車圈圓桌派｜輔助駕駛監管收緊，技術創新與安全底線如何平衡？

工信部今年4月起對智能網聯汽車的宣傳進行強監管，要求汽車企業充分開展組合駕駛輔助測試驗證，明確係統功能邊界和安全響應措施，不得進行誇大和虛假宣傳。中國汽車工業協會聯合中國汽車工程學會也發佈規範駕駛輔助宣傳與應用的倡議書。一時間，車企對自動駕駛、自主駕駛、智能駕駛、高階智駕等說法，紛紛改稱輔助駕駛。

監管趨嚴，輔助駕駛如何平衡技術普及與安全性？怎樣建立跨車企的輔助駕駛事故數據庫？新京報貝殼財經記者就輔助駕駛發展相關話題，邀請企業、專家9位嘉賓參與《車圈圓桌派》一同探討。

【圓桌嘉賓】

戴一凡 清華大學蘇州汽車研究院總工程師

莊景乾 羅蘭比格合夥人

盧放 嵐圖汽車首席執行官

丹恩承浩 深藍汽車首席執行官

吳會肖 長城汽車首席技術官

張君毅 商湯絕影首席財務官

汪浩偉 均勝電子智能汽車技術研究院院長

鄭莊成 四維圖新ADS行泊一體產品線負責人

張瑞雪 圖靈量子售前方案總監

【核心觀點】

1、沒有絕對安全的系統，公眾對輔助駕駛的相對信任，才是業界需要去追求的。輔助駕駛正經歷從「技術秀場」向「價值戰場」的關鍵轉折。

2、當前車企間技術路線差異大、數據格式不一，若各自為政將形成「數據孤島」，無法支撐行業通用標準，政府可牽頭製定數據採集規範。

3、未來無論是L2、L3或L4級別的輔助駕駛，都將向平權方向發展。技術正突破高價壁壘，走向規模化應用。

普及輔助駕駛需以安全性為前提

新京報貝殼財經：輔助駕駛技術普及與安全性如何平衡？

盧放：首先，輔助駕駛技術的普及應遵循漸進式發展路徑，每個階段需通過充分驗證確保可靠性，避免過早追求「完全無人化」而忽視潛在風險，同時關鍵系統（如感知、決策、執行）需採用多傳感器融合、算法冗餘、硬件備份等設計，並且通過海量虛擬仿真測試（覆蓋極端場景）和真實道路測試積累數據，優化算法對複雜場景的應對能力。唯有技術成熟，安全才有保障。

另外，在宣傳輔助駕駛技術的時候一定要講平權，以安全為基礎，讓用戶清楚地知道每一台車技術的能力邊界是什麼。輔助駕駛的終極目標是提高用戶出行安全性。企業需以「安全優先」而非「速度優先」為原則，公眾則需理性看待技術潛力與局限。

吳會肖：長城汽車一直強調現階段輔助駕駛仍處於初級發展階段，距離真正的自動駕駛還有很長的路要走。輔助駕駛的核心價值是提升出行安全與效率，而非營銷噱頭。此外，我們建議建立國家級智能駕駛公共測試數據庫，共享脫敏事故數據，加速智駕安全標準建立和迭代。

企業在產品傳播中，要正視技術的發展階段、尊重其發展規律，要將技術的可用性、適用性真實地告知用戶，避免因為誇大式宣傳，引發用戶的誤用風險，甚至影響對中國汽車產業的整體認知。

汪浩偉：越智能的算法，安全挑戰也越大；相反，最安全的算法，就是最簡單的邏輯。所以輔助駕駛普及的最核心問題是尋找智能和安全的平衡。絕對安全是做不到的，更重要的是讓最終用戶清楚系統的能力邊界，而不能過度依賴系統能力。安全是一個綜合性的工程，沒有一勞永逸的做法。要從系統設計、算法、安全機制、用戶培訓、法規、新技術多個維度努力。

鄭莊成：輔助駕駛的普及與安全性並非對立關係，而是需要協同推進的「一體兩面」。平衡二者需從幾個維度實現：一是以確保安全性作為最底層輔助駕駛需求進行技術迭代；二是建立行業安全基線；三是用戶教育，普及與透明化並重；四是生態協同，全產業鏈責任共擔。

戴一凡：輔助駕駛應用的本質是為了提高安全，脫離安全保障去談普及輔助駕駛系統是沒有意義的。所以這兩者有一個「優先權重」關係，一定是在保障安全、提高現有駕駛安全性的前提下，再去推廣輔助駕駛系統。

