转向模型是自动驾驶系统中负责控制车辆转向行为的核心算法模块，其本质是一个将感知输入映射为转向决策的数学函数。该模型通过实时处理车辆状态（如速度、航向角）、环境感知数据（如车道线识别结果）和路径规划指令，计算出最优的转向角度或扭矩输出。在技术实现上，转向模型常采用PID控制、模型预测控制（MPC）或基于深度学习的端到端方法，需兼顾响应速度、平滑性和安全性三大核心指标。
对于AI产品经理而言，转向模型的开发需特别注意算法与硬件的协同设计。比如电动助力转向系统（EPS）的响应延迟会直接影响控制效果，而不同车型的转向传动比参数也需要在模型中动态适配。当前行业趋势是采用强化学习来构建自适应转向模型，特斯拉的「Occupancy Networks」技术就展示了如何通过海量驾驶数据让模型学习复杂场景下的转向策略。值得注意的是，转向模型往往需要与纵向控制模型进行联合优化，这也是自动驾驶「运动控制」模块设计的难点所在。