智能网联汽车的关键技术包括哪些？
1. 环境感知技术：在环境感知领域，深度学习技术展现出其显著优势。然而，深度学习依赖于大量数据作为训练样本，对数据采集和存储提出了更高的要求。尽管存在内在机理不清晰、边界条件不确定等缺点，深度学习仍需与其他传统方法结合使用，以确保系统的可靠性。此外，目前深度学习受到车载计算芯片处理能力的。
2. 智能决策技术：智能决策技术涉及复杂的算法和模型，用于处理和分析感知数据，从而做出合理的驾驶决策。
3. 控制执行技术：控制执行技术将智能决策转换为实际的车辆动作，包括加速、转向和制动等。
4. V2X通信技术：V2X（Vehicle-to-Everything）通信技术是智能网联汽车与其他车辆、行人、交通设施等通信的基础，它支持车与车、车与基础设施、车与行人之间的实时信息交换。
5. 云平台与大数据技术：云平台作为智能网联汽车的信息枢纽，负责处理和分析大量数据。云平台架构和数据交互标准、云操作系统、数据存储和检索技术，以及大数据的关联分析和深度挖掘技术，都是该技术领域的重要组成部分。
6. 信息安全技术：随着大量数据在云端和车内的传输和存储，信息安全变得至关重要。这包括保护车辆免受黑客攻击、确保数据隐私和完整性，以及合规性问题。
