汽车辅助驾驶技术统计
是否应该全面禁止使用人工智能自动驾驶技术？——辩论辩题
是否应该全面禁止使用人工智能自动驾驶技术？——辩论辩题正方辩手观点，应该全面禁止使用人工智能自动驾驶技术。
首先，人工智能自动驾驶技术存在着严重的安全隐患。
据统计，自动驾驶汽车在实际道路测试中发生了多起事故，其中不乏致命事故。
例如，2018年Uber公司的自动驾驶汽车在测试中撞死了一名行人。
这表明目前的人工智能自动驾驶技术还远未成熟，存在着无法忽视的风险。
其次，人工智能自动驾驶技术可能导致大量的就业岗位流失。
随着自动驾驶技术的普及，许多司机的工作将面临被替代的风险，这将给社会带来巨大的失业压力和社会不稳定因素。
此外，人工智能自动驾驶技术还存在着隐私泄露的风险。
在自动驾驶汽车中，车载设备需要不断地收集和分析驾驶者的信息，这可能导致个人隐私被泄露的风险增加。
总之，基于安全、就业和隐私等方面的考量，我们认为应该全面禁止使用人工智能自动驾驶技术。
反方辩手观点，不应该全面禁止使用人工智能自动驾驶技术。
首先，人工智能自动驾驶技术可以大大提高交通安全性。
据统计，绝大多数交通事故都是由人为因素引起的，而自动驾驶技术可以消除或减少这些因素，从而降低交通事故的发生率。
其次，人工智能自动驾驶技术可以提高交通效率。
自动驾驶汽车可以通过智能路线规划和实时交通信息分析，避免交通拥堵，减少交通时间，提高道路利用率。
此外，人工智能自动驾驶技术还可以为社会带来经济效益。
自动驾驶汽车可以减少交通事故造成的财产损失和人身伤亡，从而节约医疗和保险成本，对经济发展有积极的促进作用。
总之，基于交通安全、交通效率和经济效益等方面的考量，我们认为不应该全面禁止使用人工智能自动驾驶技术。
2023年中国汽车业中长期增长趋势及潜力分析方案模板
04
Intelligent Internet Connection Technology Boosts Automotive Innovation
智能网联技术助推汽车创新
智能网联推动汽车创新
1.智能网联引领汽车创新
2.智能网联技术：提升汽车安全性和智能化水平
3.智能网联技术：改变出行方式和体验
提高行车安全
1. 采用智能驾驶辅助系统，如自动紧急制动和车辆稳定控制系统等，能够大幅度降低交通事故的发生率。根据统计数据显示，智能驾驶辅助系统的普及使用可以将事故风险降低30%以上。2. 推广发展车联网技术，实现车辆之间的实时信息共享和交流，可以提前警示驾驶员避免潜在危险。根据研究数据，车联网技术的应用能够使事故发生率降低20%以上。
2. 智能驾驶技术：智能驾驶技术是未来汽车产业的重要方向之一。截至202年，中国智能驾驶技术取得了显著进展。根据统计数据，中国已成为全球最大的自动驾驶汽车市场，预计到2025年，自动驾驶汽车销售额将达到300亿元。目前，中国正在积极推进智能驾驶相关法规和标准的制定，同时大力发展相关产业链，推动中国智能驾驶市场持续健康发展。
新能源汽车
汽车产量
交通基础设施
市场需求
汽车产业链
市场竞争活力
03
Strong development momentum of new energy vehicles
新能源汽车发展势头强劲
1. 市场潜力：根据中国汽车工业协会的数据，截至2019年底，中国的汽车拥有量为2.28亿辆，但汽车保有量千人仅为180辆，相比发达国家的平均水平仍有巨大差距。这显示了中国汽车市场的潜力巨大，仍然存在着较大的增长空间。
2. 新能源汽车销售飙升：随着环境保护意识的增强和政府对新能源汽车政策的支持，中国新能源汽车市场呈现出快速增长的态势。根据中国汽车工业协会的数据，202年中国新能源汽车销量超过了140万辆，同比增长43.4%。这一巨大的增长潜力表明，消费者对更环保、节能的新能源汽车购买意愿持续提升。
