近日，中国汽车技术研究中心有限公司（中国汽研）、清华大学、华为技术有限公司联合发布《汽车智能驾驶技术及产业发展白皮书》（以下简称“白皮书”），首次提出“全时速、全方向、全目标、全天候、全场景”的全域安全理念，并从技术标准、生态协同、用户认知三方面构建智能驾驶安全体系框架，为产业迈向高质量可持续发展提供系统性指引。
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全域安全：智能驾驶的“生命线”升级
白皮书明确将安全定义为智能网联汽车发展的核心命题，提出“以人为本”的安全价值观升级路径。针对当前智能驾驶系统在复杂场景下的适应性不足问题，白皮书首次定义“全域安全”五大维度：
全时速：覆盖0-120km/h及以上速度范围；
全方向：涵盖前向、侧向、后向及交叉路口等全向感知；
全目标：精准识别机动车、非机动车、行人、障碍物等多元目标；
全天候：适应雨雪、雾霾、强光、暗夜等极端天气；
全场景：包括高速公路、城市拥堵、乡村道路、泊车等全场景应用。
在关键安全策略上，白皮书强调“自动紧急制动（AEB）优先于自动紧急转向（AES）”的启动逻辑，并要求AES系统执行更严苛的防误触标准。例如，在高速场景下，系统需通过多传感器交叉验证目标风险，避免因单一传感器误判导致的过度转向。中国汽研专家表示：“全域安全不是技术堆砌，而是通过冗余设计、风险预判和分级响应，构建‘预防-干预-缓解’的三层防护网。”
技术破局：多传感器融合与数据闭环驱动安全迭代
为实现全域安全目标，白皮书从车端硬件、算法、云端数据三方面提出系统性解决方案：
车端硬件：倡导“多传感器融合感知”方案，整合摄像头、激光雷达、4D毫米波雷达、超声波雷达等异构传感器，形成“视觉+激光+雷达”的三重冗余。例如，在暴雨天气中，激光雷达可穿透雨幕识别障碍物，而4D毫米波雷达则能补充速度与距离信息，弥补摄像头能见度不足的缺陷。
算法优化：提出“安全优先”的算法设计原则，要求智能驾驶系统在决策时优先保障乘员与道路参与者安全。华为智能汽车解决方案BU负责人透露，其ADS 3.0系统已实现“感知-决策-执行”全链条安全校验，通过百万级场景库训练，将复杂路口的博弈决策响应时间缩短至0.1秒。
云端数据：构建“真实场景采集-仿真测试-模型训练-OTA升级”的数据闭环。白皮书指出，海量真实道路数据是系统迭代的核心燃料。例如，特斯拉通过影子模式累计行驶超50亿英里，而国内车企正通过车路协同设备补充长尾场景数据，加速算法成熟度。
生态协同：全产业链开放共享破局“孤岛效应”
白皮书强调，智能驾驶产业已从“单点突破”进入“协同创新”阶段，需构建“芯片-硬件-软件-云服务”全栈协同生态。作为技术赋能者，华为宣布开放智能驾驶全栈能力：
芯片层：提供昇腾AI芯片与MDC计算平台，支持多传感器实时处理；
硬件层：开放激光雷达、毫米波雷达等核心部件接口标准；
软件层：共享AOS（智能驾驶操作系统）与中间件，降低开发门槛；
云服务：通过八爪鱼在线仿真平台，向行业开放百万级场景库与高精度地图服务。
此外，白皮书呼吁推动传感器技术路线融合，例如激光雷达与4D毫米波雷达在成本、性能上的互补协作。清华大学汽车工程系教授指出：“单一技术路线存在天然局限，唯有通过异构融合，才能实现‘1+1>2’的感知效果。”
用户认知：标准化测评体系破解“技术黑箱”
针对消费者对智能驾驶功能“看不懂、不敢用”的痛点，白皮书发起“智能驾驶测评体系倡议”，提出覆盖高速领航、城区拥堵、自动泊车等六大核心场景的量化评价框架，从安全性（如AEB触发成功率）、舒适性（如加减速平顺度）、可靠性（如系统降级频率）等维度设置200余项指标。
例如，在城区道路测试中，系统需在行人突然闯入、电动车逆行等场景下保持安全距离；在泊车场景中，需评估窄车位识别准确率与泊入效率。中国汽研总监表示：“测评体系将像‘星级认证’一样，帮助用户直观理解不同车型的智能驾驶能力边界，倒逼企业提升技术透明度。”
结语
随着L3级智能驾驶进入量产前夜，安全已成为产业规模化落地的关键瓶颈。此次白皮书的发布，标志着中国智能驾驶产业从“技术竞赛”转向“价值共创”新阶段。通过全域安全标准引领、全产业链协同创新、全用户场景覆盖，中国有望在全球智能驾驶竞争中构建差异化优势，为全球交通变革提供“中国方案”。
