图像识别是自动驾驶系统的"眼睛"，更是其决策大脑的核心燃料。没有它，自动驾驶就是一辆"瞎眼"的铁壳。

环境感知层面，图像识别通过卷积神经网络（CNN）对摄像头采集的图像进行特征提取与分类，实时完成车道线检测、交通标志识别、行人与车辆识别、障碍物检测四大任务。全局快门CMOS传感器确保高速运动下图像不失真，为识别提供清晰"底片"。池化层通过下采样压缩特征图，在保留关键信息的同时降低过拟合风险。

决策规划层面，识别结果直接驱动路径规划与避障策略。系统根据交通标志调整车速，根据行人轨迹预测碰撞风险，根据车道线修正行驶方向。多传感器融合技术将图像数据与激光雷达、毫米波雷达信息互补，大幅提升识别鲁棒性。

控制执行层面，图像识别为紧急制动、变道超车提供毫秒级响应依据，将人为判断失误降至最低。

当前，端到端自动驾驶与VLM视觉语言模型的结合，正让图像识别从"看懂"走向"想明白"，推动自动驾驶向L4/L5迈进。