隐马尔科夫模型在汽车驾驶行为分析中的应用方法(Ⅲ)
隐马尔科夫模型在汽车驾驶行为分析中的应用方法隐马尔科夫模型（HMM）是一种统计模型，常用于处理具有时序特征的数据。
在汽车驾驶行为分析中，HMM被广泛应用于驾驶员行为识别、驾驶行为预测等方面。
一、驾驶行为识别HMM在驾驶行为识别中的应用是通过构建模型来识别不同的驾驶行为。
驾驶行为可以分为加速、减速、转弯、停车等多种类型，而这些行为在时间序列上具有一定的规律性。
通过HMM模型，我们可以将驾驶行为的时序数据进行建模，并通过模型训练和推断来识别当前驾驶员的行为。
在驾驶行为识别中，HMM模型的输入通常是来自车辆传感器的数据，如加速度、转向角速度、车速等。
这些数据经过预处理和特征提取后，被用来训练HMM模型。
通过对训练数据的学习和推断，HMM可以识别出驾驶员当前的行为状态，如加速、减速、转弯等，从而为驾驶员行为分析提供了有效的工具。
二、驾驶行为预测除了驾驶行为识别，HMM还可以用于驾驶行为的预测。
通过建立驾驶行为的时序模型，HMM可以对未来一定时间内驾驶员的行为状态进行预测。
这对于智能驾驶系统和驾驶辅助系统来说具有重要的意义。
在驾驶行为预测中，HMM模型通常需要考虑驾驶行为之间的转换规律。
例如，如果驾驶员当前处于匀速行驶状态，那么在未来几秒钟内，他有可能继续匀速行驶，也有可能转向或减速。
HMM可以通过学习驾驶行为之间的转换概率，对未来的驾驶行为状态进行预测。
驾驶行为预测的应用包括智能车道保持系统、自适应巡航控制系统等，通过对驾驶员行为的预测，这些系统可以更好地适应驾驶员的意图，提高驾驶安全性和舒适性。
三、HMM模型的优势和挑战HMM模型在汽车驾驶行为分析中具有一定的优势，如对时序数据的建模能力强，能够应对驾驶行为的时序特征；同时，HMM模型还具有较好的解释性和推断能力，在实际应用中比较灵活。
然而，HMM模型也面临一些挑战。
例如，HMM模型对模型参数的初始化和训练比较敏感，需要一定的领域知识和经验来指导模型的构建和训练；同时，HMM模型的复杂度较高，需要大量的计算资源和数据支持。
我国智能汽车自动驾驶技术安全性分析
TRAFFIC AND SAFETY | 交通与安全我国智能汽车自动驾驶技术安全性分析侯建长春汽车工业高等专科学校 吉林省长春市 130013摘 要： 随着社会的发展，人民生活水平的不断不断提高，汽车已成为人类最常用的出行工具之一，自动驾驶汽车也被研发出来，为了加强管理，我国的信息部门、交通部门、公安部门在2018年4月12日联合颁布了《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》。
这项规则的颁布标志着我国在自动驾驶汽车方面又迈向了一个新的征程。
因此我们应当将发展现状与汽车自动驾驶技术相结合，从多个角度考虑自动驾驶技术在安全方面可能存在的问题。
关键词：智能汽车 智能网联汽车 自动驾驶 汽车安全“阿尔法巴”智能公交车，2017年12月在深圳开始试运行后，到目前为止，我国已有许多城市开始陆陆续续的推出智能公交， 智能驾驶技术不光在公交车方面得到发展，环卫部门的环卫车、京东的配送车等都智能驾驶技术都相继进行了试运行。
这些以前只能在大脑里想象的技术如今终于在现实中实现了，同时也说明我国的智能汽车时代在不久的将来会实现。
这就像著名学者安东尼吉登斯所说的一样，一些传统的观念可能比当前的观念更具有说服力，但是在潮流与创新的推动下，当前的观念可能会更胜一筹，尤其是在技术之一方面重点突出了这一现象，在其他的领域也有所渗透。
