12月15日，工業(yè)和信息化部正式公布我國首批L3級有條件自動駕駛車型準入許可，兩款分別適配城市擁堵、高速路段的純電車型將在北京、重慶兩地指定區(qū)域開展上路試點，標志著我國自動駕駛正式進入L3時代。

面向L3級智駕新階段，行業(yè)內(nèi)對智能駕駛安全與實現(xiàn)手段的最新認知與實踐是什么？

地平線徐健：世界模型+強化學習可系統(tǒng)性攻克長尾場景泛化難題

中國汽車工程學會高級會員、地平線首席生態(tài)官徐健在三十二屆中國汽車工程學會年會暨展覽會人工智能主論壇中提出：“當前，自動駕駛面臨長尾場景采集效率低、采集成本高、覆蓋度有限等難題與挑戰(zhàn)，世界模型與強化學習可為其提供突破性解決方案——通過打造高度逼真的數(shù)字孿生世界，構建虛擬交通環(huán)境，使AI模型能夠通過與環(huán)境的海量交互，基于獎勵機制持續(xù)優(yōu)化駕駛策略，這種閉環(huán)自進化機制不僅突破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集的瓶頸，更能系統(tǒng)性攻克長尾場景泛化難題，最終實現(xiàn)自動駕駛性能的階躍式提升。”

清華大學何雷：高質(zhì)量訓練數(shù)據(jù)決定端到端自駕模型的泛化能力與安全性

清華大學助理研究員何雷在三十二屆中國汽車工程學會年會暨展覽會“車路云一體化量產(chǎn)關鍵技術”專題論壇中表示：端到端自動駕駛正引領智能汽車技術發(fā)展的主流方向，面向任意車型的高質(zhì)量真值數(shù)據(jù)是端到端自動駕駛量產(chǎn)落地的重要基礎，但當前存在各車企間數(shù)據(jù)不互通、采集標注成本高昂、高價值場景稀疏和單車型數(shù)據(jù)孤島等問題。其研究團隊首創(chuàng)從路側傳感器數(shù)據(jù)重建生成任意車端視角的傳感器數(shù)據(jù)，構建端到端自動駕駛數(shù)據(jù)真值，并顯著降低智駕大模型在大規(guī)模數(shù)據(jù)采集與高精度真值標注方面的成本。

中國信科陳山枝：智能網(wǎng)聯(lián)安全需要蜂窩通信與直通通信的融合與協(xié)同

中國信息通信科技集團有限公司副總經(jīng)理、總工程師陳山枝在三十二屆中國汽車工程學會年會暨展覽會“先進通信技術賦能汽車智能化躍遷”專題論壇中提出：“單車智能發(fā)展在感知的時效性和準確性方面存在挑戰(zhàn)，然而通過5G和云平臺輔助車輛在高速公路場景下實現(xiàn)提前制動存在極大風險，因其通信延遲較長且時延不穩(wěn)定。C-V2X作為5G能力的擴展，支持V2V和V2I高頻度、群發(fā)群收通信的低時延和高可靠要求，通過C-V2X車路協(xié)同可提升單車感知能力，降低車端成本與算力需求，優(yōu)化整體交通效率，建議優(yōu)先在高價值場景推動C-V2X的落地應用。”

賽力斯段文平：AR-HUD顯著提升駕駛員反應速度和對危險狀況的感知

賽力斯汽車整車技術平臺總經(jīng)理助理兼智能生態(tài)平臺總經(jīng)理段文平在三十二屆中國汽車工程學會年會暨展覽會“智能汽車人因安全與倫理決策”專題論壇表示，AR-HUD是智駕能力呈現(xiàn)的最佳窗口，通過實時顯示智能駕駛意圖，提升用戶對智駕系統(tǒng)的信任度，降低人工接管頻率，從而為智駕算法的訓練與優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支持。

段文平指出，人因研究結果顯示，HUD能減少50%駕駛員低頭查看儀表的次數(shù)，將突發(fā)狀況以光學方式標紅提示，可顯著提升駕駛員對危險情境的感知和反應速度。將HUD的視覺成像距離提升至7.5米至10米以上，可大幅減輕視覺負荷，保障駕駛舒適性。

云馳未來劉欣芳：合規(guī)不是終點，而是系統(tǒng)性安全能力的起點

云馳未來副總經(jīng)理劉欣芳在三十二屆中國汽車工程學會年會暨展覽會“智能網(wǎng)聯(lián)汽車融合安全技術”專題論壇中表示：“當前，智能網(wǎng)聯(lián)汽車的信息安全面臨的核心矛盾是靜態(tài)合規(guī)防護與動態(tài)安全威脅之間的不匹配。傳統(tǒng)的安全建設思路基于現(xiàn)有法規(guī)的合規(guī)要求進行建設，存在三大局限性：被動滯后、無法應對未知且體系割裂。云馳未來提出以‘一個底座+兩大引擎’為核心，建立智能網(wǎng)聯(lián)汽車安全體系架構，可實現(xiàn)從被動防御到主動免疫，通過這三者的整合，打破車輛異構的困境，實現(xiàn)了從預測到處置的閉環(huán)自治。”

西部智聯(lián)褚文博：世界模型是理解與增強自動駕駛安全不可或缺的工具

國家智能網(wǎng)聯(lián)汽車創(chuàng)新中心首席技術專家、西部科學城智能網(wǎng)聯(lián)汽車創(chuàng)新中心總經(jīng)理兼CTO褚文博在三十二屆中國汽車工程學會年會暨展覽會“大模型助力的自動駕駛先進仿真技術與工具鏈”專題論壇中指出，泛化性是自動駕駛的一大難題，核心就是應對長尾場景。傳統(tǒng)自動駕駛系統(tǒng)采用模塊化設計，感知、預測、規(guī)劃之間存在信息壁壘，導致性能瓶頸。

褚文博認為，統(tǒng)一的、端到端All-in-One 4D世界模型，通過深度融合多模態(tài)數(shù)據(jù)，形成對物理世界全面、動態(tài)的統(tǒng)一表征，不僅能完成高精度3D感知，更能直接進行長期、多模態(tài)的場景預測與規(guī)劃，從而極大提升系統(tǒng)在復雜未知場景中的泛化能力。

一汽研發(fā)總院吳杭哲：車路云一體化是駕駛安全的冗余補充，有效降低車端要求

中國一汽研發(fā)總院車路云星課題組吳杭哲認為：“‘車路云一體化’群體智能系統(tǒng)架構，一方面解決了單車智能全域感知能力不足，另一方面可以借助路側布設的感知系統(tǒng)和云控平臺實現(xiàn)綜合決策能力提升，作為高等級智能駕駛安全的冗余補充，有效降低對車端感知資源和能力的要求。一汽的架構下，智能汽車將先向輕量級協(xié)同汽車發(fā)展，其特點是重車輕云，云端信息提供感知增強和決策輔助，再向重云輕車的全量級協(xié)同汽車轉型，實現(xiàn)協(xié)同感知、協(xié)同決規(guī)和協(xié)同控制。”