智能網聯汽車的核心技術包含感知、通信、控制、人工智能等多方面。感知技術猶如汽車的“眼睛”，依靠攝像頭、雷達等傳感器精準洞悉周邊環境；通信技術似“橋梁”，借由 V2V、V2I 等實現信息交換；控制技術像“大腦中樞”，掌控自動駕駛等多種功能；人工智能技術則賦予汽車“思考”能力，實現自主決策與路徑規劃。這些核心技術共同為智能網聯汽車的發展保駕護航 。

具體來說，感知技術是智能網聯汽車的基礎。它通過各種傳感器收集車輛周圍的信息，像攝像頭能夠捕捉到豐富的視覺圖像，對道路標識、車輛、行人等目標進行識別；雷達則利用電磁波探測目標的距離、速度等參數；激光雷達更是以高精度的三維點云數據，為車輛構建出詳細的周圍環境模型。這些不同類型的傳感器相互配合、數據融合，大大提高了對環境感知的準確性和可靠性，使得車輛能夠及時“看見”周圍的一切，提前做出反應，從而保障行駛安全。

通信技術在智能網聯汽車中也起著舉足輕重的作用。車輛之間的通信（V2V）讓汽車能夠知曉周圍其他車輛的行駛狀態、速度、方向等信息，實現協同駕駛，比如在編隊行駛中保持合適的間距，避免碰撞。而車輛與基礎設施的通信（V2I）則使車輛可以與交通信號燈、道路標識牌等設施進行信息交互。當車輛接近路口時，通過與交通信號燈通信，能提前得知信號燈的變化情況，合理規劃車速，減少等待時間，優化交通流，提升整個交通系統的效率。

控制技術則是確保智能網聯汽車能夠按照預期運行的關鍵。自動駕駛控制系統負責根據感知和決策的結果，精確控制車輛的行駛方向、速度和加速度，實現諸如自動跟車、變道等復雜操作。車輛動力系統控制能夠根據不同的行駛工況，優化發動機、電機等動力源的輸出，提高能源利用效率。車輛穩定性控制則在車輛遇到緊急情況或復雜路況時，如高速轉彎、路面濕滑等，通過對車輪的制動和動力分配進行干預，保證車輛的行駛穩定性，防止側滑、甩尾等危險情況的發生。

人工智能技術為智能網聯汽車注入了智慧的靈魂。通過深度學習、機器學習等算法，汽車能夠對大量的感知數據進行分析和理解，做出更加智能、合理的決策。在路徑規劃方面，它可以綜合考慮交通狀況、實時路況、目的地等多方面因素，為車輛規劃出最優的行駛路線。在面對復雜的交通場景，如交叉路口的通行權判斷、應對突發狀況時，人工智能技術能讓車輛迅速做出正確的反應，就像人類駕駛員一樣靈活應對各種復雜局面。

此外，定位與導航技術、數據處理與算法、云平臺與大數據技術以及信息安全技術等同樣也是智能網聯汽車不可或缺的核心技術。定位與導航技術借助全球定位系統（GPS）等實現車輛的高精度定位，結合高精度地圖，為車輛提供準確的位置信息和精確的路徑規劃。數據處理與算法對傳感器采集的海量數據進行高效處理，提取有價值的信息，為決策和控制提供支持。云平臺與大數據技術則為車輛提供強大的計算能力和數據存儲分析能力，實現車輛數據的遠程管理和優化。信息安全技術保障車輛通信和數據傳輸的安全，防止信息泄露和惡意攻擊，確保智能網聯汽車的穩定運行。

總之，智能網聯汽車的這些核心技術相互關聯、相互影響，共同構建起一個復雜而精密的系統。它們的協同發展和不斷進步，推動著智能網聯汽車從概念逐步走向現實，為未來的交通出行帶來更加安全、便捷、高效的變革。