張君毅：如果不能保障駕乘人員的生命安全，再多輔助駕駛功能都是「沙丘上的宮殿」，沒有什麼意義。現今各種功能都是從提高安全性和操縱舒適性出發而衍生的，所以安全是一切技術的出發點。做不到最基本的安全、講不清「人機共駕」中的風險和責任，是不可接受的。

事實上，光靠「人機共駕」培訓也不夠，在緊張的事故狀態中人的潛意識反應會造成一些問題，讓用戶馬上接管車輛其實是接管不過來的。汽車自動安全是一個綜合性的系統工程，不可能存在單車的安全，而是與整個交通系統、環境、人員、車輛和設施關聯。

需破除對輔助駕駛的「絕對信任」

新京報貝殼財經：針對公眾對輔助駕駛的「絕對信任」，應該如何重建透明溝通機制？

汪浩偉：絕對信任是個危險的名詞，因為沒有絕對安全的系統。公眾對輔助駕駛的相對信任，才是業界需要去追求的。相對信任意味帶著邊界和條件，也意味著我們一定是追求在一定條件下的最好，而不是全局最優解。

鄭莊成：透明化是輔助駕駛時代的技術安全帶。四維圖新基於技術透明、實時更新可查、「數據安全是構建智駕安全的基石」等三個核心舉措重建公眾信任。

戴一凡：目前輔助駕駛需要駕駛員一直在環並保持清醒的狀態，特別是在一些異常道路場景下。輔助駕駛需要科普而不是炒作，所謂「輔助」，就是幫助駕駛員，宣傳上要有一定引導。

莊景乾：當前很多人以為所謂的「智駕」系統已經足夠安全和可依賴，現實並非如此。這種誤解的根源，很大程度上來自車企早期的宣傳策略，讓消費者誤以為技術已經成熟到可以替代人類駕駛，忽略了系統的能力邊界和潛在風險。

輔助駕駛事故數據庫建議政府主導

新京報貝殼財經：有建議提出可建立跨車企的輔助駕駛事故數據庫，為責任認定提供技術基準，你怎麼看？

汪浩偉：要建立跨車企的輔助駕駛事故數據庫，必然在國家層面出台相關的數據上傳標準，並且最好是強製執行。

同時，在責任認定上要兼顧安全底線和行業發展的平衡。如果將所有責任都推給車企，將導致公眾使用輔助駕駛功能缺乏敬畏之心，最終會抑制車企發展輔助駕駛的動力。

莊景乾：「由政府主導，聯合車企共同構建統一的國家級數據庫」有助於規範行業實踐。當前車企間技術路線差異大、數據格式不一，若各自為政將形成「數據孤島」，無法支撐行業通用標準。政府可牽頭製定數據採集規範，車企接入運行日誌、傳感器數據、系統決策記錄等關鍵信息，並建立隱私保護機制，對敏感信息進行脫敏處理。

數據庫建成後，還需配套明確責任劃分框架，建議由立法機構製定專項法律，同時明確技術缺陷的認定標準和動態劃分人機責任比例。此外還可以考慮建立「數據黑匣子」制度，把數據解析權交由第三方權威機構。

新京報貝殼財經：電池安全是否應獨立於輔助駕駛系統，成為獨立評級標準？

盧放：電池安全作為電動汽車的核心要素，其重要性不亞於輔助駕駛系統，甚至在某些場景下更為關鍵。輔助駕駛系統聚焦感知、決策與控制能力，屬於功能安全層；電池安全涉及電芯化學穩定性、熱管理系統、碰撞防護、充放電控制等，屬於車輛基礎安全層。兩者都應建立在安全優先的基礎上。

莊景乾：電池安全應該且非常有必要成為獨立於輔助駕駛系統的評級標準，動力電池是車輛最核心的安全要素之一，直接關係到駕乘人員生命安全和公共財產安全。同時，電池安全屬於物理安全範疇，涉及電化學穩定性、熱失控防護、機械結構強度等基礎性能。輔助駕駛系統屬於功能安全範疇，依賴傳感器、算法和執行機構的協同，其風險更多體現在場景誤判、系統延遲或人機交互失效。兩者風險觸發機制不同，需針對性製定評估維度。

需要特別說明的是，在輔助駕駛引發的安全事故中，電池起火或燃爆往往是多重因素耦合的結果。單靠生產過程中的電池安全標準，不足以在事故中對電池的質量問題進行責任認定。

輔助駕駛將向平權方向發展

新京報貝殼財經：你認為L3級或L4級自動駕駛的發展會受阻嗎？輔助駕駛的趨勢是什麼？

盧放：L3或L4的發展可能會受到一些阻礙，但整體趨勢仍然是向前的。儘管現有技術已覆蓋絕大部分的常規場景，但一些極端場景（如暴雨、道路標線模糊、突發障礙物）仍是L3、L4落地的核心障礙；加上公眾對自動駕駛技術的認知不足，在一定程度上限制了L3、L4技術的廣泛應用。