1 “智能汽车”的界定虽然我国的相关部门已将“智能网联汽车”在《路测规范》中称为惯用术语，但是随着科技的不断发展，无人驾驶、自动汽车等词语也逐渐渗透融入到进人们的日常生活中，各种词语相继而出的浮现在人们的脑海里，将他们的意思混淆在一起已经成为常见的现象，而我认为首先要做的事情是要将这些专业词语的意思搞明白，弄懂具体指的是什么。
从发展水平这个方向来看，无人驾驶、自动驾驶这些词语是智能汽车在发展中，自动驾驶技术在各个不同阶段的所发展的水平。
判定智能汽车技术在发展中的标准，可以通用控制器、传感器、执行器等装置在相应阶段的配置高低，以及面对复杂的环境智能决策与环境感知程度，最为突出的是在不同阶段自动化控制功能的强弱程度。
驾驶调研分析报告
驾驶调研分析报告1. 引言本报告旨在对当前驾驶调研的状况进行分析和总结，并提出相应的建议。
通过深入了解驾驶调研的现状和发展趋势，我们可以为相关领域的决策者提供有价值的信息。
2. 调研目的和方法为了全面了解驾驶调研领域的动态，我们采用了多种调研方法：2.1. 文献研究我们首先对相关领域的学术期刊、会议论文以及专业书籍进行了系统的文献研究，以了解目前的研究重点、方法和发现。
2.2. 实地调研我们还进行了多次实地调研，参观了驾驶模拟实验室、汽车制造厂以及驾驶辅助技术展示会等，以了解最新的技术发展和市场趋势。
2.3. 问卷调查为了获得更广泛的观点和意见，我们还设计了一份针对驾驶者的在线问卷调查。
通过该问卷，我们收集了大量的数据并进行了统计分析。
3. 调研结果分析基于以上的调研方法，我们得出了以下几个重要的调研结果：3.1. 驾驶安全性调研数据显示，当前驾驶安全性是驾驶调研的一个重要关注点。
许多研究致力于开发驾驶辅助系统，以提高驾驶的安全性和稳定性。
3.2. 驾驶行为分析通过驾驶模拟实验和实地观察，我们发现驾驶行为分析在驾驶调研中也扮演着重要角色。
通过分析驾驶员的行为，我们可以更好地了解他们的决策过程和驾驶技术水平。
3.3. 驾驶体验改善除了安全性和行为分析外，我们还发现驾驶体验的改善也是当前驾驶调研的一个热点。
许多研究致力于减少驾驶的疲劳感、提高乘坐舒适度等方面。
4. 建议与展望基于以上分析，我们提出以下几点建议和展望：4.1. 多学科合作驾驶调研需要跨学科的合作，包括交通工程、人机交互、心理学等领域的专家。
加强多学科的交流合作，可以促进驾驶调研的发展和创新。
4.2. 数据共享为了提高驾驶调研的效率和可信度，我们建议研究者们在遵守隐私保护的前提下，共享他们的数据集和研究成果，以便更多的人可以对数据进行再分析和验证。
4.3. 人机交互设计在驾驶辅助系统的设计中，应注重人机交互的友好性和便利性，以提高驾驶者的体验和接受度。
汽车自动驾驶专题报告
汽车自动驾驶专题报告1、自动驾驶三大系统：感知、决策、执行驾驶技术的发展是将人类驾车替换为机器驾车的过程，因此可以拿人类驾车作类比，自动驾驶技术分为感知决策和执行三大核心环节。
感知指对于环境的场景理解能力。
例如障碍物的类型、道路标志及标线、行车车辆的检测、交通信息等数据的分类。
目前存在两种主流技术路线，一种是以特斯拉为代表的以摄像头为主导的纯视觉方案；另外一种是以谷歌、百度为代表的多传感器融合方案。
根据融合阶段不同分为前融合和后融合。
前融合指的是把所有传感器的数据作为整体进行识别，后融合指的是将不同传感器识别后的结果进行整合。
决策是依据驾驶场景、驾驶需求进行任务决策，规划出车辆的路径和对应的车身控制信号。
分为任务决策、轨迹规划、跟踪控制和执行控制四个阶段。
在决策的过程中需要综合考虑安全性、舒适性和到达速度。
