统一安全标准，正在重写自动驾驶竞争规则。
过去几年，L2辅助驾驶快速普及，企业的竞争更多围绕功能的多样性和智能化体验展开。
但到了L3、L4阶段，真正决定技术能不能走向商业化的，除了能否让车辆在公开道路稳定行驶，还要证明这套系统足够安全，并且在失效、异常和复杂道路场景下仍然可控。
7月30日，工信部组织制定的《智能网联汽车自动驾驶系统安全要求》强制性国家标准正式发布，并将于2027年7月1日起实施。新标准覆盖L3、L4级自动驾驶系统，第一次从国家强制标准层面明确了自动驾驶产品的统一安全基线。
对自动驾驶企业来说，这项标准会带来哪些变化？对于正在推进Robotaxi和高阶智驾商业化的城市，新规出台又意味着什么？
新智驾对话了几位深耕自动驾驶的行业人士，试图梳理强标出台将如何改变自动驾驶接下来的商业化进程。
PART 1
2025年，两款L3级车型获得附条件准入许可。与此同时，Robotaxi、无人重卡、无人配送车辆已经在越来越多城市进入道路测试和示范运营。车跑起来之后，试点也越来越多，但行业内一直悬着的一个现实问题是，测试做到什么程度才算真正迈进了商业化节奏？
千曙科技是一家L4级自动驾驶运力服务商，副总裁杨烨此前曾长期参与智能交通相关工作。他回忆，早在2023年交通运输部发布自动驾驶汽车运输安全服务指南、2024年多地继续推进试点时，企业就在等一套全国统一的标准了。
“其实说白了，所有大家的整体工作在前期，都是困在道路测试、示范运营里面。”杨烨说，“何年何月才能够进入正式的商业化，或者叫规模化商业化的进程之中呢？这相当于是没有一个时间点。”
更麻烦的是，不同地方都在试，但彼此之间缺少一把共同的标尺。“原来是没有的嘛，各地来讲试点都是试点。现在有了一个共同的依据。”
在杨烨看来，这也是为什么行业普遍欢迎这次强标出台，它至少先界定了什么样的自动驾驶产品算是跨过了国家层面的安全底线。
而这套标准带来的变化，也不仅增加了一些测试要求。过去，企业更多是在证明自动驾驶系统能否完成既定驾驶任务。接下来还要证明这套安全体系能够贯穿研发、生产和投入运营后的全过程。
按照标准要求，车辆制造商需要从安全方针、风险管理、安全保证、安全提升等多个维度建立保障机制，覆盖产品设计开发、生产制造以及部署后的全过程。研发阶段也需要完成仿真、场地和道路试验，并留下相应的安全档案。
这意味着一辆自动驾驶汽车通过测试，只能证明它完成了合规验证的其中一个环节。系统如何定义自己的能力边界，系统出现故障或能力下降后，车辆如何减速、限制功能，并最终进入安全状态，生产出来的每一辆车是否保持一致，以及车辆真正进入运营后如何持续发现和处理新的安全问题，都要纳入同一套体系了。
杨烨说，过去行业对外宣传，“更多的都是单点算法，测试里程到底有了多少，包括主驾有人无人，这些可能都作为宣传点”。而强标出台后，“大家的竞争其实都变了”，整车协同、冗余架构、安全档案、可信验证以及部署后的运营能力，开始成为新的竞争点。
这种变化也直接体现在准入如何验证的问题上。按照新标准，企业不仅要证明某个功能在特定场景下可以实现，还要接受企业保障能力检验、安全档案检验和确认性试验。第三方机构还会通过场地、道路和仿真等方式，对自动驾驶系统的能力进行验证。
其中，安全档案是一个过去很少被外界关注、但此次强标中特别重要的环节。
“安全档案还是很重要的”，按照杨烨的解释，安全档案并不单纯是一个过程的记录，应该贯穿一开始的研发到之后的运营，是一套可以向前、向后双向追溯的机制。从ODD、ODC及其衍生出的危害场景开始，企业要进一步明确风险可接受准则、安全目标，再落实到系统和整车需求、设计措施、测试用例与验证证据，最终一直延伸到车辆投入运营后的监测指标。
换句话说，当一辆车出了问题，企业不仅要知道当时发生了什么，还要能够向前追溯这个风险在研发阶段有没有被识别、当时制定了什么安全目标、用了什么方法验证。向后则要回答，这类问题在已经部署的车队中是否还可能发生，又该如何持续修正。
安全也因此不再只属于研发环节，而开始贯穿产品开发、生产和后续运营的全过程。
Momenta全球解决方案首席架构师饶庆认为，强标要求企业建立覆盖设计、生产和部署后管理的全生命周期安全保障体系，在提高合规要求的同时，也会让拥有完整检验检测能力的头部供应商形成更强的竞争壁垒。
不过，对已经在L3、L4领域投入多年的企业来说，这并不意味着所有工作都要推倒重来。
杨烨认为，对于新进入自动驾驶行业的团队来说，强标的意义更多在于明确了产品开发需要更早考虑哪些问题。过去，一个团队可能先集中力量把算法和功能做出来，再逐步补齐工程能力。现在，如果目标是做一款能够获得准入并进入运营的产品，从一开始就需要把功能安全、组织体系、安全取证和后续运营纳入开发体系。
