智能汽车全域安全发展白皮书

智能汽车全域安全发展白皮书WhitePaperontheDevelopmentofComprehensiveSafetyforIntelligentVehicles联合发布单位GEELY吉利汽车集团中国中检清幕大学湖有大学GEELY吉利汽车集团中国中检清幕大学湖有大学招商车研NAST上海机动车检测认证技术研究中心有限公司NAST上海机动车检测认证技术研究中心有限公司中国检验认证(集团)有限公司吉利汽车集团VolvoCarCorporation湖南大学中汽信息科技(天津)有限公司国汽(北京)智能网联汽车研究院有限公司襄阳达安汽车检测中心有限公司上海机动车检测认证技术研究中心有限公司招商局检测车辆技术研究院有限公司序言序言智能汽车正成为新一轮科技革命与产业变革的核心先导，更是全球汽车产业转型发展的战略锚点。安全是汽车行业不可动摇的永恒主题，我国大力推进的“车路云一体化”应用试点，作为独具优势的中国方案，既能有效破解单车智能在长尾场景等方面的技术瓶颈，更能切实提升交通安全与运输效率，赋能交通与城市整体智能化水平的跃升。因此，新时代下破解智能汽车安全难题，需要以更广阔的视野，跨界《智能汽车全域安全发展白皮书》的发布恰逢其时，期待本书能为“政产学研”各界人士提供参考，凝聚行业共识，坚守技术创新保障安全出行的初心，为推动行业共建完善安全体系贡献智慧与力量。主任、清华大学教授郭旭中国科学院院士、工业装备结构分析国家重点实验室副主任、大连理工大学教授安全乃汽车产业的立身之本、永恒之核。在技术迭代加速的当下，智能汽车的体验性功能固然已成为影响用户购车决策的关键变量，不少企业由此将重心偏向用户可直接感知的安全技术研发与能力提升，却在一定程度上忽视了车身结构优化设计等被动安全底层核心安全技术的深度精进。同时，智能技术的迅猛发展也为中国汽车产业带来了新的挑战，新一轮“卡脖子”风险已然显现，大算力芯片、基础工业软件、高端传感器等核心技术的自主可控，已成为关乎产业安全与发展主动权的战略命题。正如《智能汽车全域安全发展白皮书》所提出的，全域安全系统绝非单一系统的孤立精进，而是要实现全域安全能力的协同跃升。全域安全体系中任何一环的偏废，都可能形成安全短板，最终掣肘产业高质量发展，甚至危及用户生命财产安全。必须以系统思维统筹发展，以自主可控的全域安全能力筑牢产业发展根基。序言智能汽车的安全，已成为技术演进与产业变革深度交织下的核心命题，其安全内涵早已突破传统汽车机械安全的单一边界。作为“移动的智能终端”,智能汽车的安全体系不仅要包含可感知的“有形守护”,更蕴含着诸多无形却至关重要的安全维度，电磁安全便是其中的核心代表。车载传感器、自动驾驶控制器、车联网模块等核心部件的稳定运行，车与车、车与路、车与人的实时交互精度，均高度依赖《智能汽车全域安全发展白皮书》中提出的全域安全体系，正是基于这一产业现实，确立了“有形守护”与“无形防控”并重的立体化的安全技术体系。期待本白皮书的发布，能够为行业技术创新提供清晰指引，推动产业界凝聚“有形守护不松懈、无形防控不缺位”的共识，进而形成跨领域、全链条的安全合力，为智能汽车产业高质量转型筑牢安全根基。李尔平淦家阅智能化浪潮重塑出行产业之际，安全仍是造车的第一优先级，"没有安全托底的汽车智能化只能是根基不稳的空中楼阁”;安全不仅关乎技术能力与产业责任，更彰显企业品格，这是全行业必须守护的价值底线，决定中国汽车在全球变革中的历史站位。我们洞察行业趋势提出“全域安全”体系，旨在构建覆盖产品全生命周期、用车全场景的立体防护体系。令人欣喜的是，这一体系从企业实践逐步成为行业共识，越来越多机构与企业加入安全升维探索，共同推动中国智能汽车安全标准系统性提升。我们始终坚信，安全没有竞争对手，只有同行者。智能汽车变革中，没有企业能独善其身。唯有开放协作，方能构筑可靠安全屏障。我们愿以此次《智能汽车全域安全发展白皮书》发布为契机，凝聚产业力量、推进安全实践，共同打造让用户安心、行业进步、全球认可的智能出行安全新生态，助力中国汽车产业在全球安全领域实现价值超越与标准引领。前言百年未有之大变局下，全球汽车产业正经历从“机械时代”向“智能时代”的颠覆性转型。智能汽车不仅是产业竞争下半场的关键赛道，更是重塑全球汽车产业竞争格局的关键。智能化浪潮带来了驾乘体验革命性升级与技术体系跨越式进步，这一变革直接推动汽车安全的内涵与外延全面拓展：它不再局限于被动防护与主动避险的传统范畴，而是朝着覆盖“人-车-路-云”协同防护的方向深度延伸。与此同时，随着行业对于偏远无网络区域、极端天气等复杂场景安全需求的不断提升，在融入卫星安全后，智能汽车的安全体系进一步迭代升级为“人-车-路-云-星”融合共生的“全域安全”新范式。面对智能化技术这把双刃剑，行业需直面安全不确定性，更要主动驾驭技术红利，让智能化成为汽车安全升级的核心驱动在本书中，我们创新性地构建了智能汽车“全域安全体系”,明确其核心框架为“四域九系统”。在人工智能(AI)驱动下的产业进化进程中，数字安全将成为全域安全的坚实基座，前言个核心系统，书中深度拆解了智能化带来的场景变革、核心技术要求，以及未来技术发展趋势，力求为行业提供兼具理论深度与实践参考安全是汽车产业的永恒基石和时代使命。本书立足产业发展全局，旨在凝聚全行业安全共识，筑牢全域安全底线，推动构建体系化的汽车安全发展蓝图。通过明确以“人”为核心的全域安全目标，为产业发展锚定价值原点；通过厘清关键安全系统的技术实施路径，为企业技术研发、资源配置提供清晰的方向指引；通过界定产业各方的安全责任边界、规范协同协作机制，破解跨主体安全治理壁垒。