但當前行業已具備L3級技術儲備，同時工信部也正加速完善自動駕駛標準體系，推動安全基線建設，產業鏈也在協同升級。這些都是利好的方面。

丹恩承浩：當前政策對L2功能的規範，本質上是為高階自動駕駛鋪路的「破冰行動」，這非但不會阻礙L3/L4發展，反而構建了三大助推引擎。第一是建立技術演進坐標系。工信部最新發佈的《汽車駕駛自動化分級》國標首次明確L2與L3的責任分界線（ODD運行設計域），這將加速消費者認知從「功能有無」轉向「能力邊界」，為L3/L4的商業化掃清認知障礙。第二是開闢技術驗證快車道，「車-路-雲」立體驗證體系，使技術成熟週期縮短30%。第三是重構產業協作生態，制度性突破比單純的技術攻堅更具戰略價值。

鄭莊成：從四維圖新視角及安全冗餘角度來看，未來輔助駕駛的發展趨勢不會脫離地圖。AI大模型助力高階智駕加速落地，但高精度地圖始終是輔助駕駛不可或缺的先驗傳感器。所謂「無圖」，會帶來成本增加、數據採集不合規等一系列問題。

張瑞雪：輔助駕駛的規模化落地主要面臨幾個問題：一是複雜場景（如無信號場景、複雜環境）的感知與決策仍是核心難點。現有單車智能依賴多傳感器融合，但硬件堆疊（如激光雷達）成本高昂，且無法完全覆蓋所有長尾場景。二是現行法律對自動駕駛事故責任的劃分尚未明確，保險體系亦缺乏適配方案。三是數據閉環能力不足，高階自動駕駛依賴海量場景數據的採集、標註與模型訓練，但現有測試區域開放度有限，導致數據多樣性不足。

莊景乾：L3/L4級自動駕駛的落地面臨三大核心挑戰：首先是長尾場景處理，即系統在極端或罕見場景下的可靠性不足；其次是法律滯後；最後是基礎設施的協同不足，尤其是車路協同（V2X）的推進緩慢。未來，無論是L2、L3或L4級別的輔助駕駛，都將向平權方向發展。這主要是由於輔助駕駛核心部件的成本正在快速下降，技術正突破高價壁壘，走向規模化應用。

新京報貝殼財經：如何看待自動駕駛行業的發展前景？

丹恩承浩：這個賽道正經歷從「技術秀場」向「價值戰場」的關鍵轉折，深藍汽車對此保持長期樂觀，但更堅持「戰略定力優於速度競賽」的發展理念。當前行業呈現出三個明確的演進趨勢，首先是技術架構的升維，從規則驅動轉向端到端大模型驅動，讓決策更貼近人類駕駛直覺；其次是安全冗餘的迭代；此外是商業模式的創新。

但也必須清醒認識到，L3/L4的規模化落地仍需突破三重壁壘：一是技術置信度，從99%場景覆蓋到99.99%的安全保障，需要至少3個技術代際的迭代；二是法規成熟度，責任認定、保險體系等配套制度仍在建設中；三是用戶認知度，深藍汽車調研顯示72%消費者對智駕仍存在「能力幻覺」，需要合理宣傳，對智能輔助駕駛構建準確的能力認知體系。

鄭莊成：新能源汽車行業進入下半場耐力賽階段，智能化已成大趨勢。新玩家不斷加入、價格戰方興未艾、「有圖」「無圖」爭論不休，煥發出空前的能量。

呼籲行業現在要做的是相互協作，比如智能網聯汽車要實現真正的網聯，並不是一家企業能拚盡全力實現的。全汽車產業鏈良性競爭、各有所長、分工協作，形成整體的競爭力，或者說一種全新的競合關係。

張瑞雪：L3/L4的最終落地，需突破「單車智能+車路協同」的雙輪驅動模式。未來，隨著數據閉環能力提升與政策支持加碼，輔助駕駛將從「功能炫技」邁向「場景剛需」，而車路協同下的高精度定位與感知服務，將成為行業競爭的新高地。

戴一凡：輔助駕駛的發展不是一蹴而就的，技術進步發展需要一個過程，這其中包括對公眾的教育、駕駛習慣的培養。未來，輔助駕駛一定會走向高等級自動駕駛。隨著AI大模型等技術的引入，對輔助駕駛發展會起到很好的賦能作用。

新京報貝殼財經記者 王琳琳 林子 張冰

編輯 楊娟娟

校對 盧茜