执行指的是将控制信号发送给执行器，执行器执行的过程。
执行器有转向、油门、刹车、灯光档位等。
由于电动汽车执行器执行较线性，便于控制，因此比燃油车更适合作为自动驾驶汽车使用。
为了实现更精确的执行能力，线控转向、线控刹车、线控油门等技术不断发展。
2、自动驾驶分级2.1L1-L2为驾驶辅助，L3-L5为自动驾驶国家标准GB/40429-2021和SAEJ3016明确定义了汽车自动驾驶分级，将驾驶自动化分为0级至5级。
其中定义等级的原则是1）自动化驾驶系统能够执行动态驾驶任务的程度。
2）驾驶员的角色分配。
3）有无允许规范限制。
国标规定L1和L2级自动化系统命名为“驾驶辅助系统”、L3-L5命名为“自动驾驶系统”。
具体来看：L0驾驶自动化—应急辅助（EmergencyAssistance）：该级别的辅助驾驶系统，可以感知环境、并提供信息或者短暂介入车辆运动控制，但是不能持续执行车辆控制。
L1驾驶自动化—部分驾驶辅助(Partialdriverassistance):该级别的辅助驾驶系统可以持续提供横向或纵向运动控制。
2024年智能驾考驾培系统市场需求分析
智能驾考驾培系统市场需求分析1. 简介智能驾考驾培系统是一种基于人工智能技术的驾驶培训系统，旨在帮助驾驶学员高效学习和掌握驾驶技术，同时提高驾考通过率。
本文将对智能驾考驾培系统的市场需求进行分析。
2. 市场规模根据相关数据统计，全球驾驶培训行业规模庞大，每年数以百万计的人参与驾考。
在中国这样的汽车大国，驾考市场也具有巨大的潜力。
根据预测，未来几年智能驾考驾培系统市场将呈现增长态势。
3. 市场需求分析3.1 提高学习效率传统驾考培训存在教学资源不足、学习效率低下等问题。
智能驾考驾培系统通过人工智能技术，可以根据学员的学习情况和学习能力，提供个性化的学习计划和教学资源，从而更好地满足学员的学习需求，提高学习效率。
3.2 真实模拟驾驶环境传统的驾考培训往往只能在实际驾驶中学习，而这存在诸多安全隐患。
智能驾考驾培系统利用虚拟现实技术，可以模拟真实的驾驶环境，让学员在虚拟环境中练习，提高安全性和实战能力。
3.3 数据化辅助评估智能驾考驾培系统可以对学员的学习进展进行数据化记录和分析，从而给予学员及时的反馈和评估。
这不仅能够帮助学员了解自己的学习情况，还能够帮助教练更好地进行教学辅导，提高学员的通过率。
3.4 多样化学习方式智能驾考驾培系统提供多种学习方式，如文字、图像、视频等形式的教学材料，以满足不同学员的学习习惯和喜好。
这样的多样化学习方式可以提高学习的趣味性和效果。
4. 市场竞争分析智能驾考驾培系统市场竞争激烈，涉及包括传统驾校、互联网科技公司等多个领域的企业。
在市场竞争中，公司需要关注以下几个方面：•技术研发：不断迭代更新产品，提高系统的智能化程度和性能。
•服务质量：提供高质量的客户服务，满足不同学员的需求。
•合作伙伴：与相关机构、驾校、教练等建立合作关系，扩大市场份额。
•品牌宣传：加大市场推广力度，提高品牌知名度和认可度。
5. 总结智能驾考驾培系统作为一种应用人工智能技术的驾驶培训系统，具有巨大的市场潜力。
智能汽车的人机共驾技术研究现状和发展趋势
智能汽车的人机共驾技术研究现状和发展趋势一、本文概述随着科技的飞速发展和人们生活水平的日益提高，智能汽车作为未来交通出行的重要发展方向，正逐渐走进人们的视野。
作为智能交通系统的重要组成部分，智能汽车的人机共驾技术，即将人的驾驶技能与机器的智能决策相结合，共同参与到汽车的驾驶过程中，对于提高行车安全、提升驾驶体验、降低交通事故等方面具有重大的意义。