希望本书能以系统性规划牵引汽车全域安全技术实现跨越式发展，为行业安全发展提供兼具战略性、鉴于智能汽车产业与技术正处于高速发展阶段，本书虽已结合当前趋势撰写，但仍可能存在数据与技术更迭或认知局限导致的偏差，恳请产业界专家及学术界同仁提出宝贵的批评与目录2.1智能汽车全域安全的挑战052.2智能汽车全域安全的机遇083.1全域安全系统定义103.2全域安全系统间关系124.1Al安全一智能体的信任锚点144.2网联安全一全域互联的支柱184.3卫星安全—感知的空间补充215.1驾驶安全一人机操控的风险防控255.2主动安全—碰撞前的智能避险295.3被动安全—碰撞时的坚实屏障325.4救援安全一碰撞后的生命底线守护355.5新能源安全一动力安全保障385.6健康安全一驾乘健康防护435.7防盗安全一全方位资产保护46结语55第一章安全是汽车工业发展的基石汽车安全是交通领域变革的基石，也是守护道路交通安全、支撑行业稳健前行的关键支柱。汽车安全的发展既关系到交通参与者的生命健康与财产安全，又深刻影响着汽车产业的高质量发展与社会运行的和谐稳定，持续推动汽车安全水平提升意义深远。提升汽车安全水平有助于降低交通事故发生率。当前，汽车交通事故已成为全球范围内威胁生命安全的重要风险隐患。根据公安部发布的数据，2024年我国交通事故受伤人数高达27.51万，死亡人数为6.78万。持续提升汽车安全水平，对进一步强化乘员生命安全保障能力、降低交通伤亡风险具有关键且不可替代的行业实践价值。300.00300.00226.43211.88199.88200.0058.5258.0263.0963.7763.1962.760.0020142015201620172018201920202021202220232024258.53256.10253.90281.45275.13209.65263.62250.7262.2267.7661.7060.6860.03图1-12014—2024年中国交通事故伤亡趋势(单位：千人)数据来源：国家统计局摩托车交通事故直接财产损失提升汽车安全水平有助于降低个人和社会经济损失。交通事故的个人经济损失主要包括车辆维修、医疗救治等刚性支出和误工等隐性损摩托车交通事故直接财产损失数国家国内生产总值(GDP)的约3%;根据国家统计局《中国统计年鉴2024》数据显示，2023年我国因交通事故产生的直接经济损失为11.8亿元，其中，汽车交通事故导致的直接经济损失高达9.43亿元，占比接近80%,若叠加间接社会成本，整体经济损耗规模将进一步扩图1-22023年中国交通事故直接财产损失(单位：万元)来源：国家统计局提升汽车安全水平是强化消费者口碑的核心驱动力。在智能化汽车产业转型期，消费者购车决策逻辑已从“功能导向”向“价值导向”深度转变。汽车安全不仅成为消费者的核心关切据中汽中心2024年消费者调研数据显示，安全性仍是消费者购车的首要关注指标。安全水平提升带来的事故发生率降低，也会减少消费者因安全问题产生的负面评价，从源头上维护品安全性操控性舒适性动力性外观口碑图1-32024年中国汽车消费者关注度(N=10000)来源：中汽中心汽车安全的核心目标是最大限度地保护车内乘员和其他道路使用者的生命与健康，其迭代与发展路径并非线性推进，而是伴随政策标准完善、关键技术突破和消费需求升级形成的阶段第一阶段：被动安全时期(1950s—1990s)被动安全是汽车安全体系的根基，它专注于事故发生后的防护工作，其核心理念是当碰撞事故无法避免时，车辆通过一系列设计与配置，最大程度保护车内乘员，将乘员的损伤降到最低。从技术发展来看，被动安全领域涌现出诸多具有里程碑意义的成果，1951年，“乘员舱与可控吸能结构”的概念被提出，为车辆被动防护奠定了基础；1953年，安全气囊发明是被动安全发展的里程碑事件；1959年，三点式安全带成为约束乘员、减少碰撞伤害的关键装置；此外，1990年欧洲制定的儿童安全座椅接口 (ISOFIX)的标准化，让儿童乘员的被动防护在被动安全的发展进程中，碰撞测试法规扮演着关键角色。测试法规对车辆被动防护性能提出更高要求，成为推动被动安全技术持续进步第二阶段：主动安全时期(1990s—2020s)随着电子技术的飞速发展，汽车安全迈入主动安全阶段。这一时期的核心理念是赋予汽车环境感知与初步自主反应的能力，避免车辆发生防抱死制动系统(ABS)、牵引力控制系统 (TCS)以及电子稳定控制系统(ESC/ESP)是主动安全技术早期发展的标志性成果，为汽车在行驶中提供了基础的动态稳定保障；进入21世纪后，主动安全技术进一步升级，以盲点监撞预警(FCW)为代表的预警类系统，能提前感知潜在风险并提示驾驶员，而以自动紧急制主动安全技术在智能汽车领域已实现大规模应用，让智能汽车的主动安全防护能力实现了质的飞跃。第三阶段：全域安全时期(2020s一)近年来，电动化与智能化浪潮席卷全球汽车产能配置与功能迭代呈加速态势。这一系列变革不仅重塑了行业发展逻辑、产品形态与技术架构，更推动车辆内涵发生根本性转变——汽车已不再是单纯的“移动交通工具”,正加速演进为集出行载体、智能空间、数字终端于一体的“智能体”。在此背景下，以机械防护为核心的传统安全体系已难以覆盖日益复杂的数字化、场景化风险全景，安全边界的拓展与深化催生了全新的安全理念。2020年，吉利在行业内提出了“全域安全”的理念。全域安全是推动传统汽车安全实现从单一的碰撞防护到全域防护体系的革命性升级，深度响应智能化时代下用户在多元细分场景中的安全诉求。全域安全的防护边界持续拓展：从以规避碰撞为核心的物理安全，延伸至车内空气质量监测、驾驶状态预警等健康关怀维度；从动力电池全生命周期安全管理，覆盖至车辆数据加密、信息安全防护、人工智能安全等新兴智能领域，构建起产品本身全维度的技术安全屏障。另外，更重要的是，全域安全将突破产品技术安全的局限，将防护范畴延伸至行业以及社会生态发展的维度，是覆盖产品、技术、行业、社会全链路的安全体系。未来，在逐渐步入具身智能时代后，汽车安全领域将面临一系列新型风险挑战：自主决策环节的“黑箱效应”愈发凸显，不仅长尾场景下的误判问题难以规避，决策过程的追溯性更成为技术瓶颈；群体协同场景中，风险具备显著的传染性特征，单一节点的异常极易引发交通瘫痪甚至连环事故；情感交互技术的应用则滋生出新的隐患，既可能导致感知系统误判场景，更可能引发用户过度信任的风险；而作为底层支撑的数字基座一旦遭遇攻击，将直接对行驶安全构成致命威胁。