無圖智駕技術的核心原理是依靠車輛傳感器收集環境信息，經車載計算機處理分析后做出駕駛決策，采用重感知輕地圖策略。該技術通過攝像頭、雷達等多種傳感器全方位捕捉三維環境數據，運用深度學習圖像分析技術處理這些數據，實時評估路面狀態、交通標志和障礙物等情況，進而規劃并實施安全行駛路線，最終實現車輛的自主感知、決策和駕駛。

在無圖智駕技術里，傳感器發揮著至關重要的作用。光探測和測距（LIDAR）技術、毫米波雷達、攝影機等感應器協同工作，猶如車輛的“眼睛”和“耳朵”，敏銳地搜集著車輛周圍的環境數據。無論光線明暗，還是面對復雜的氣候狀況，它們都能穩定地獲取信息，確保車輛對所處環境有全面且準確的把握。

這些傳感器采集到的數據海量且復雜，這就需要強大的計算和分析能力。深度學習圖像分析技術閃亮登場，它能夠對傳感器收集的數據進行深度處理。比如通過車載攝像頭捕捉到的圖像信息，會先進行預處理，將其中有用的特征信息提取出來，再運用算法對圖像進行分類和識別，精準分辨出道路、車輛、行人等不同物體。

同時，智駕算法也是關鍵一環。目前主流車企多基于大模型的BEV+Transformer或Occupancy+Transformer來落地智駕算法。傳感器獲取的信息發送到計算中心后，經過一系列復雜的處理生成占用特征量等數據，進而實現對環境的理解和分析。

此外，像問界M9借助華為ADS 3.0系統實現無圖智駕，依靠盤古大模型對海量數據的訓練來理解世界規律，昇騰集群算力則提供強大的計算速度，快速處理數據和任務。

總之，無圖智駕技術是一個多環節緊密協作的復雜系統。傳感器收集信息，深度學習分析處理，智駕算法輔助決策，各部分相輔相成，讓車輛在沒有高精地圖的情況下，也能自如應對各種路況，實現安全、智能的自主駕駛，為未來出行帶來更多可能 。