本文旨在探讨智能汽车人机共驾技术的研究现状以及未来的发展趋势，以期对智能汽车的发展提供理论支持和实践指导。
本文将回顾智能汽车人机共驾技术的发展历程，分析当前国内外在该领域的研究现状，包括人机交互、智能决策、安全控制等关键技术的发展和应用情况。
本文将从技术原理、应用场景、政策支持等多个角度，深入剖析人机共驾技术的优势和挑战，以及在实际应用中可能遇到的问题和解决方案。
本文还将展望未来智能汽车人机共驾技术的发展趋势，包括技术创新、产业融合、政策法规等方面的发展动态，以期为智能汽车的发展提供有益的参考和启示。
智能汽车人机共驾技术作为智能交通领域的重要研究方向，具有广阔的发展前景和重要的实际应用价值。
本文将从多个角度全面分析该技术的研究现状和发展趋势，以期为推动智能汽车的发展提供有益的借鉴和指导。
二、智能汽车人机共驾技术的现状随着科技的不断进步，智能汽车人机共驾技术已经成为汽车行业的研究热点。
当前，人机共驾技术主要涉及到智能驾驶辅助系统、人机交互界面设计以及算法等多个方面。
在智能驾驶辅助系统方面，现代的智能汽车已经能够通过雷达、摄像头、传感器等设备实现部分自动驾驶功能，如自动泊车、自适应巡航控制等。
这些系统能够在特定条件下辅助驾驶员完成驾驶任务，提高驾驶的安全性和舒适性。
在人机交互界面设计方面，智能汽车通过触摸屏、语音控制等方式与驾驶员进行交互。
这些界面设计旨在使驾驶员能够更直观、更便捷地操作车辆，并在必要时接管驾驶任务。
同时，一些车辆还配备了智能语音助手，能够根据驾驶员的指令完成各种操作。
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汽车辅助驾驶统计
驾驶员辅助系统可以涵盖的功能有很多，包括：车道辅助、行车辅助、停车与操作辅助、避让辅助、转向与穿行辅助、照明与视野辅助等
博世驾驶员辅助系统涵盖了市场的需求与趋势，在必配功能方面包括自动紧急制动、车辆偏离警告等，标准功能包括自适应巡航、智能大灯控制等，除此之外还提供一些差异化功能如交通拥堵辅助、狭窄道路辅助等。
大陆集团的高级驾驶员辅助系统基于雷达、摄像机和红外传感器可以实现以下功能：紧急制动辅助；自适应巡航控制；车道偏离警告；智能前大灯控制；交通标志辅助；盲点探测和360度环绕检测（全景图）。
欧洲新车评价规程(EuroNCAP)规定，自2014年起，新车型必须装配相关驾驶员辅助系统才能获得五星安全评定。
被列入配备选项的系统包括自动紧急制动、智能速度辅助、车道偏离警告或车道保持支持。
第一章浅析博世驾驶员辅助系统
ACC自适应巡航控制系统
ACC自适应巡航系统可以在道路中自动控制车速并保持与前车的距离。
ACC使用雷达传感器发射电波并接收前方物体反射回的电波，根据反射回来的信号，ACC通过计算与相对距离、相对方位和相对速度来探测前方车辆，以作出加速或制动的判断。
ACC可在车速约30km/h以上被激活，而停走型ACC可在静止时即可启用。
在ACC系统中，雷达传感器是最核心的部件。
博世目前有两种雷达，一种为中距离雷达（MRR），可以探测160米的距离，可支持ACC最高巡航速度为150km/h，目前第七代高尔夫顶配车型上所使用的ACC系统就搭配了这款雷达，
性价比较高；博世长距离雷达（LRR）可以探测250米的距离，可支持ACC最高巡航速度为200km/h，如果该ACC系统搭配了多功能摄像头，最高巡航速度可达250km/h。
奥迪A6L的停走型ACC在传统雾灯的位置装配了两部LRR，增加了探测的范围和距离。
ACC系统使用雷达传感器和多功能摄像机作为信息采集和输入端，可以在驾驶员不操作油门和刹车的情况下自动保持车距巡航，当前方车辆出现减速时随之刹停，而前方车辆离开时可自动加速至理想速度，在一定程度上接近了自动驾驶技术。