面对上述风险演进，决策逻辑层面，从传统规则驱动转向自主决策主导，推动安全属性从被动配置升级为主动本能；在防护范围层面，从单车智能的个体防御从单点保障到集群守护的跨越；在监管维度层面，从单纯的行为监管延伸至全场景情绪呵护，通过多维度感知与干预重塑安全防护体第二章智能汽车全域安全的挑战和机遇随着汽车产业的飞速发展，智能汽车已成为未来汽车发展的主流方向。与传统汽车相比，智能汽车以电动化、智能化、网联化重构出行体验的同时，也因技术架构革新、应用场景拓展、产业生态变化等多重因素，催生了与用户生命、健康、隐私和财产直接相关的全新安全(1)场景功能多样化衍生的适配性挑战智能汽车的出行场景已从传统单一道路环境，延伸至城市复杂路况、高速智能领航、车路协同交互、极端气候行驶等多元场景，且需应对电磁干扰、用户健康防护等隐性场景需求。不同场景下的动态变量对智能驾驶感知系统、车控域执行系统、网联通信系统的适配能力提出极高要求，例如城市拥堵场景中对行人与非机动车的精准识别、极端低温下动力电池热管理系统的稳定性、车联网通信在密集建筑群中的安全中感知、控制、网联、能源等核心模块的在多样化场景和功能中，长尾效应是智能汽车全域安全的重大挑战，常规城市道路、高速公路等场景已通过技术优化实现较好适配，但暴雨暴雪、城乡接合部路口、突发交通事件等复杂环境，因包含大量不可预测的因素，成为安全隐患的高发区。场景长尾效应是指那些发生概率极低、但场景类型极度丰富的极端或特殊行驶场景，因技术覆盖不足形成的持续性安全风险集合。长尾场景图2-1自动驾驶长尾问题第二章智能汽车全域安全的挑战和机遇长尾小型场景的核心痛点在于驾驶环境的无限可能性与技术验证的有限覆盖范围之间的矛盾，也就是，即使车辆完成十亿公里级实车测试，也难以穷尽所有潜在风险场景。一般来说，由长尾效应导致的事故主要分为两类，一是认知盲区导致的事故，车辆在遇到与常规训练样本完全不同的未知感知目标时，如异形障碍物、特殊作业车辆，系统出现识别失效；二是环境干扰引发的失效，如突发强磁干扰、特殊地形等未知的外界极端条件，会导致感知、决策等核心系统瘫痪。这两类情况共同构成了图2-2自动驾驶潜在风险场景(2)技术短板与创新风险带来的底层挑战智能汽车在技术架构和零部件极具创新性，集中式域控制、高电压平台架构、智能网联架构陆续普及，动力电池、智能芯片、车联网模块等新型零部件广泛应用，这些新技术和新部件使其面临着诸多前所未有的安全挑战。作为汽车智能化的核心配置，组合驾驶辅助系统功能的临时退出、感知能力不足等缺陷已成为产品质量安全的主要隐患。根据美国交通运输部发布的汽车组合驾驶辅助事故报告显示，汽车组合驾驶辅助事故逐年增多，2024年同比增长了88%。功能故障的激增导致相关召回规模在持续扩大，根据国家市场监督管理总局的数据，2024年，电器设备是我国汽车召回占比最高的总成，高达25%,反映出系统初始设计的不完善。制动系车身图2-42024年我国汽车召回问题分布来源：国家市场监督管理总局新能源是智能汽车的最佳动力，但动力电池在受到碰撞、挤压、穿刺等外力作用时，容易发生内部短路，引发热失控反应，导致电池起火、爆炸等严重事故。图2-32021—2025年美国ADS事故趋势(部分月份，单位：起)数据来源：美国交通运输部，UnderstandingSafetyChallengesofVehiclesEquippedwithAutomatedDrivingsystems(ADS),2024为了更好地提升用户体验，智能汽车配置了一些新功能，如零重力座椅、隐藏式门把手等。零重力座椅又称大倾角座椅，通过精准调节座椅靠背、座盆及腿托角度，使乘员躯干与大腿形成约超过120°的夹角，将身体重量均匀分散至座椅表面，实现脊柱与关节压力的最小化，符合用户对长途驾乘舒适性的需求，可有效缓解肌肉疲劳。根据数据统计，近三年，零重力座椅标配款型数量的占比从2023年的0.97%上升到2025年1—10月的14.47%。但零重力座椅存在明显安全短板，大角度姿态下，乘员易出现下潜前倾现象，碰撞时可能从安全带下方滑出，导致脊柱挤压、腹部挫伤；传统约束系统与座椅姿态不匹配，侧气帘难以覆盖躺倒后的2502000A隐藏式门把手不仅能增强科技感与仪式感，还可优化车身线条流线性以减小风阻。根据数据统计，在特斯拉的带动下，隐藏式门把手在新车款型中的标配率逐渐提升，近三年的标配比例从2023年的30.68%提升到了2025年1—10月的55.35%。但同时也存在明显短板，一方面，复杂的伸缩结构依赖更多电子与机械部件，在低温、暴雨等极端天气下易出现卡滞或失灵；另一方面，在车辆碰撞、起火等紧急场景中，断电可能导致电动把手失效，阻碍车内人员逃生与外部救援，且部分车型应急解锁装置标识不清晰，黑暗环境下难以快速识别操标配车型数量标配占比7006004003002000与此同时，在汽车行业座舱体验优化的驱动下，不少车型开始缩减物理按键数量并简化部分传统功能，空调调节、音量控制、座椅加热/通风、驾驶模式切换等原本独立的物理按键被集成到中控触控屏或语音控制系统中；部分车型甚至取消了方向盘上的实体多功能按键，转而采用触控感应或滑动操作设计。但是物理按键的减少也带来了安全隐患，触控操作需要驾驶员视线短暂离开路面以确认操作位置，增加了驾驶分心的风险，EuroNCAP已经明确将物理按键的保留情况纳入安全评分体系，规定完全取消核心功能物理按键的车型将无法获得最高的五星安全评级。除物理按键的减少外，部分车企为进一步简化配置、降低成本，在新车上取消传统收音机模块，即车载无线广播接收系统。在偏远地区或网络信号薄弱/中断的场景下，智能汽车只能通过收音机进行定位，因(3)产业导向失衡导致的用户核心需求缺失挑战企业陷入体验内卷过度，聚焦智能座舱的娱乐化、驾驶辅助的噱头化功能，忽视用户难以直观感知但关乎核心安全的关键领域。