3月25-26日，2025中國汽研汽車指數國際交流會暨Euro NCAP技術研討會（中國站）在重慶舉辦。大會主論壇期間，行業專家、企業高層共聚一堂，對“全民智駕”時代下智能駕駛的安全重構，以及較少被關注的商用車智能化安全等問題進行了熱烈討論。
活動現場，郭躍/攝
智能駕駛全民化，與時俱進推動場景化測試
中汽院智能網聯智能網聯科技有限公司IVISTA智能指數高級專家石佳首先介紹，在2025中國智能汽車論壇上，中國汽研發布《IVISTA中國智能汽車指數2023版（修訂版）》及2026版升級規劃，是致力于在保障安全的基礎上進一步推動提升車輛的智能化水平，我們將選取最具特色的場景，為中國的消費者評價出最優秀的智能汽車產品。
具體來看，2023版修訂歷時13個月，通過四大核心領域的優化，強化了對真實使用場景的覆蓋。
在智能駕駛領域，增加了更多真實場景的測試。包括夜間目標車切入場景，將日間測試改為夜間；針對40-60km/h追尾高發區間，使用帶燈光系統的目標物，測試車輛需開啟遠光燈或智能大燈，提升夜間行車安全評估精度。限速標志響應，依據國標44433要求，將超速告警升級為“光學+聲學”或“觸覺”組合，確保駕駛員及時感知風險。領航智駕路線優化，高速公路場景擴展至重慶—四川長距離通行，包含匝道急彎；城市路線新增成都繞城高速，覆蓋平原城市快速路與高速交互工況。
在智能泊車領域，針對2024年上市車型普遍搭載的記憶泊車功能，新增跨城停車考量項，通過“車位泊入泊出—泊車路線巡航”全流程測評，突顯功能區分度。
在智能交互領域，強化了AI能力與盲區監測測評。包括語音交互，從基礎功能滿足度升級為AI智能識別，新增邏輯推理、意圖理解等量化指標。全景環視，首次納入測評，關注盲區覆蓋、成像延時及拼接效果，解決大型車輛低速盲區問題。乘員監測，擴展分心監測場景至后視鏡及副駕區域，提升對駕駛員狀態的全面感知。
在智能安全領域，加入了極端場景測試。包括AEB測試，新增高速靜止車（80km/h）、夜間兒童鬼探頭（20/40/60km/h）及復雜行人服飾識別，強化對弱勢道路使用者的保護。LSS車道保持，增加護欄場景驗證，針對單車事故高發的護欄碰撞風險，提升系統適應性。
石佳還介紹，面對“全民智駕”時代的到來，正在規劃升級中的2026版指數將重點轉向L2+及以上智能駕駛的標準化測評。他還舉例，2026版對端到端大模型的測評需求，將推動車企在算法迭代與數據閉環上加大投入。
智能駕駛、大數據深度融合，數據風險日益凸顯
同時，智能駕駛與人工智能、大數據等產業深度融合，也帶來了日益凸顯的數據風險。IVISTA網聯智能與隱私安全專項測評負責人賀鵬介紹了智能網聯汽車面臨的網絡安全挑戰與技術升級路徑。他表示，隨著智能駕駛從L2向L4演進，汽車正成為“移動超級終端”，其安全防護已從傳統功能安全延伸至數據安全、隱私保護與AI攻防的全域戰場。
賀鵬具體介紹，《IVISTA網聯智能與隱私安全專項測評2023版》在運行一年時間中，通過對三批次9款車型抽測發現，存在數字鑰匙風險突出、隱私防護參差不齊、攻防技術不對稱等多項核心安全風險。對此，2026版規程將與時俱進，圍繞“芯片安全、交互安全、數據安全”三大維度展開。
在芯片安全方面，要筑牢底層防線。包括HSM&TEE技術，作為車聯網安全基石，硬件安全模塊（HSM）與可信執行環境（TEE）的防護能力將成為測評重點，防止系統級數據泄露與通信劫持。私有協議標準化，針對新勢力車企廣泛采用的私有協議，探索攻防測試標準化方法，防范權限提升、代碼執行等高風險攻擊。
在交互安全方面，要強化用戶感知。包括UWB數字鑰匙，升級超寬帶技術（UWB），提升數字鑰匙抗中繼攻擊能力，解決消費者最直接的“車輛被隨意解鎖”痛點。傳感器抗干擾，針對攝像頭、雷達的干擾、欺騙攻擊，開發多模態融合感知驗證方法，確保極端場景下的安全決策。
在數據安全方面，要打造AI驅動的主動防御體系。包括實時監測與預警，利用AI算法構建動態安全模型，實時捕捉異常信號（如突然加速、非授權訪問），實現攻擊行為的預判與阻斷。黑盒攻防測試，基于ATT&CK攻擊框架，模擬物理對抗樣本、路徑規劃欺騙等場景，驗證自動駕駛系統的魯棒性。
推動商用車智駕刻不容緩，著重平衡安全與效率
此外值得關注的是，當乘用車智能化的浪潮席卷行業時，商用車領域也在悄然變革。作為物流動脈與城市命脈，商用車的智能化升級同樣需要科學標尺的引領。
中汽院智能網聯科技有限公司總經理助理劉延表示，商用車市場規模雖僅占汽車市場整體的約12%，卻貢獻了31.7%的交通事故率，并且造成的死亡率、大型群體傷亡事件也非常嚴重，而智能駕駛恰能很好解決安全隱患、降低整體事故風險，因此商用車智能化升級正成為行業痛點與政策焦點。
劉延具體介紹，目前，商用車的智能化發展呈現著顯著的矛盾。一方面，國家推動強制安裝AEB、LDW等ADAS系統后，事故率有所下降。但另一方面，80%的重型貨車由個體司機購買，他們對經濟性的考量仍排在首位，而對ADAS等功能接受度有限。此外，經過調查發現，商用車司機對智能駕駛的認知普遍不足，亟需通過標準化測評建立技術信任。
對此，中國汽研基于20年中對商用車的評測經驗積累，結合駕駛員行為畫像與事故數據分析，構建了覆蓋“智能行車、智能安全、智能應急”的三維測評體系，重點解決三大痛點。
包括疲勞與分心駕駛，長途運輸中68%的事故由疲勞或分心引發，需強化駕駛員狀態監測。盲區安全，大型車輛低速盲區導致的事故頻發，全景環視技術成為關鍵突破口。經濟性與安全性的割裂，如何通過智能化降低運營成本，而非單純增加購車支出。
在2025中國智能汽車論壇上，中國汽研發布了《IVISTA中國商用車智能專項測評規程（2024版）》，對商用車智能行車、智能安全、智能應急等方面進行了安全檢測部署。通過數據積累，中國汽研發現，重型商用車還存在全景環視清晰度不足、拼接損失問題突出；AEB系統在戴墨鏡等復雜場景下誤報率高等風險。輕型商用車城市工況適應性較好，但AEB魯棒性（多目標識別）與側向輔助穩定性仍需提升。由此，中國汽研已著手推進2026版升級規劃。創新包括拓展場景測試、推動經濟性融合、提升駕駛員健康監測等內容。（中國經濟網記者郭躍）
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