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姜谷粉丝 2025-06-06 08:19
前不久,安徽、江苏、浙江等地的高速公路上出现了诸如“高速路况复杂,慎用辅助驾驶”“智能驾驶只是辅助,高速开车仍需专注”等警示标语,引发社会对智能驾驶技术安全性及应用的关注。
近年来,智能驾驶技术快速发展,成为许多新能源汽车的重要卖点。然而,随着该技术频频引发事故,不少专家呼吁为其“系”上安全带。那么,智能驾驶技术发展现状如何?国内外对其安全性测试和评估标准是什么?科技日报记者日前就此采访了相关专家。

尚无量产车型达到L3级水平
中国科学院院士欧阳明高认为,再高级的智能驾驶也只是辅助,不能称之为完全自动驾驶。
“很多用户把智能驾驶当成完全自动驾驶,这种错误认识在一定程度上导致用户过度依赖、信任智能驾驶功能。”重庆市智能网联新能源汽车产教融合联盟专家成员、重庆三峡职业学院智能网联汽车教研室主任李小令说。
他介绍,当前,我国将汽车自动驾驶能力分为6个等级。L0级为完全手动驾驶,需驾驶员完成全部驾驶操作。L1级为辅助驾驶,智能驾驶技术可协助驾驶员控制车辆速度、方向等,但要求驾驶员全程参与驾驶。L2级为部分自动驾驶,车辆基本具备掌握驾驶权的能力,但需要驾驶员监控周围环境,随时接管车辆。目前,多数车企推出的所谓自动驾驶功能,实际处于L2级水平。L3级及以上都是有条件的自动驾驶。L4级是高度自动驾驶,L5级代表完全的自动驾驶。
“目前,还没有量产车型能达到L3级水平,更不要说达到L4、L5级了。”李小令说,受技术、环境、法规等影响,智能驾驶技术在实际应用中存在感知系统缺陷、决策算法风险、网络安全威胁、人机交互不成熟以及法规与责任模糊五大类安全隐患。
以感知系统缺陷为例,一些车辆由于自身硬件故障或传感器在恶劣环境中性能下降,出现无法准确检测到静止车辆等情况,造成极大安全隐患。人机交互不成熟则是指驾驶员因过度信任系统而分心,在系统退出自动驾驶时,无法及时接管车辆。
测试和评估标准亟待完善
李小令认为,当前智能驾驶技术安全性测试与评估标准在分类体系、适用范围和技术要求等方面呈现多元化特点,亟待系统性完善。从国际标准体系来看,ISO26262《道路车辆功能安全》聚焦L1至L3级系统的硬件与软件失效防护;国际汽车工程师协会制定的SAEJ3016分级标准构建了L0至L5级的全球通用框架,与之对应的我国国家标准《汽车驾驶自动化分级》(GB/T40429-2021)同样确立了L0至L5级;欧盟UNECER157作为首个L3级约束性法规,特别强调冗余设计和数据存储等核心要求。
在国内标准建设方面,《智能网联汽车道路测试规范》建立了封闭场地与模拟仿真的双重验证机制,《智能网联汽车生产企业及产品准入管理指南》(2023)强化了数据安全与OTA升级的全流程管控,而《自动驾驶系统安全技术要求》等CSAE团体标准则细化了功能安全与预期功能安全的技术指标。
然而,现有标准体系仍面临三方面挑战:其一,测试场景库覆盖率不足,特殊工况与边缘案例亟待补充;其二,评估方法过度依赖理想化测试条件,真实道路验证有待加强;其三,标准迭代速度滞后于技术演进节奏。对此,李小令建议,首先应构建包含施工路段、紧急车辆优先通行等复杂场景的动态测试数据库;其次需建立跨国标准互认机制以突破跨境测试壁垒;同时推行标准与技术协同发展模式,推动智能驾驶技术安全体系的升级。
合力推动智驾技术发展
“比较突出的问题是,现行智能驾驶法规与技术发展相比存在明显滞后。”李小令举例道,目前L4级和L5级的高阶自动驾驶立法处于空白;L3级要求驾驶员随时接管,但未规定具体预警时间,易造成安全隐患。
对此,李小令建议政府、车企、科研机构等加强合作交流,共同推动智能驾驶技术的安全发展。
一方面,工业和信息化部、交通运输部等政府部门牵头,车企、科技公司、保险公司参与,成立智能驾驶安全委员会,制定技术安全标准;另一方面,车企、高校、科研机构等加强产学研合作,共同解决传感器冗余、人工智能可解释性等关键技术难题。
除此之外,李小令建议,有关单位可通过在驾考中增加“智能驾驶系统操作与风险”科目,引导公众正确认识和使用智能驾驶技术。

姜谷粉丝 2025-06-06 08:20
智能驾驶不等于完全自动驾驶,用户不可过度依赖
错误认知导致过度依赖
中国科学院院士欧阳明高认为,再高级的智能驾驶也只是辅助,不能称之为完全自动驾驶。但很多用户把智能驾驶当成完全自动驾驶,这种错误认识在一定程度上导致用户过度依赖、信任智能驾驶功能。如广东一男子夜间在高速上边开着智能驾驶边睡觉,超速行驶超100公里,这就是过度依赖智能驾驶的典型例子。

