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智能驾驶不等于完全自动驾驶

来源:科技日报2025-06-06 09:21

  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?记者日前就此采访了相关专家。

  图为在广东省深圳莲花山公园拍摄的无人驾驶观光车、零售车。新华社记者 梁旭摄

  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,ISO 26262《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SAE J3016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/T 40429-2021)同样确立了L0至L5级;欧盟UN ECE R157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。(记者王姗姗)

[ 责编:肖春芳 ]
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