1. 环境感知：AI技术通过摄像头、激光雷达、毫米波雷达等传感器收集车辆周围环境的信息，实现对车辆、行人、交通标志等的识别与追踪 。
2. 行为决策：AI对收集到的环境信息进行分析，做出安全驾驶的决策，如变道、超车、避障等，并规划合适的行驶路径 。
3. 路径规划：AI根据决策结果，计算出车辆的*行驶路线，并实时调整以适应交通状况的变化 。
4. 运动控制：AI*控制车辆的油门、刹车和转向系统，确保车辆按照规划路径平稳行驶 。
5. 车路协同：AI结合V2X（车联网）技术，实现车与车、车与路之间的信息交换，提高对周围环境的感知能力，降低安全风险 。
6. 安全风险评估：AI通过分析大量驾驶数据，评估自动驾驶系统的安全性，并识别潜在的风险点 。
7. *安全保护：针对自动驾驶系统可能遭受的*攻击，AI技术也在不断提升系统的安全性，保护车辆免受黑客攻击 。
这些技术共同构成了自动驾驶安全的基石，但同时也存在一些潜在风险，如传感器的局限性、AI决策的不确定性、*安全问题等。为了确保自动驾驶的安全性，需要不断优化算法、提高传感器性能、加强*安全防护，并在真实世界中进行充分的测试和验证。