智能驾驶技术发展现状
分级与实际水平
我国将汽车自动驾驶能力分为6个等级。L0级为完全手动驾驶;L1级为辅助驾驶,需驾驶员全程参与;L2级为部分自动驾驶,车辆基本具备掌握驾驶权的能力,但需要驾驶员监控周围环境,随时接管车辆。目前多数车企推出的所谓自动驾驶功能,实际处于L2级水平。L3级及以上都是有条件的自动驾驶,L4级是高度自动驾驶,L5级代表完全的自动驾驶。而目前还没有量产车型能达到L3级水平,更不用说达到L4、L5级了。

安全隐患
受技术、环境、法规等影响,智能驾驶技术在实际应用中存在感知系统缺陷、决策算法风险、网络安全威胁、人机交互不成熟以及法规与责任模糊五大类安全隐患。例如感知系统缺陷,一些车辆由于自身硬件故障或传感器在恶劣环境中性能下降,出现无法准确检测到静止车辆等情况;人机交互不成熟则是指驾驶员因过度信任系统而分心,在系统退出自动驾驶时,无法及时接管车辆。

测试和评估标准情况
现有标准
从国际标准体系来看,ISO26262《道路车辆功能安全》聚焦L1至L3级系统的硬件与软件失效防护;国际汽车工程师协会制定的SAEJ3016分级标准构建了L0至L5级的全球通用框架,我国国家标准《汽车驾驶自动化分级》(GB/T40429 - 2021)同样确立了L0至L5级;欧盟UNECER157作为首个L3级约束性法规,特别强调冗余设计和数据存储等核心要求。在国内标准建设方面,《智能网联汽车道路测试规范》建立了封闭场地与模拟仿真的双重验证机制,《智能网联汽车生产企业及产品准入管理指南》(2023)强化了数据安全与OTA升级的全流程管控,《自动驾驶系统安全技术要求》等CSAE团体标准则细化了功能安全与预期功能安全的技术指标。

面临挑战
现有标准体系仍面临三方面挑战:一是测试场景库覆盖率不足,特殊工况与边缘案例亟待补充;二是评估方法过度依赖理想化测试条件,真实道路验证有待加强;三是标准迭代速度滞后于技术演进节奏

建议措施
专家李小令建议,首先应构建包含施工路段、紧急车辆优先通行等复杂场景的动态测试数据库;其次需建立跨国标准互认机制以突破跨境测试壁垒;同时推行标准与技术协同发展模式,推动智能驾驶技术安全体系的升级。

法规滞后问题及建议
法规滞后表现
现行智能驾驶法规与技术发展相比存在明显滞后。例如目前L4级和L5级的高阶自动驾驶立法处于空白;L3级要求驾驶员随时接管,但未规定具体预警时间,易造成安全隐患。

解决建议
建议政府、车企、科研机构等加强合作交流,共同推动智能驾驶技术的安全发展。一方面,工业和信息化部、交通运输部等政府部门牵头,车企、科技公司、保险公司参与,成立智能驾驶安全委员会,制定技术安全标准;另一方面,车企、高校、科研机构等加强产学研合作,共同解决传感器冗余、人工智能可解释性等关键技术难题。此外,有关单位可通过在驾考中增加智能驾驶系统操作与风险科目,引导公众正确认识和使用智能驾驶技术2

jjybzxw 2025-06-06 09:18
智能驾驶技术的发展现状和安全性测试评估标准如下:

1. 智能驾驶技术发展现状:
   - 我国将汽车自动驾驶能力分为6个等级:L0(完全手动驾驶)、L1(辅助驾驶)、L2(部分自动驾驶)、L3(有条件的自动驾驶)、L4(高度自动驾驶)和L5(完全自动驾驶)。
   - 目前多数车企推出的所谓自动驾驶功能实际处于L2级水平,还没有量产车型能达到L3级水平,更不要说达到L4、L5级了。
   - 智能驾驶技术在实际应用中存在感知系统缺陷、决策算法风险、网络安全威胁、人机交互不成熟以及法规与责任模糊五大类安全隐患。

2. 国内外安全性测试和评估标准:
   - 国际标准体系:ISO26262《道路车辆功能安全》聚焦L1至L3级系统的硬件与软件失效防护;SAEJ3016分级标准构建了L0至L5级的全球通用框架;欧盟UNECER157作为首个L3级约束性法规,特别强调冗余设计和数据存储等核心要求。
   - 国内标准建设:《智能网联汽车道路测试规范》建立了封闭场地与模拟仿真的双重验证机制;《智能网联汽车生产企业及产品准入管理指南》(2023)强化了数据安全与OTA升级的全流程管控;《自动驾驶系统安全技术要求》等CSAE团体标准细化了功能安全与预期功能安全的技术指标。

3. 面临的挑战:
   - 测试场景库覆盖率不足,特殊工况与边缘案例亟待补充。
   - 评估方法过度依赖理想化测试条件,真实道路验证有待加强。
   - 标准迭代速度滞后于技术演进节奏。

4. 建议:
   - 构建包含复杂场景的动态测试数据库。
   - 建立跨国标准互认机制以突破跨境测试壁垒。
   - 推行标准与技术协同发展模式,推动智能驾驶技术安全体系的升级。
   - 加强政府、车企、科研机构等合作交流,共同推动智能驾驶技术的安全发展。
   - 在驾考中增加"智能驾驶系统操作与风险"科目,引导公众正确认识和使用智能驾驶技术。

总的来说,智能驾驶技术虽然发展迅速,但仍处于初级阶段,面临诸多安全隐患和挑战。国内外已建立了一系列测试评估标准,但仍需不断完善。政府、企业、科研机构等需加强合作,共同推动智能驾驶技术的健康发展。同时,公众也需要正确认识和使用智能驾驶技术,避免过度依赖。


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