不过，ACC并不能对车辆方向进行调整。
车道辅助系统/紧急制动系统
博世LDW车道偏离警告系统和LKS车道保持系统使用了一台多功能摄像头（MPC）进行车道线的识别，当系统识别到车道线时，自动进入工作状态。
如果车辆在行驶中偏离了车道，且没有打转向灯，首先LDW会输出警告信号，而选择什么样的警告方式（如声音、仪表视觉符号以及方向盘振动等）由整车厂进行设定。
如驾驶员没有回应，LKS系统将通过EPS电子转向系统在方向盘上施加大约3牛·米的力矩，以帮助车辆回到正确的车道上来。
在这个过程中，如果驾驶员打方向灯或者大角度转动方向盘，则系统默认车辆由驾驶员接管而停止干预。
PEBS预测性紧急制动系统
PEBS预测性紧急制动系统所面对的是更加紧急的情况：车辆即将追尾、撞上障碍物或是行人。
博世PEBS系统包含3个部分：PCW预测性碰撞预警系统、EBA紧急制动辅助系统以及AEB自动紧急制动系统。
有相关机构进行过调查，在即将发生追尾事故时，20%的驾驶者可以采取全力制动，但有可能出现制动时机较晚导致碰撞；49%的驾驶者因制动力不足而导致碰撞；另外还有31%的驾驶者没有采取任何有效措施。
对于第一种驾驶者，PCW可以对驾驶者发出警告，提醒其立即进行全力制动以避免事故；对于第二种驾驶者，EBA可以提供紧急制动时的制动力辅助；而对于第三种驾驶者，AEB系统将会利用ESP进行自动紧急制动以避免或缓解碰撞。
第二章奔驰S级智能驾驶车辆解读
第三章奔驰最新安全技术
制动辅助系统
奔驰的该系统共分为3个阶段，在距离碰撞2.6秒时会进行语音的提醒，而在1.6秒时则会施加40%的制动力予以提醒并减速，如果驾驶员仍无反应，系统会在碰撞发生前0.6秒时施加100%制动力以减小损失。
30公里的速度内可以避免碰撞。
盲点辅助系统
其通过装在车尾的雷达感知侧后方的来车。
如果侧后方有车，系统会在后视镜上给予提示，而过驾驶员仍然变线，则系统会对车辆实行一个制动力帮助其回
到本车道。
限距控制系统
该系统可以按照预先设定的车速与跟车距离做自动调整，即便前车停住再启动也没有问题。
另外在车辆转弯时，后车也能够很好的识别前车并自动跟随。
车道保持系统
车辆紧急制动
第四章汽车主动预防碰撞系统简析
奔驰Pre-Safe系统
Pre-Safe系统增加了微波探测器和刹车辅助，在检测即将发生碰撞时刹车系统可以自动施加最大-0.4G的加速度，确保将损失最小化，可以在碰撞前0.6秒时（这个时间值是系统根据前后车的相对速度和间距计算所得的），使自动刹车的力度达到最大值。
本田CMBS系统（Collision Mitigation Brake System）主要原理是，当毫米波雷达探测到前方行驶的车辆，判断有追尾的危险时用警报的方式提醒驾驶员，继续接近前车时轻轻制动，以身体感受进行警告。
当判断出难以避免追尾时，CMBS会采取强烈制动措施，和驾驶员自身的制动一起降低追尾车速，以便有效地帮助驾驶员避免和降低一旦追尾时的损伤。
当驾驶者所在车辆的车速高于10英里（15公里），CMBS系统启动，通过车头的传感器探测与前车之间的距离，当系统认为有可能导致追尾时，除开提醒驾驶者和制动之外，也会自动收紧安全带（E--Pretensioner系统），确保对前排乘客的约束作用。
同时，在车辆自动制动时，也会点亮刹车灯，提示后车保持安全距离。
当本车与前车车速的差距小于10英里（15公里）时，这套系统将不起作
用。
丰田Pre-Collision（PCS）系统
丰田这套系统也同样基于毫米波雷达作为前方的探测系统。
