，動力轉向、巡航控制等機械裝置率先出現，降低咗駕駛操作負擔。1978 年，梅賽德斯 - 奔馳與博世合作推出量產防抱死制動系統（ABS），其“傳感器-ECU-執行器”架構成為後續輔助系統嘅標準範式。90 年代，牽引力控制系統（TCS）與電子穩定程序（ESP）相繼問世，標誌住車輛控制從縱向控制向橫向穩定性控制升級。
21 世紀初，計算機與傳感器技術嘅突破推動 ADAS 從“車輛狀態控制”轉向“環境感知”，自適應巡航控制（ACC）、車道保持輔助（LKA）、自動緊急制動（AEB）等功能陸續落地。進入 2020 年代，ADAS 進一步向高度集成嘅領航輔助（NOA）類功能發展，L2 級系統已成為市場主流。
ADAS 系統透過感知、決策、執行三個層面形成一個完整嘅數據閉環。
感知層係系統嘅“眼睛”同“耳朵”，由多種車載傳感器組成。攝像頭負責視覺識別，進行物體識別、車道線檢測同交通標誌識別等任務；毫米波雷達負責精確測量物體嘅距離同速度，且喺惡劣天氣下表現穩健；激光雷達（LiDAR）則能生成高精準度嘅三維點雲數據，實現精確嘅距離測量同環境建模；超聲波傳感器主要用於近距離嘅障礙物探測，服務於低速泊車場景。截至 2025 年，多傳感器融合已成爲行業共識，透過整合不同傳感器嘅優勢數據來彌補單一傳感器嘅局限性。
決策層係系統嘅“大腦”，由高性能計算平台（如英偉達 Orin X、華為 MDC810 等）同複雜算法組成，負責處理感知層海量數據並進行實時推理決策。算法同 AI 學習能力係決定 ADAS 能力上限嘅關鍵。
執行層則透過線控轉向、線控制動、線控驅動等底盤執行機構，將決策層嘅指令轉化為具體嘅車輛控制動作。
ADAS 所涵蓋嘅功能十分廣泛，常見嘅包括自適應巡航（ACC）、自動緊急制動（AEB）、車道保持輔助（LKA）、車道偏離警告（LDW）、盲點監測（BSW）、交通標誌識別（TSR）、自動泊車等。
根據國際自動機工程師學會（SAE）嘅分級標準，當前市場上嘅 ADAS 主要涵蓋 L1（駕駛員輔助）同 L2（部分駕駛自動化）兩個級別，系統負責執行車輛嘅縱向或橫向控制，但駕駛員仍係絕對嘅責任主體，需全程監控並隨時準備接管。2026 年 1—2 月，中國具備 L2 級組合駕駛輔助功能嘅乘用車新車滲透率已達到 69.15%。
ADAS 正處於快速普及同規範化發展嘅關鍵階段。2025 年 4 月，中國汽車工業協會發布倡議，要求車企規範駕駛輔助功能嘅宣傳與命名行為，明確區分“輔助駕駛”同“自動駕駛”嘅概念界限。2026 年，工信部就《智能網聯汽車組合駕駛輔助系統安全要求》強制性國家標準徵求意見，對系統安全提出更嚴格嘅要求。
技術層面，ADAS 正從分布式架構向集中式域控架構演進，功能集成度唔斷提升，並朝著 L3 級有條件自動駕駛穩步邁進。作為連接傳統駕駛與高階自動駕駛嘅橋樑，ADAS 喺可預見嘅未來仍將係汽車主動安全與智能化發展嘅核心領域。
