北京
由中国科协立项支持、中国产学研合作促进会主办的小型高端品牌交流活动——智能驾驶安全与行业发展方向研讨会9月17日在中国科技会堂举办，20余位来自高校、科研院所及产业界的一线专家围绕相关议题开展交流研讨。本次活动紧扣智能网联汽车产业高质量发展需求，深入研讨智能驾驶技术演进、安全保障体系建设和产业应用发展方向，推动基础研究、关键技术创新与工程应用有效衔接。清华大学季学武教授、国家车辆驾驶安全工程技术研究中心张树林研究员担任执行主席，安徽三联学院凤鹏飞教授、中国石油大学马英涵博士担任学术秘书。
研讨会设三个主旨报告。北京航空航天大学段续庭教授作“复杂环境下全自动驾驶技术”报告，围绕自动驾驶、车联网、车路协同技术发展趋势，以及复杂环境下智能感知、行为预测和安全决策等关键问题展开交流。他提出，随着自动驾驶应用场景由封闭环境向开放道路拓展，系统面临的环境不确定性和长尾风险持续增加，需要进一步提升多源信息融合、复杂场景理解和自主决策能力，推动全自动驾驶技术向更高可靠性和更高安全水平发展。中国科学技术大学高洪波研究员以“车路云大模型的多平台部署与加速技术”为题，重点介绍车路云一体化背景下智能驾驶感知、规划、决策与控制技术的发展方向，深入分析大模型赋能智能驾驶过程中多平台部署、计算资源优化和系统协同运行等关键问题。他指出，面向智能网联汽车规模化应用需求，需要推动人工智能模型、算力平台和车路云基础设施深度融合，提升智能驾驶系统的实时性、可靠性和工程应用能力。安徽中科星驰自动驾驶技术有限公司董事长王智灵结合无人驾驶车辆研发和产业应用实践，阐释了智能驾驶技术创新与工程落地协同发展路径。他认为，智能驾驶安全已由单一算法性能提升转向系统安全能力构建，需要统筹环境感知、决策控制、测试验证和运行保障等关键环节，推动智能驾驶由“功能可用”向“安全可信、规模应用”演进。
自由交流环节，专家们围绕智能驾驶安全体系建设、车路云协同发展路径、智能网联汽车产业应用实践等话题展开深入交流。其中，北京工业大学李海舰教授指出，在智能驾驶技术快速发展过程中，驾驶员对辅助驾驶功能的认知偏差和过度信任已成为影响系统安全的重要因素，亟需加强驾驶员认知能力、信任机制与驾驶行为特征研究，针对不同年龄、驾龄和驾驶风格的驾驶员群体，建立更加精准的人因风险识别与干预机制，推动驾驶员能力与智能驾驶系统能力协同提升。交通运输部公路科学研究院智能交通技术交通运输行业重点实验室主任李振华提出，车路云协同与单车智能并非简单替代关系，而应结合应用场景、技术成熟度和成本效益协同发展。未来需构建具有持续演进能力的智能驾驶安全评价与认证体系，通过明确应用边界、完善风险评估机制和建立数据闭环，不断提升智能驾驶系统的安全验证能力与规模化应用水平。安徽安凯汽车股份有限公司智能控制室主任王法龙指出，车路云一体化建设应更加注重场景需求和实际应用价值，针对智慧交通信号控制、重点区域安全保障等典型场景开展精准部署，避免盲目推进大规模基础设施建设。同时，随着智能驾驶技术不断发展，需要进一步完善驾驶员培训、能力评价和安全管理体系，推动车辆、道路、驾驶员和管理平台之间形成更加高效、安全的协同运行模式。
与会专家一致认为，面向智能驾驶规模化应用与智能网联汽车产业高质量发展需求，需要进一步加强技术创新、安全保障与产业协同，推动智能驾驶安全体系不断完善。一是智能驾驶发展正由单一技术能力提升向系统安全能力构建转变。随着自动驾驶应用场景不断拓展，未来需要突破复杂环境感知、长尾场景验证、风险预测与安全决策等关键技术，加强车辆、道路、云端和驾驶员多要素协同，构建覆盖研发、测试、运行和监管全过程的安全保障体系。二是单车智能与车路云协同应坚持融合发展路径，根据不同应用场景和技术需求实现优势互补。进一步完善数据共享机制、基础设施建设标准和系统可靠性评价体系，推动智能网联基础设施由规模建设向价值应用转变。三是高等级自动驾驶发展需要同步完善人机协同与安全治理机制。面对L3及以上自动驾驶应用需求，应进一步明确系统能力边界、驾驶员责任范围和事故认定机制，加强驾驶员状态感知、接管能力评价和运行安全管理，完善与智能驾驶发展相适应的安全治理体系。
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