关于汽车中提到的"SVM"，根据搜索结果分析，主要指 360度全景影像系统（360° Panoramic Camera System），而非传统意义上的支持向量机（SVM）算法。以下是具体说明：

一、360度全景影像系统（SVM）

核心功能

该系统通过多个摄像头（通常4-6个）围绕车辆360度拍摄，实时拼接生成车辆周围环境的立体图像，帮助驾驶员观察车辆后方及侧面的盲区，提升倒车、泊车等场景的可见性。

典型应用场景

- 倒车辅助：

通过拼接图像判断后保险杠与障碍物的距离，辅助精准倒车；

- 泊车辅助：在狭小空间内提供360度视野，辅助完成平行停车或垂直停车；

- 碰撞预警：结合其他传感器数据，提前预警潜在碰撞风险。

技术原理

- 摄像头采集多角度图像后，通过图像拼接算法（如多视图几何）生成全景图；

- 结合传感器融合技术，将全景图与车辆状态信息结合，实时反馈给驾驶员。

二、支持向量机（SVM）在车辆中的关联应用

虽然搜索结果中多次提及SVM，但主要指其作为机器学习算法在车辆工程中的通用应用，如：

故障诊断：

通过分析车辆传感器数据预测故障类型；

行为识别：识别驾驶员操作习惯或异常驾驶行为；

车牌识别：在EasyPR等系统中，SVM用于从候选车牌图像中筛选真实车牌。

注意：SVM与360度全景影像系统中的"SVM"名称相似，但属于不同领域的独立技术，需结合具体语境区分。

总结

若问题特指汽车功能模块， 360度全景影像系统是更符合实际情况的答案；若涉及算法层面，则需进一步明确具体应用场景。