部分企业侧重座舱域的语音交互、场景化娱乐功能研发，却弱化了驾驶域的应急制动冗余设计、网控预警精度；因用户短期体验差异不明显，减少对底盘域主动安全系统的迭代投入、对车身域被动防护结构的优化升级，导致隐性安全模块的技术积累不足，形成重体验、轻安全的结构性风险，最终影响智能汽车的全域安全底企业过度宣传带来驾驶自动化系统安全挑战，2025年被视作全民智驾元年，组合驾驶辅助功能的搭载率不断提升，已进入市场规模化应用阶段，领航行车辅助等相关功能应用迅速普及。然而，由于企业过度宣传，造成了技术成熟度与市场热度存在偏差，导致用户认知偏差等问题日益凸显，不仅酿成多起交通安全事故，更给汽车行业带来信任危机、合规压力等用户对组合驾驶辅助的误用、滥用集中体现为三类场景：一是将组合驾驶辅助系统等同于自动驾驶，实施完全托管式驾驶；二是忽视功能适用场景，在恶劣天气、复杂路况下强行启用；三是通过物理手段欺骗监测系统，如所谓尽管智能化为智能汽车全域安全带来了新挑战，但随着汽车产业向智能化深度转型，其更催生了全域安全领域的全新发展机遇。智能化通过数据驱动、AI赋能、价值重塑等核心路径，在安全场景功能升级、技术快速迭代和产(1)智能化驱动汽车安全场景和功能升级智能汽车的普及使用户对安全的需求从被动防护转向全场景主动保障，日常通勤的拥堵规避、长途驾驶的疲劳监测、极端天气的风险预是由于企业过度宣传，用户对于组合驾驶辅助功能出现了认知偏差，违背了“驾驶人是第一(4)智能化带来汽车产业生态协同的挑战生态协同在汽车产业运行中扮演了重要角色，在智能化进程中，汽车安全正面临产业生态协同的挑战，全链条安全标准体系仍不完善，被动安全、主动安全与智能安全、网络安全等环节的标准衔接不畅，技术迭代与标准更新存在脱节，且在国际标准制定中话语权不足，面临多重合规与认证压力；行业技术壁垒突出，核心安全技术专利封闭、成果流转低效，高端试验检测资源分配不均，中小微企业难以获取关键技术支撑，导致安全技术普惠性不足；跨主体生态协同机制缺失，政府、整车企业、零部件企业、科技公司各自为战，在芯片、操作系统等“卡脖子”安全难题上缺乏集中攻关合力，难以应对智能化带来的网络攻击、数据泄露等复合型安全风险，制约了行业安全水平的图2-7汽车安全场景挑战术研发聚焦实际痛点，推动毫米波雷达、激光雷达等感知技术与行驶场景深度融合，催生出自适应巡航安全优化、自动泊车风险预判等精准功能。车企通过将用户需求转化为技术指标，再以量产车型的功能落地验证成效，形成“需求挖掘-技术匹配-产品迭代”的良性循环，既满足用户对安心出行的核心诉求，又为传统安全技术受限于固定算法和被动响应模式，在复杂路况识别、突发风险处置等方面存在明显制约，难以适配智能汽车的动态安全需求。AI技术的深度应用则打破这一局限，其持续学习和动态适配能力让安全防御从事后补救转向事前预警、事中阻断。依托大模型的算力优势，AI可对海量异构数据进行实时分析，提升对突发障碍物、驾驶员异常状态的识别精度；通过构建数字孪生场景，AI还能实现安全技术的虚拟仿真测试，大幅降低实车验证成本，加速新技术落地周期。搭配负责任的AI治理框架，技术创新始终处于安全可控范围，为(3)智能化为中国汽车产业发展提供核心竞争力智能化为中国汽车产业突破升级、构建核心竞争力提供了机遇，从生态、政策、社会、全球四个维度全面激活产业发展势能。产业生态层面，跨领域主体深度共建协同体系，车企、科技企业、零部件厂商打破行业壁垒，形成覆盖芯片研发、智能驾驶、车载系统等关键环节的全链条创新网络，加速技术迭代与成果转化，构建起自主可控的产业生态闭环。国家政策持续加大支持力度，通过顶层设计明确发展路径，完善智能汽车标准体系，推进自动驾驶试点示范与基础设施建设，同时辅以专项扶持资金与税收优惠，为产业智能化转型筑牢政策基石。在社会层面，智能化汽车精准契合社会共荣需求，既通过技术普惠让民众享受到便捷、安全的出行体验，又推动汽车产业与智慧城市、智能交通深度融合，助力交通体系升级。在全球市场，中国汽车智能化技术优势持续凸显，推动产业从产品出口向技术输出、标准输出升级，显著提升全球市场话语权与竞争力，智能汽车全域安全体系3.1全域安全系统定义在智能化时代，用户对汽车安全的需求已不再局限于传统的生命安全单一维度，而是升级为生命、健康、隐私与财产保护的全方位诉求，由此，生命安全、健康安全、隐私安全、财产对于生命安全域，主要目标是实现生命的零伤亡，要减少车辆在碰撞发生前、中、后不同阶段驾乘人员生命的损伤，包括保障车辆驾驶的安全可靠，及时精准预警碰撞的发生，碰撞时的安全防护以及碰撞后的效率救援等。对于健康安全域，主要目标是实现健康零危害，要保障驾乘人员健康用车，避免受到不同类型的隐性损伤。对于财产安全域，主要目标是实现财产零损失，要保障车辆本身、避免车内财物等的财产损失。对于隐私安全域，主要目标是实现零泄露，主要针对驾乘人员使用车辆产生的在车辆行驶过程中，生命安全域是用户安全需求的核心，主要由五大安全系统联合形成了“预防-防护-兜底”的全链条保障。驾驶安全是人机操控的风险防控，是在车辆行驶全过程中，通过人或者系统对车辆的智能操控，实现对驾驶员、车辆、道路环境及交通规则等多要素的科学管控与协调，最大限度规避碰撞、翻车、失控等各类交通事故，保障驾驶员、乘客、行人及其他道路参与者的生命安全，同时保护车辆财产及道路公共设施不受损坏的系统性安全状态；主动安全是碰撞前的智能避险，通过传感器感知，经由控制器做算法处理和决策规划，在碰撞发生前车辆主动干预，旨在避免碰撞或减轻碰撞后果。未来主动安全将逐渐由避撞演进为智能避险。被动安全是碰撞时的坚实屏障，其通过车身结构、约束系统、行人第三章智能汽车全域安全体系保护车内乘员以及车外行人。