但对于已经发展多年的企业，杨烨表示：“强标的出台也是广泛地与行业产业沟通后制定的。”他更愿意把强标理解为一条必须达到的基础门槛，标准的出台把过去藏在企业内部的很多内功摆到了台面上。
对于仿真测试的环节来说，五一视界51Sim CEO鲍世强表示，车企和自动驾驶公司过去本来就有自己的仿真体系，用来做算法功能验证、回归测试等，而且场景数量往往很大，但服务于研发迭代，和强标要建的统一场景体系不是一回事。因此，新规并不是要求企业重新搭建一套仿真能力，是让原本各自为战的测试体系，开始按照统一要求接受检验。
鲍世强将第三方检测机构形容为裁判员。五一视界这类仿真公司负责提供工具、场景以及可信度证据，车企完成具体测试并承担可信度论证的主体责任，最终的准入审核和确认仍由检测机构完成。
“哪些测试还没有覆盖，哪些流程和标准要求有差异，再进行补充和调整。”在鲍世强看来，变化主要集中在两点：一是补齐强标规定的标准化场景与测试范围，二是更系统地证明仿真结果本身具有足够的可信性和可复现性。后者对多数企业是新命题。
总的来说，算法跑的速度、测试里程数依然重要，但到了真正准入时，监管需要看到的是当传感器失效、定位异常甚至整车出现故障时，系统会怎么处理，这套策略是不是经过验证，以及车辆进入市场以后有没有能力持续保证其有效性。
而这些问题，到了Robotaxi和数十吨重的无人重卡上，答案并不相同。
PART 2
一辆自动驾驶汽车在高速上突然发现定位异常，最稳妥的办法是什么？很多人的第一反应可能是停车。但对于一辆满载数十吨货物的重卡来说，急刹本身就可能制造新的风险。
按照《智能网联汽车自动驾驶系统安全要求》，自动驾驶系统需要具备最小风险策略，并明确相应的触发和执行要求。当系统能力下降、发生故障，或者无法继续完成动态驾驶任务时，车辆需要采取合理控制策略，尽可能降低自身和其他道路使用者面临的风险。
难点在于，针对所谓的最小风险，并没有一个适用于所有车辆和场景的固定动作。
小马智行卡车事业部产品负责人肖平对新智驾表示，重卡通常在高速公路最右侧车道行驶，进入最小风险状态时，需要根据道路环境缓慢减速、打开双闪，再选择靠边停车还是车道内停车。到了匝道、桥梁等特殊区域，车辆甚至不能机械地往最边上靠，而要根据当时的道路条件选择更安全的位置。
小马还专门做过重卡爆胎测试。在80km/h高速行驶状态下，轮胎发生异常后，系统需要在毫秒级发现问题，并继续控制车辆缓慢进入安全区域。肖平把这些能力称为企业的“内功”。
这也是最小风险策略的复杂之处。
千曙科技副总裁杨烨也认为，所谓最小风险状态，从来不只是让车辆静止下来。车辆本身要保持稳定，停车位置要足够安全，停下来以后还要继续完成预警、驻车保持、后台告警、道路防护和救援。只有这一系列动作都完成，才算真正进入风险可接受的状态。
据介绍，千曙科技在研发过程中也遵循这一思路设计最小风险策略。当卡车遭遇系统故障时，车辆可以自主完成减速和安全停车，在确保自身安全的同时尽可能避免对其他道路交通造成影响。
到了重卡上，这套机制还要考虑更多变量。
杨烨解释，一辆乘用车坐满乘客，整车质量变化相对有限。重卡则不同，轻载和重载可能相差几十吨，途中卸货以后载荷还会继续变化，甚至出现偏载。牵引车后面再挂上挂车后，急减速还可能带来甩挂和二次追尾。因此，同样是寻找安全停车区域，重卡留给系统判断和执行的时间窗口通常更长。
这也决定了最小风险机制不能等故障发生以后才临时启动。
杨烨把它形容为一套始终处于后备状态的安全兜底机制。车辆正常行驶时，这套系统已经在后台运行，一旦出现感知退化、定位异常、通信中断，或者车辆即将退出ODD，系统就要判断当前还能保留多少驾驶能力，以及接下来应该降级、受控停车，还是直接进入紧急避险状态。
而且，这不是单纯的软件问题。
如果只是算法出现异常，软件可以切换策略。但如果问题来自转向、制动、电源或者其他硬件，车辆还要依赖冗余系统继续完成控制。杨烨提到，面对能力受阻、计划退出、快速受控停车和紧急避险等不同状态，软件和硬件执行机构都可能采用不同的后备方案。
有了成熟的方案之后，下一步才是证明它的有效性。
企业通常会把不同故障和风险场景拆开，再通过仿真、硬件在环、测试场以及公开道路试验不断验证。其中，仿真的价值在于，一些低概率、高风险的场景，很难依靠真实道路反复遇到。
鲍世强告诉新智驾，目前车企的测试大致分为两类：一类是按照预设场景进行正向功能验证，确认系统有没有达到基本要求。另一类则是数据驱动的回归测试，把真实道路上遇到过的问题重新放进仿真环境，看新版本能不能解决，又有没有出现能力回退。内部会把两类测试简单理解为“保下限”和“提上限”。
