前不久，安徽、江蘇、浙江等地的高速公路上出現(xiàn)了諸如“高速路況復雜，慎用輔助駕駛”“智能駕駛只是輔助，高速開車仍需專注”等警示標語，引發(fā)社會對智能駕駛技術安全性及應用的關注。
近年來，智能駕駛技術快速發(fā)展，成為許多新能源汽車的重要賣點。然而，隨著該技術頻頻引發(fā)事故，不少專家呼吁為其“系”上安全帶。那么，智能駕駛技術發(fā)展現(xiàn)狀如何？國內(nèi)外對其安全性測試和評估標準是什么？記者日前就此采訪了相關專家。
尚無量產(chǎn)車型達到L3級水平
中國科學院院士歐陽明高認為，再高級的智能駕駛也只是輔助，不能稱之為完全自動駕駛。
“很多用戶把智能駕駛當成完全自動駕駛，這種錯誤認識在一定程度上導致用戶過度依賴、信任智能駕駛功能。”重慶市智能網(wǎng)聯(lián)新能源汽車產(chǎn)教融合聯(lián)盟專家成員、重慶三峽職業(yè)學院智能網(wǎng)聯(lián)汽車教研室主任李小令說。
他介紹，當前，我國將汽車自動駕駛能力分為6個等級。L0級為完全手動駕駛，需駕駛員完成全部駕駛操作。L1級為輔助駕駛，智能駕駛技術可協(xié)助駕駛員控制車輛速度、方向等，但要求駕駛員全程參與駕駛。L2級為部分自動駕駛，車輛基本具備掌握駕駛權的能力，但需要駕駛員監(jiān)控周圍環(huán)境，隨時接管車輛。目前，多數(shù)車企推出的所謂自動駕駛功能，實際處于L2級水平。L3級及以上都是有條件的自動駕駛。L4級是高度自動駕駛，L5級代表完全的自動駕駛。
“目前，還沒有量產(chǎn)車型能達到L3級水平，更不要說達到L4、L5級了。”李小令說，受技術、環(huán)境、法規(guī)等影響，智能駕駛技術在實際應用中存在感知系統(tǒng)缺陷、決策算法風險、網(wǎng)絡安全威脅、人機交互不成熟以及法規(guī)與責任模糊五大類安全隱患。
以感知系統(tǒng)缺陷為例，一些車輛由于自身硬件故障或傳感器在惡劣環(huán)境中性能下降，出現(xiàn)無法準確檢測到靜止車輛等情況，造成極大安全隱患。人機交互不成熟則是指駕駛員因過度信任系統(tǒng)而分心，在系統(tǒng)退出自動駕駛時，無法及時接管車輛。
測試和評估標準亟待完善
李小令認為，當前智能駕駛技術安全性測試與評估標準在分類體系、適用范圍和技術要求等方面呈現(xiàn)多元化特點，亟待系統(tǒng)性完善。從國際標準體系來看，ISO 26262《道路車輛功能安全》聚焦L1至L3級系統(tǒng)的硬件與軟件失效防護；國際汽車工程師協(xié)會制定的SAE J3016分級標準構建了L0至L5級的全球通用框架，與之對應的我國國家標準《汽車駕駛自動化分級》（GB/T 40429-2021）同樣確立了L0至L5級；歐盟UN ECE R157作為首個L3級約束性法規(guī)，特別強調(diào)冗余設計和數(shù)據(jù)存儲等核心要求。
在國內(nèi)標準建設方面，《智能網(wǎng)聯(lián)汽車道路測試規(guī)范》建立了封閉場地與模擬仿真的雙重驗證機制，《智能網(wǎng)聯(lián)汽車生產(chǎn)企業(yè)及產(chǎn)品準入管理指南》（2023）強化了數(shù)據(jù)安全與OTA升級的全流程管控，而《自動駕駛系統(tǒng)安全技術要求》等CSAE團體標準則細化了功能安全與預期功能安全的技術指標。
然而，現(xiàn)有標準體系仍面臨三方面挑戰(zhàn)：其一，測試場景庫覆蓋率不足，特殊工況與邊緣案例亟待補充；其二，評估方法過度依賴理想化測試條件，真實道路驗證有待加強；其三，標準迭代速度滯后于技術演進節(jié)奏。對此，李小令建議，首先應構建包含施工路段、緊急車輛優(yōu)先通行等復雜場景的動態(tài)測試數(shù)據(jù)庫；其次需建立跨國標準互認機制以突破跨境測試壁壘；同時推行標準與技術協(xié)同發(fā)展模式，推動智能駕駛技術安全體系的升級。
合力推動智駕技術發(fā)展
“比較突出的問題是，現(xiàn)行智能駕駛法規(guī)與技術發(fā)展相比存在明顯滯后。”李小令舉例道，目前L4級和L5級的高階自動駕駛立法處于空白；L3級要求駕駛員隨時接管，但未規(guī)定具體預警時間，易造成安全隱患。
對此，李小令建議政府、車企、科研機構等加強合作交流，共同推動智能駕駛技術的安全發(fā)展。
一方面，工業(yè)和信息化部、交通運輸部等政府部門牽頭，車企、科技公司、保險公司參與，成立智能駕駛安全委員會，制定技術安全標準；另一方面，車企、高校、科研機構等加強產(chǎn)學研合作，共同解決傳感器冗余、人工智能可解釋性等關鍵技術難題。
除此之外，李小令建議，有關單位可通過在駕考中增加“智能駕駛系統(tǒng)操作與風險”科目，引導公眾正確認識和使用智能駕駛技術。