救援安全则是碰撞后的生命底线守护，在车辆遭遇事故、故障或者其他紧急或突发状况下，通过车辆的救援安全系统、救援流程与措施等的协同运作，降低车辆及车内外相关人员的生命财产等安全损失，要逐渐形成多系统、天地一体的救援生态源安全作为动力安全的保障，在车辆行驶过程中，特别是碰撞发生后，新能源安全直接影响驾乘人员生命安全，因此是生命安全域的重要组成部分，此外，新能源安全还包括充电安全、高压电安全、电池系统安全等，是车辆全生命安全域生命安全域零伤亡零危害零损失、零泄露图3-1全域安全四大安全域在车辆全生命周期使用过程中，健康安全域、隐私安全域和财产安全域也是重要的价值需求，因此，在车辆全生命周期使用安全方面，除新能源安全外，还包括了健康安全系统和防盗安全系统。其中健康安全进一步呵护驾乘人员健康，座舱通过对物理环境、化学环境、生物环境的安全管控，实现对驾乘人员生理、心理健康的多方位保障。防盗安全则实现虚实资产的保护，在车辆停放或使用过程中，通过主动预防与强制阻断技术，防止车辆、部件、车内财产等实体资产以及数据信息虚拟资产等被非法移动或利用或被盗的结构设计、功能装置和系统集成，旨在降低盗窃风险、保障车辆资由于智能汽车是融合车规级芯片、车载操作系航等多元数字组件的智能终端，因此核心架构已深度依赖数字架构支撑。面向未来，智能汽车的核心关键是数字相关的安全。数字安全指的是在智能汽车在“感知-决策-控制-交互”全流程中，抵御数字层面的威胁，防范技术漏洞、恶意攻击或环境干扰导致的安全风险，保障各类数字系统、数据及关联网络的完整性、保密性以及可用性。面向未来，以车内全域数字为核心驱动的数字安全有望成为车辆以及智能体的“超级大脑”,统筹进行安全技术的全局决策。因此，数字安全是智能汽车安另外，从上述介绍的智能汽车挑战来看，实现智能汽车的全域安全并不仅仅是技术层面的事情，一些技术本身出现的问题会上升到社会舆第三章智能汽车全域安全体系公共安全赋能的高度，因此智能汽车的全域安全也需要保障智能汽车出行所涉及的公共领域的安全，即公域安全。公域安全是智能汽车产业在公共场景下的安全责任延伸，区别于车辆自身的私域安全(如驾乘人员安全、车辆资产安全),以“公共性”为核心属性，强调智能公共交通体系中运行时，对不特定社会公众、公共基础设施、公共数据资源及公共交通秩序的安全保障，是智能汽车全域安全体系中面向公共维度的重要分支。公域安全是推动安全从个体车辆防护升级为社会公共安全赋能，最终实现个体安全与社会生态的共赢。九大安全系统公域安全公域安全救援安全RescueSafetySafety数字安全DigitalSecurity防盗安全Anti-TheftSecurity驾驶安全DrivingSafetyNewEnergy健康安全HealthSafety主动安全被动安全PassiveSafety九大系统之间并非孤立存在，而是相互协同构成一个完整的整体。单一技术系统的作用往往涉及多个安全域，因此九大系统会交叉发挥作(1)数字安全是全域安全的基座智能汽车是汽车从机械产品向“移动数字终端”的深度转型，数字则是贯穿其全生命周期的核心运转工具。与依赖机械原理的传统汽车不同，智能汽车的每一项功能都建立在数字基础之上，数字安全可以直接影响智能汽车硬件安全、软件安全，也能影响全域安全子系统，因此，数字的缺失或失效，将直接导致整个系统陷入瘫痪。各系统都需要硬件的基础支撑，对传感器、中央计算单元等智能汽车关键硬件，数字安全通过加密传输、身份认证、实时监测等技术，确保硬件数据在采集、交互过程中不被篡改、窃取。数字安全也是软件安全的核心支撑。汽车全域安全各系统嵌入了庞大的软件架构，数字安全为此构建了全流程防护体系：从代码开发阶段的漏洞扫描，到OTA升级环节的差分加密与身份校验，再到系统运行中的异常行为监测，依托数字技术实现软件风险的早识别和快处置。数字安全还是智能汽车全域安全各系统的协同枢纽，智能汽车的安全系统均以数据为运转载体，而数字安全正是守护数据采集、传输、存储、应用全流程的第一道防线，可抵御网络攻击、数据泄露等风险，避免智能系统失控。第三章智能汽车全域安全体系简言之，数字安全是智能汽车安全体系的基座。如果没有数字安全，驾驶安全的智能决策、被动安全的触发逻辑、主动安全的预警机制等所有安全能力都将失去根基。在智能化时代，只有以数字安全为底座，才能让智能汽车的驾驶、被动、主动、新能源、健康、救援、资产等安全领域形成协同发力的闭环，最终支撑起“人-车-路-云-星”AI智能出行生态(2)公域安全是安全价值的升华在智能汽车全域安全体系中，公域安全以“社会责任”为核心导向，与数字安全、驾驶安全、被动安全、主动安全等八个技术层面的系统形成“个体-公共-社会”的安全价值闭环。公域安全是八大系统安全价值的升华。数字安全、主动安全、被动安全等八大系统聚焦车辆自身与用户个体的安全防护，而公域安全则将这种安全理念从个体车辆拓展至公共空间，关注车辆使用对其他交通参与者、公共环境与秩从全域安全体系运行层面看，驾驶安全的合规驾驶、主动安全的风险预警、新能源安全的电池合规管理等八大系统的有效运行，是实现公域安全的前提。数字安全保障车辆系统不被恶意操控，从根源上避免因车辆失控引发的公共安全事件；救援安全的高效响应能降低事故对公共交通的长期影响；防盗安全则减少车辆被盗后对公共秩序的破坏。这些系统共同构建起从个体车辆安全到公共环境有序到社会出行和谐的正向循环，而公域安全则是这个循环的价值纽带，助力构建更有序、更和谐的出行生综上，四域九系统的落地不仅是技术的叠加，更是对智能汽车安全逻辑的重构，具体体现为四大关键突破：一是实现了安全防御从单一物安全边界从单车孤立防护到“人-车-路-云-星”全域协同；三是安全根基实现了从经验驱动安全到数据可信驱动安全；四是实现了安第四章全域安全的基座是数字安全当智能汽车从AI赋能的工具演进为具备自主交互能力的智能体，其安全边界已不再局限于传统的机械防护，而是延伸至数据流转、算法运行、网络通信与定位服务交织共生的全域场景。因此，数字安全技术是有利于智能化转型的核心支撑，也是构成全域安全的技术基石，在此场景下，数字安全可以赋能传统安全升数字安全更是生态互联、生态共建的基础条件之一，未来汽车智能化发展的核心在于AI技术4.1AI安全一智能体的信任锚点汽车智能化的本质是从机械交通工具向一体化智能体的进化，而AI安全正是这一转型的前提性保障。