智能网联汽车的核心技术包括但不限于以下几个方面：
感知技术：智能网联汽车需要通过各种传感器来感知周围环境，包括摄像头、雷达、激光雷达等。这些传感器能够实时获取车辆周围的信息，帮助车辆识别道路、车辆、行人等。
通信技术：智能网联汽车需要通过车载通信模块与其他车辆、道路基础设施、云端服务器进行通信。这种V2X（车辆到一切的通信）技术可以实现车辆之间的实时信息交换，提高交通安全和效率。
数据处理与算法：智能网联汽车需要处理海量的数据，并通过各种算法实现自动驾驶、路径规划、交通仿真等功能。机器学习、深度学习等人工智能技术在这个领域发挥着重要作用。
定位与地图服务：智能网联汽车需要高精度的定位服务和地图数据，以便实现精准的导航、定位和路径规划。这些数据可以通过卫星定位系统、高精度地图等方式获取。
车辆控制系统：智能网联汽车需要先进的车载控制系统，包括电子稳定控制、自适应巡航控制、自动泊车等功能。这些系统可以确保车辆安全、稳定地行驶。
针对智能网联汽车的核心技术，管理者可以采取以下措施进行管理和应用：
投资研发：加大对智能网联汽车核心技术的研发投入，提升企业技术实力和竞争力。合作联盟：与其他企业、研究机构建立合作联盟，共享技术资源和研发成果。人才培养：培养具有相关技术背景的人才，以应对智能网联汽车技术的挑战。测试验证：开展严格的测试验证工作，确保智能网联汽车核心技术的安全性和可靠性。实际案例：特斯拉作为智能网联汽车领域的先行者之一，不断创新技术，不断优化核心技术，如其自动驾驶系统Autopilot就是基于感知技术、通信技术和数据处理算法等多项核心技术的集成应用。管理者可以学习特斯拉的经验，不断优化智能网联汽车的核心技术，提升产品竞争力。