强标目前更多统一的是前一类“保下限”的测试，也就是先把自动驾驶系统必须守住的安全底线规定下来。企业内部的数据驱动测试和回归测试，则会继续用来寻找那些标准场景之外更难处理的问题。两者是分工，不是替代。
问题也不会止步于传感器故障这类单一变量，更难的是多个负面因素同时出现，比如恶劣天气叠加道路施工，定位能力下降的同时又碰到复杂交通参与者，这些低概率组合可能才是真实道路里最难提前穷尽的部分。
因此，自动驾驶的测试也不会随着车辆量产而结束。
杨烨提到，随着运营区域扩大、道路类型增加，企业仍然需要保留测试车辆，通过真实道路和仿真继续补充场景、扩大ODD和ODC。“没人能说自己的系统已经覆盖了所有场景。”
PART 3
强标落地，并不意味着Robotaxi和无人重卡很快就能在全国铺开。
千曙科技副总裁杨烨提到，这次标准解决的更多还是产品准入问题，“但产品准入并不等于运营准入”。车辆通过准入之后，具体在哪些道路运行、能不能跨区域运输、发生事故后怎么处理等细节，仍然需要交通、交管以及地方层面的规则继续补齐。
这也是自动驾驶从上路走向规模化运营最现实的一道门槛。
目前，不同城市已经走出了不同的路径。
一位无人配送行业人士，将国内无人配送的地方实践概括为两种典型模式。深圳更强调精细化治理，成立专门工作机制，从开放道路、夜间配送，到探索跨城配送，再逐步扩大运营范围，基本都是在验证安全之后再向前推进。青岛则更强调规模化落地，新石器在当地投放的无人配送车已经接近2000辆，而深圳不到400辆。
不过，青岛也并不是全域放开路权。目前车辆主要集中在市北、城阳、李沧等区域运行，部分旅游区域投放较少。相比之下，上述业内人士认为，深圳在运营规则和数据管理上介入得更深，例如相关行业组织会持续统计无人车运营和事故情况，为后续扩大开放提供依据。
在具体推进中，规模和监管并非是二选一的关系。
新石器在深圳、青岛运营时，都会建设城市运营后台，并在一定范围内向管理部门开放车辆运行和运营数据。监管部门可以实时看到车队状态，企业也可以根据这些数据继续完善管理系统。业内人士认为，只有让监管部门持续掌握车辆运行情况，城市才有可能进一步扩大无人车投放。
而一些更具体的问题，其实在强标发布之前就已经出现了。
今年3月，也就是此次国标发布四个多月前，深圳龙岗区相关工作人员在和新智驾的一次访谈中介绍，当地发展无人物流时，面对的第一个问题就是车跑起来以后谁来管理。
当时龙岗大部分道路经过评估后已经向无人车开放，区内约有200多辆无人车运行。对于暂时不开放的道路，则由第三方评估机构、交警和属地街道共同研究，并定期更新名单。当地还引入东部公交、区投控等国企参与停车、充电、运维和本地运营，希望把无人车从单一企业项目变成一套可以长期运行的公共运力体系。
实际运营很快暴露出一些过去测试阶段不太显眼的问题。
比如，一些自动驾驶企业虽然在当地配有运维人员，但数量有限，车辆发生刮蹭后，工作人员未必能够及时赶到现场。后来龙岗让东部公交进一步参与日常巡检和事故响应，才改善了这一问题。
这个细节背后，是自动驾驶规模扩大后必然面对的一笔运营账。几辆测试车出现问题，可以靠工程师随时跟进。当车队扩大到几百甚至几千辆，停车、充电、维修、救援、事故处置和后台监控都必须变成标准化能力。
对于无人重卡，这个问题还会更复杂。
干线物流天然涉及跨城市、跨区域运输。一辆车在一条固定线路上跑通，并不代表这套模式可以复制到另一个省份。杨烨认为，在运营规则尚未完全闭环的情况下，长距离干线很难真正形成规模，而没有足够规模，企业只能先建立成本预测模型，很难通过长期真实运营形成一套可靠的经济性经验。
不过，企业也并非一味希望路权越快放开越好。
“大家当然都希望更快放开路权，但必须是有规则的快。”杨烨表示，一旦发生重大安全事故，影响的不只是单家企业，后续暂停和整改也可能拖慢整个行业推进速度，“最后只会欲速而不达”。
从这个角度看，7月30日发布的强标，首先解决的是自动驾驶产品安全缺少统一评价依据的问题，让不同企业、不同车型开始按照同一套准入要求接受检验。
但产品通过准入，只是走向规模化运营的第一步。接下来，路权开放、属地监管、事故处置以及跨区域运营等规则，还需要进一步衔接。只有产品安全和运营管理两套规则逐渐打通，自动驾驶才有可能从少数线路、少数城市的试点，走向一门可以被大规模复制的生意。
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