在“AI定义汽车”的时代，安全已从基础需求升级为核心竞争力，其深度决定产品溢价与生态边界，并且AI安全不再是一个后台技术概念，而是用户可感知、可体验的价值核持续迭代出多元功能体验与全新价值，更成为驱动车辆智能决策的核心中枢；而网联安全则是支撑这一“大脑”运转的“神经网络”,其稳定可靠是保障信息实时传输、多系统协同联动的关键基石，直接决定智能化体验的落地成效；卫星系统作为汽车安全的“天眼”,精准弥补了传统车端感知在偏远路段、复杂路况下的局限，让全域感知无死角成为可能。基于上述核心组件的安全逻辑与功能定位，本书将智能汽车的数字安全体系明确划分为AI安全、网了用户是否敢用、爱用汽车的智能功能，也是汽车AI安全是构建在可靠基础设施之上，通过安全的数据闭环驱动智能模型进化，并确保智能体行为在伦理与治理框架内可控、可信的综第四章全域安全的基座是数字安全图4-1未来轮式智能体从行业视角看，智能汽车安全已从传统物理防护，全面延伸至数字、智能领域，推动安全体系从被动防护向主动预警、自主避险进化，核心驱动力正是AI安全大模型。该模型精准破解AI时代风险智能化、跨域传导的行业痛点，凭借强大的场景预测与攻防能力筑牢根基，更以持续优化的进化特性，将安全从静态“铠甲”升级为适配未知风险的“进化型免疫系统”。(1)特定场景下的AI安全风险AI幻觉风险：AI在极端环境下容易“看错”,比如暴雨或逆光时，可能把前方护栏误认成可走的路，对横穿马路的行人没反应；隧道出入口强光下，还可能把红灯看成黄灯，增加闯红灯风险。主要是算法“抗压性”不够，罕见路况、复杂光影这些场景的训练数据太少，模型没学够就容易判断失误；而且AI的决策逻辑像“黑盒子”,驾驶员看不懂它为啥这么选，既难信任，出问题也难查原因。算法歧视风险：Al会出现“偏心”问题，在车里表现得很明显。比如人脸识别对肤色深的驾驶员成功率低，老年驾驶员说话慢、发音含糊，语音指令常识别错误，导致没法正常用车；在路口会车时，AI可能总优先让大车，对骑车人、行人避让变慢，尤其是残障人士骑车时，判断偏差更突出。根本原因是训练数据“偏科”,特殊人群、小众交通参与者的样本太少；而且算法没考虑“公平性”,只追求整体正确率，没管不同群体的使用体验是否均能力失控风险：车载AI可能突然“不听话”,做出意外动作还没法及时干预。比如在熟悉的路上，自动驾驶突然认错右转车道，强行变道；紧急情况本应让行人，但若同时有行人和骑车人，它可能卡壳或选择撞护栏而非减速；有的车载娱乐系统，会因听错语音指令，擅自开高分贝音效或调座椅。核心问题是模型适应力差，没见过的复杂场景(比如极端天气加突发事故)就应对不了；而且AI的“目标规则”没设好，复杂情况不知道该优先保什么,和车非法滥用问题：Al技术可能被用来搞破坏，比如破解车载摄像头和语音系统，偷录驾驶员人脸、通话和行车轨迹，拿去诈骗；用AI做假的车辆诊断报告，改故障数据，骗消费者买问题二手车；更危险的是给车载系统留“后门”,比如伪造雷达信号骗自动驾驶系统，把刹车故障说成正常，甚至远程控制车辆恶意刹车、加速。这是因为车载AI的信息保护不到位，敏感数据没加密；第三方导航、诊断插件没查过安全问题，容易被植入恶意程序；密码或简单人脸这种单一认证方式，也容易被AI伪造的图像外部攻击与威胁：车载AI容易被外人攻击“夺权”,直接影响行车安全。比如有人在交通标志上贴特殊贴纸，就能骗AI把“禁止通行”看成“允许掉头”;通过车联网、蓝牙发送恶意指令，劫持自动驾驶的路线规划，把车引到偏误以为前方没障碍，导致撞车；用AI做假语音指令，在车里播放就能骗语音助手，擅自开车门、启动发动机。技术上的漏洞是，传感器没有防住这种“骗术”,没有针对这类攻击做训练；车联网防护松，外人容易闯进来；AI也没法快速识别异常信号，攻击指令就能顺利执(2)安全要求与技术趋势AI作为新生技术，国内外已经开始建立标准体系，推动AI安全发展，在国际方面，2023年12月国际标准化组织(ISO)和国际电工委员会 (IEC)发布了ISO/IEC42001:2023《信息技术-人工智能管理体系》(Informationtechnology-Artificialintelligence-Managementsystem),为组织建立、实施、维护和持续改进一个负责任且可信赖的AI管理体系提供框架和指导；ISO又在2024年12月发布了ISO/PAS8800:2024《道路车辆—安安全系统性规范，覆盖需求分析、数据管理、得了首个AI安全认证证书。欧盟《人工智能法intelligence(ArtificialIntelligenceAct)将部署在自动驾驶汽车上或与自动驾驶汽车相关的影响驾驶和乘客安全的AI系统被归类为高风险AI系统，高风险AI系统可以应用，但是必须遵守严格的要求，包括风险缓解系统、高质量的数据集、活动日志、详细的文档、清晰的用户信息、人工监督以及高水平的稳健性、准确尽管目前国内外关于Al安全的法规和标准尚未AI攻防对抗由数字空间升级至物理世界智能汽车AI攻防对抗已突破数字空间边界，升级为针对物理世界的直接攻击，传统数字层面攻击逐渐演变为通过声、光、电磁等物理媒介干扰车载传感器的新型威胁，直接引发车辆失控等致命风险。对此需构建内生与外生协同的防御体系，并重点研发一系列关键技术作为支撑。研发跨模态对抗性攻击的识别技术以发现协同欺骗多个传感器的行为；攻克物理世界对升模型在真实环境中的鲁棒性；深挖和修补传感器融合算法漏洞，通过优化融合策略与算法来抵御此类复合攻击，最终形成能够应对新型确保Al研发全链路安全可信成关键车载AI系统安全已延伸至上下游供应链，安全风险沿开源数据、预训练模型等上游核心环节渗透与传导，单一组件的脆弱性可能引发系统性故障。为应对这一趋势，需将安全能力嵌入研发与集成全流程。