如果系统判断前方的碰撞已经不可避免，则会预收紧安全带，同时当驾驶者深踩刹车踏板时，刹车辅助（BA）系统启动，对刹车系统施加最大制动力，以减小碰撞的力度和损害。
沃尔沃City Safety系统
City Safety系统不是通过雷达，而是通过发射激光束，然后传感器采集发射
的光束，从而搜集车辆前方的路况信息（探测距离约为4米，相对于其他三种距离短些，这也是该系统主要考虑城市低速路况所致），并通过抬头显示器（HUD）为驾驶者提供提示警示信息。
当车速高于30公里/小时时，City Safety系统即开始工作，扫描车辆前方的障碍物，通过车辆与前方障碍间的相对速度和距离判断是否有碰撞的风险，如果系统判断两者的碰撞时相对速度大于15公里/小时，则会通过前挡风上的红色警示灯对驾驶者提供预警。
如果系统已经提示驾驶者，但驾驶者没有响应，则采取自动制动措施直至车辆静止。
对于时速在15到30公里之间的情况，系统则根据计算结果减速以避免碰撞。
不过要注意的是，刹车系统的自动制动时间约为1.5秒，如果驾驶者没有继续采取动作踩下制动踏板（比如驾驶者突发疾病失去意识这样的极端情况），还是会发生轻微的追尾。
第五章自适应巡航系统的缺陷解读
常见传感器缺点
雷达对于垂直方向上重叠物体的判断较弱，在实际行车中，当车辆行驶到立交桥附近时，如果前方与盘桥匝道上同时出现车辆，雷达传感器有很低几率出现
误判；前方路面出现金属标识牌甚至是金属废弃物时，雷达传感器也有很低几率产生误判。
相信没人想拿自己的生命做赌注，于是为了进一步降低误判的可能，越来越多的自适应巡航系统采用两种传感器收集信息。
前车进入大角度的弯道，自助巡航系统出现的问题
在开启自适应巡航功能并处于跟车状态下，当前车进入弯道后，开启自适应巡航系统的后车会采取两种措施，第一种情况：传感器扫描不到前车，即会执行到达预设时速的逻辑。
第二种情况：此时正好旁边车道有车拐弯，传感器会将其误认为是本车道前车，此时会判断为跟车距离不够，就会对车辆实施减速。
直线行驶时，自适应巡航也会“突然”
在直线行驶开启自适应巡航时，前车并入其他车道，这时本车雷达会重新扫描前方车辆，如果判断没有前车则自适应巡航会执行驾驶员设定的目标时速，如果判断有前车存在，则自适应巡航执行驾驶员设定的行驶。
特别是时速不高调整跟车距离的过程中，这种加速感就会比较明显。
第六章自动泊车系统
第七章智能灯光系统
沃尔沃新主动大灯技术（Active High Beam technology）
Active High Beam technology利用位于车头和前挡风内的两处光学摄像头扫描前
方路面行驶的车辆与行走的行人，并以此为依据控制位于大灯组内的挡板，最终让遮挡区域保持在前车宽度的1.5英寸左右，但目前光学摄像头仅能扫描车前15度范围内的路面情况。
当光学摄像头扫描到路面有前车或对象出现来车时，位于头灯组内的挡板会根据前车或对向来车的宽度，自动挡住大灯组内相应区域的灯光，并且摄像头会不断扫描本车与前车、来车的距离，不断控制挡板位置与遮挡面积，通过遮挡灯光起到减轻灯光对前车与对向司机视线干扰的作用，直到前车或对向来车超过本车驾驶员视线范围才会取消遮挡。
实际路况中，前方和对向不仅只有车辆行驶，还会出现行人行走的情况，很多人在夜间也都有被来车刺眼的灯光照射短时失明的经历。
如果此时前方出现坑洼或障碍物，很容易就会发生事故。
Active High Beam technology当探测到路边行人时，会自动调整灯光高度，让灯光始终低于行人头部，避免灯光直射行人眼部的情况。
这项功能也将随着本车与行人的距离，不断调整灯光高度，达到既保护行人又不丧失照明范围的效果。
夜视系统
第八章行人识别系统。