20.环境识别、()两个层面的技术突破只是解决了复杂环境中人机协同共驾能力不足问题的有效性,为保障智能车上路的可靠性,还需建设面向智能网联汽车的中国驾驶员人机交互行为数据库为底层支撑层。

这道题考查的是智能网联汽车人机协同共驾系统的技术架构及其面临的挑战。 **解析如下：** 1. **理解题干逻辑**： 题干指出，“环境识别”和另一个层面的技术突破，主要解决了人机协同共驾在复杂环境中“有效性”的问题（即车能不能开得动、能不能识别路况并做出反应）。但是，要保障上路的“可靠性”，还需要建立中国驾驶员人机交互行为数据库作为底层支撑。这暗示了前两个技术层面虽然能让车“动起来”，但在符合人类驾驶习惯、确保交互自然可靠方面仍有不足，需要数据支撑来优化。 2. **分析智能驾驶的核心技术模块**： 通常，自动驾驶或辅助驾驶系统分为以下几个核心层级： * **感知层（Perception）**：包括环境识别、传感器融合等，对应题干中的“环境识别”。 * **决策规划层（Decision & Planning）**：根据感知信息决定车辆下一步的动作策略。 * **控制层（Control）**执行具体的转向、加速、制动指令。 * **定位与地图（Localization & Mapping）**：确定车辆位置及周围高精地图信息。 3. **辨析选项**： * **A. 路径规划**：属于决策规划的一部分，但通常与“决策控制”相比，范围较窄。 * **B. 感知定位**：“环境识别”本身就已经涵盖了感知的主要部分，且“定位”更多是基础信息服务，与“环境识别”并列时，往往归类于感知系统整体，而非与之并列的另一个独立大层面来解决“协同共驾”的核心逻辑问题。 * **C. 决策控制**：在智能驾驶技术体系中，**“感知”**（环境识别）和**“决策控制”**是两个最核心的闭环环节。感知解决“看到了什么”，决策控制解决“该怎么做”。题干中提到“环境识别”解决了感知问题，那么另一个关键层面自然是基于感知结果进行判断和执行的“决策控制”。目前的技术瓶颈在于，虽然机器能识别环境并做出决策，但其决策逻辑往往不符合人类驾驶员的习惯（即缺乏可靠性与人机信任），因此需要“中国驾驶员人机交互行为数据库”来训练和优化决策控制算法，使其更符合本土驾驶习惯，从而提升可靠性。 * **D. 地图导航**：属于辅助信息层，并非直接决定人机协同共驾实时响应能力的核心控制层面。 4. **结论**： 智能网联汽车的人机协同共驾能力，主要依赖于**环境识别**（感知）和**决策控制**（大脑与手脚）两大核心技术。这两者的突破解决了基本的有效性，而为了实现更高水平的可靠性与人机和谐，需要基于真实驾驶员行为数据的底层支撑。 因此，正确答案是 **C. 决策控制**。