重点研发针对性数据投毒的检测与防御技术，从源头确保训练数据可行；研发模型微调后门的识别与隔离系统，防止恶意功能在部署后被触发；制定第三方模型组件安全审计标准，打造适配车载场景的自动AI安全超出技术范畴，与社会治理深度结合智能汽车AI安全已成为融合法律、标准与伦理的社会治理议题，新型风险推动法律法规与行业标准全面覆盖。需在算法设计阶段便集成合规和隐私保护能力，并将法律标准转化为可执图4-3智能汽车AI安全第四章全域安全的基座是数字安全隐私合规技术，在保障数据可用性的前提下满目标的有效协同。网联安全是面向智能汽车“人-车-路-云-车辆在全域联网环境下的定位可信、指令可靠、应急响应及时，最终实现复杂网联场景下汽车网络的全维度安全可控。(1)应用场景传统的汽车网络安全、V2X安全两大场景。行驶功能安全的应用场景。V2X安全场景是指基于可信通信协议与数据校验数据交互，防范虚假信息干扰的应用场景。(2)安全要求与技术趋势汽车网络安全相关要求已经在多个国标中提及，GB44495—2024《汽车整车信息安全技术Connectedmobityecosystem图4-4未来城市智能交通体系要求》要求企业识别关键风险，实施有效管控措施，确保系统具备抗攻击能力和取证能力；规定整车内部和外部通信在数据传输过程中必须具备加密、防篡改、防重放等能力。GB44496—2024《汽车软件升级通用技术要求》规定了汽车软件升级的管理体系要求，以及用户告知、版本号读取、安全保护、先决条件、电量保障、失败处理等车辆软件升级功能方面V2X安全要实现通信双方身份双向认证，国家标准体系已形成覆盖通信协议、设备要求、安全规范及测试方法的多层级架构，GB/T45315—2025《基于LTE-V2X直连通信的车载信息交互系统技术要求及试验方法》规定了车载终端 (OBU)的车规环境适应性、通信性能及测试方法。通信性能的发射功率、接收灵敏度、天线增益需满足特定阈值，支持多信道带宽配置，支持GNSS定位，定位精度在开阔环境下≤5米等。GB/T33577—2020《信息安全技术汽车电子系统网络安全指南》要求V2X系统需实现身份认证、数据加密及入侵检测，防止中间人攻击和数据篡改。智能化时代，数字安全覆盖范畴大幅拓宽，其安全技术也面临全新升级，未来数字安全将向量子技术、车云协同安全和自学习防御体系等量子技术构建数字安全的核心防线当前，智能汽车传统加密技术主要依赖数学难题构建安全屏障，密钥多为算法生成的伪随机数，存在被逆向破解的潜在风险，且窃听行为只能在数据被破解后才发现，属于被动防护。量子计算可以应用于加密，依托不确定性原理 (UncertaintyPrinciple)和不可克隆定理 (No-CloningTheorem)等量子物理规律，密钥通过量子态生成和传输，被窃听后会改变量子状态，通信双方能实时察觉并终止通信，是天然的安全技术方案，汽车量子安全的核心技术包括量子密钥分发、量子密码学和量子随量子密钥分发(QuantumKeyDistribution,QKD)技术通过单光子传输生成随机密钥，用于车云通信加密，在“人-车-路-云-星”一体化中建立量子加密通信链路，确保交通数发送方发送方利用光的偏振量量子信道起源器测量工具对单光子随机编码协议内容传输随机选择测量基单光子源图4-5量子安全示意图据不被篡改、窃听，避免因数据被攻击导致的交通拥堵、事故风险。算法(Lattice-BasedCryptographyAlgorithm,LBCA)来保护车载硬件安全模块 (HardwareSecurityModule,HSM)和第四章全域安全的基座是数字安全量子随机数生成(QuantumRandomNumberGeneration,QRNG)技术可以基于量子物理原理生成真随机数，增强密钥熵值，成能力。后量子密码学后量子密码学量子随机数生成随机数流格基算法(LBCA)生成真随机数增强密钥熵值采用格基算法(LBCA)保护车载硬件安全模块(HSM)和OTA图4-6量子安全技术路线车云协同零信任架构助力新型数字安全传统基于边界隔离的数字安全防护模型的核心漏洞是一次信任，长期有效，难以抵御设备仿冒、权限滥用、数据篡改等新型安全威胁。车云协同零信任架构通过全流程身份认证确立合法主体，只要涉及数据交互或操作，每次都要重新认证，从根本上解决传统边界防护的被动性与局限性，车云协同零信任架构主要包括车云身份统一治理技术、动态权限精细管控技术和持续信任评估与响应机制。车云身份统一治理技术可以给人车云等“人-车-路-云-星”一体化主体分发专属身份证，通过多模态身份认证，实现各个主体的互联互通；动态权限精细管控技术通过精准划定应用权限边界实现防护，针对车辆控制指令、非授权隐私位置等非设定范围数据，从源头规避权限滥用风险；持续信任评估与响应机制通过车端日志、漏洞信息和外部攻击情况建立动态风险评分，当车辆突然出现陌生风险数据时，该机制将提示风险并通知云端。第四章全域安全的基座是数字安全权限设置仪表盘动态权限精细管控技术响应流程持续信任评估与响应机制图4-7车云协同零信任架构AI驱动的自学习动态防御体系将逐步应用AI驱动的自学习动态防御体系融合了Al安全和网联安全的发展趋势，传统安全防御多依赖固定规则库，无法应对智能汽车多设备互联、多数据流转的动态风险，而AI驱动的动态防御体系可以凭借自主学习、实时感知、主动预判的AI驱动的动态防御体系通过深度学习(DeepLearning,DL)和强化学习(ReinforcementLearning,RL)等AI技术，构建覆盖入侵检测、漏洞预测、攻击溯源全流程的数字安全防御能力。实时异常检测技术通过大数据学习可以形成通用安全基准模型，同时，该技术还可以实时监控CAN总线、车载以太网等关键通信通道，识别频率异常的指令或与场景冲突的数据域通用攻击链预测与阻断技术是利用图神经网络对潜在攻击路径建模，在自学习能力下，该技术会梳理车辆设备关联关系，结合车辆数据分析可能被突破的薄弱环节，提前预判攻击路径并提动态策略调整技术是提高动态防御能力的核心，通过强化学习技术，智能汽车的防御系统可以分析外部真实攻击处置效果，并持续迭代4.3卫星安全一感知的空间升级卫星安全核心价值在于以全流程安全体系打通“人-车-路-云-星”的技术壁垒，为全域安全构建无盲区、高可信的时空基准与通信底座。