智能网联汽车使用了哪些关键技术？

智能网联汽车的关键技术涵盖了环境感知、智能决策、控制执行、V2X通信、云平台与大数据以及信息安全六大领域。

在环境感知领域，深度学习技术已经展现出了巨大的优势。然而，深度学习依赖于大量数据作为样本库，这要求对数据采集和存储有着较高的需求。同时，由于其内在机理不清晰、边界条件不确定等缺点，深度学习需要与其他传统方法相结合，以确保系统的可靠性。此外，深度学习目前还受限于车载芯片的处理能力。

在云平台与大数据技术领域，技术内容包括了云平台架构与数据交互标准、云操作系统、数据高效存储和检索技术以及大数据关联分析和深度挖掘技术等。云平台作为智能网联汽车的信息中枢，通过连接汽车、行人、交通设施等信息节点，实现数据的高效传输和处理。当车辆通过V2X通信将位置和运动信息发送至云端时，云端控制器将根据道路和交通信息，优化车辆的速度和挡位，从而提高燃油经济性并提升交通效率。

这些关键技术共同构建了智能网联汽车的坚实基础，使其具备了环境感知、智能决策、控制执行、V2X通信、云平台与大数据处理以及信息安全保障的能力。