前不久，安徽、江蘇、浙江等地的高速公路上出現(xiàn)了諸如“高速路況復雜，慎用輔助駕駛”“智能駕駛只是輔助，高速開車仍需專注”等警示標語，引發(fā)社會對智能駕駛技術安全性及應用的關注。
近年來，智能駕駛技術快速發(fā)展，成為許多新能源汽車的重要賣點。然而，隨著該技術頻頻引發(fā)事故，不少專家呼吁為其“系”上安全帶。那么，智能駕駛技術發(fā)展現(xiàn)狀如何？國內(nèi)外對其安全性測試和評估標準是什么？記者日前就此采訪了相關專家。
尚無量產(chǎn)車型達到L3級水平
中國科學院院士歐陽明高認為，再高級的智能駕駛也只是輔助，不能稱之為完全自動駕駛。
“很多用戶把智能駕駛當成完全自動駕駛，這種錯誤認識在一定程度上導致用戶過度依賴、信任智能駕駛功能。”重慶市智能網(wǎng)聯(lián)新能源汽車產(chǎn)教融合聯(lián)盟專家成員、重慶三峽職業(yè)學院智能網(wǎng)聯(lián)汽車教研室主任李小令說。
他介紹，當前，我國將汽車自動駕駛能力分為6個等級。L0級為完全手動駕駛，需駕駛員完成全部駕駛操作。L1級為輔助駕駛，智能駕駛技術可協(xié)助駕駛員控制車輛速度、方向等，但要求駕駛員全程參與駕駛。L2級為部分自動駕駛，車輛基本具備掌握駕駛權的能力，但需要駕駛員監(jiān)控周圍環(huán)境，隨時接管車輛。目前，多數(shù)車企推出的所謂自動駕駛功能，實際處于L2級水平。L3級及以上都是有條件的自動駕駛。L4級是高度自動駕駛，L5級代表完全的自動駕駛。
“目前，還沒有量產(chǎn)車型能達到L3級水平，更不要說達到L4、L5級了。”李小令說，受技術、環(huán)境、法規(guī)等影響，智能駕駛技術在實際應用中存在感知系統(tǒng)缺陷、決策算法風險、網(wǎng)絡安全威脅、人機交互不成熟以及法規(guī)與責任模糊五大類安全隱患。
以感知系統(tǒng)缺陷為例，一些車輛由于自身硬件故障或傳感器在惡劣環(huán)境中性能下降，出現(xiàn)無法準確檢測到靜止車輛等情況，造成極大安全隱患。人機交互不成熟則是指駕駛員因過度信任系統(tǒng)而分心，在系統(tǒng)退出自動駕駛時，無法及時接管車輛。
測試和評估標準亟待完善
李小令認為，當前智能駕駛技術安全性測試與評估標準在分類體系、適用范圍和技術要求等方面呈現(xiàn)多元化特點，亟待系統(tǒng)性完善。從國際標準體系來看，ISO 26262《道路車輛功能安全》聚焦L1至L3級系統(tǒng)的硬件與軟件失效防護；國際汽車工程師協(xié)會制定的SAE J3016分級標準構建了L0至L5級的全球通用框架，與之對應的我國國家標準《汽車駕駛自動化分級》（GB/T 40429-2021）同樣確立了L0至L5級；歐盟UN ECE R157作為首個L3級約束性法規(guī)，特別強調(diào)冗余設計和數(shù)據(jù)存儲等核心要求。
在國內(nèi)標準建設方面，《智能網(wǎng)聯(lián)汽車道路測試規(guī)范》建立了封閉場地與模擬仿真的雙重驗證機制，《智能網(wǎng)聯(lián)汽車生產(chǎn)企業(yè)及產(chǎn)品準入管理指南》（2023）強化了數(shù)據(jù)安全與OTA升級的全流程管控，而《自動駕駛系統(tǒng)安全技術要求》等CSAE團體標準則細化了功能安全與預期功能安全的技術指標。
然而，現(xiàn)有標準體系仍面臨三方面挑戰(zhàn)：其一，測試場景庫覆蓋率不足，特殊工況與邊緣案例亟待補充；其二，評估方法過度依賴理想化測試條件，真實道路驗證有待加強；其三，標準迭代速度滯后于技術演進節(jié)奏。對此，李小令建議，首先應構建包含施工路段、緊急車輛優(yōu)先通行等復雜場景的動態(tài)測試數(shù)據(jù)庫；其次需建立跨國標準互認機制以突破跨境測試壁壘；同時推行標準與技術協(xié)同發(fā)展模式，推動智能駕駛技術安全體系的升級。
合力推動智駕技術發(fā)展
“比較突出的問題是，現(xiàn)行智能駕駛法規(guī)與技術發(fā)展相比存在明顯滯后。”李小令舉例道，目前L4級和L5級的高階自動駕駛立法處于空白；L3級要求駕駛員隨時接管，但未規(guī)定具體預警時間，易造成安全隱患。
對此，李小令建議政府、車企、科研機構等加強合作交流，共同推動智能駕駛技術的安全發(fā)展。
一方面，工業(yè)和信息化部、交通運輸部等政府部門牽頭，車企、科技公司、保險公司參與，成立智能駕駛安全委員會，制定技術安全標準；另一方面，車企、高校、科研機構等加強產(chǎn)學研合作，共同解決傳感器冗余、人工智能可解釋性等關鍵技術難題。
除此之外，李小令建議，有關單位可通過在駕考中增加“智能駕駛系統(tǒng)操作與風險”科目，引導公眾正確認識和使用智能駕駛技術。
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