国家时空数据规划明确强调“空天信息基础设施须具备全球服务能力”,在数字化与智能化加速渗透的当下，卫星技术与汽车行业的用场景持续拓展，卫星安全问题已日益凸显。保障卫星安全不仅是维持系统稳定运行、确保下游应用服务可靠落地的核心前提，更是保护用户信息安全的关键环节，直接关系到卫星技术与汽车行业融合应用的可持续性，必须作为第四章全域安全的基座是数字安全(1)应用场景卫星通信技术与车载系统的深度融合，有效突破了地面网络覆盖局限，全面覆盖车辆行驶及运营管理的全流程。基于该技术构建形成的智能车载服务体系，具备在线久、覆盖广、响应快的特征，其多元化应用场景从运营效率、出行安全、驾乘体验等维度，为车辆服务价值升级提供支撑。车辆远程监控与管理场景是车企及运营方借助卫星通信，实时精准获取车辆位置、运行状态、行驶数据等核心信息，高效实现远程故障诊断、预防性维护及车队智能化管理，大幅提升运营效率，强化车辆全生命周期安全管控。此外，卫星还可以探测精准搜寻车辆位置，消除车辆盗窃风险。智能导航与交通信息服务场景是卫星通信为车辆提供实时高精度导航支持，即便在地面通信网络盲区(如偏远山区、荒漠地带)也能确保导航的精准性；同时可实时获取全域交通路况信息，动态优化行车路线，提升出行效率；主动安全通过超视距探测实现低轨卫星灾害预测，提前规避风险。紧急救援与安全服务场景是当车辆遭遇事故、援系统实现无盲区定位，并将事故详情等关键信息推送至救援中心，结合人车路云星一体化技术规划最佳救援路线实现急速救援。车载娱乐与信息服务场景是乘客在车内可通过卫星通信无缝接入互联网，畅享在线音乐、高清视频、热点新闻等多元化娱乐与信息服务，打破出行场景的信息与娱乐边界，显著提升驾乘体验。卫星在“人-车-路-云-星”一体化中作用关键，但其安全面临多层面挑战，影响车辆相关服务与系统运行，因此卫星安全需要从物理层、运控层以及数据层等方面满足多重要求。物理层面需强化空间碎片监测预警，让卫星及时规避碰撞，保障车辆导航等服务。同时，提升卫星电子设备抗自然环境干扰能力，减少高能粒子辐射等影响，维持车路云数据传输稳定。通过采用轻量化防护材料与智能姿态调整技术，在保障防护效果的同时降低卫星制造成本，为规模化部署奠定基础。运控层面要增强卫星通信抗干扰与反劫持能力，运用加密等技术保障信号稳定，建立监测应对机制，全面审查更新通信协议，修复身份认证等漏洞，防止非法访问，确保车路云间信息安全传递。针对低时延需求，需优化星间链路协议与地面站调度算法，结合边缘计算节点部署，将数据传输端到端时延控制在百毫秒以内，满足自动驾驶实时决策等场景需求。数据层面要对卫星系统的车辆及用户数据全生命周期加密保护，严控访问权限。构建恶意软件防范体系，部署安全软件，加强接口管理，防止恶意软件破坏数据与车路云数据流转。面对海量用户接入需求，需采用分布式数据处理架构与动态资源调度技术，支持千万级用户同时在线，其中包括数百万高频交互用户的数据传输需求。未来，卫星的时空数据广域采集与高效传输等核心能力，将持续拓宽其在汽车领域的应用边界。其中，行业低轨卫星凭借对全球化场景的高度适配性，成为未来商用前景广阔的技术方向，全域全时覆盖、高可靠性、强主动性与低成本、低时延、海量接入能力共同构成其核心竞争力。行业低轨卫星的全域全时覆盖能力为其应用奠定基础。该类卫星支持7×24小时全球实时在线，实现永不失联的全时性保障；突破地域限制达成真正意义上的全球覆盖，满足跨洲际出通讯可靠性与低时延特性进一步强化技术竞争力。通信成功率与网络可用性均超99%,通过天地融合通信技术与AI智能算法实现星地网络无缝切换，大幅提升通信稳定性与覆盖范围；低时延优势则通过缩短轨道距离与优化传输协议实现，如在网联自动驾驶测试中，已实现低于100毫秒的数据传输时延，确保路况信息与控行业低轨卫星通讯主动性则体现在其具备断连自动存传功能，链路中断时自动存储关键数据，待连接恢复后伺机传输，在应对信号中断、保障数据不丢失的场景中表现突出，可以实现通信的主动性、救援主动性、社交主动性。通信主动性体现在链路中断后的自主恢复区时，卫星可主动切换至星间链路，保持通信连续性，支持短消息、短语音、图片等多媒体传输，实现“无信号区也能连”的通信体验。在应急场景下，卫星终端还可主动触发紧急呼叫，无需人工操作即可完成救援信息上报，为偏远地区救援争取黄金时间。通讯主动性还体现在打破网络覆盖对社交场景的限制，即使在偏远地区组队出行，也能实现实时位置共享、行程协同与语音互动。另外，卫星会主动监测通信链路异常与数据传输风险，当发现身份伪造、信号劫持等安全威胁时，会立即启动加密通道切换与异常数据拦截，同时主动推送安全预警至车载终端，形成"事前预警、事中拦低轨卫星系统通过星上处理与星间链路等技术，将复杂的网络管理与信号处理功能上移至空间段，可以简化车端通信设计，车端可以采用标准化且高度集成模组实现低成本化；得益于低轨卫星协同完成核心追踪功能，天线无需我正在赶过去警情上报至平台伤口流血，请求急救包图4-8卫星系统应用场景推动芯片化相控阵天线向规模化、低成本方向发展。由此，引入低轨卫星通信系统，车端设计得以精简，整体成本将大幅降低。依托多元优势，行业低轨卫星的超高流量能力进一步提高实用性，支持无网环境下车机APP通信与组队出行服务，承载海量信息接入。从技术应用延伸至社会价值，其在公共服务与产业变革层面潜力巨大：实现空天一体化灾害信息“一星探测、全网共享”,助力应急管理效率提升；推动车主无网组队出行，落地结伴安全出行场景；在能源、物流等领域，也能通过车辆与设施的卫星联网，实现跨行业数据协同。未来应用趋势中，行业低轨卫星将深度融入智能交通生态：与5G/6G技术融合构建空天地一体化网络，支撑全域自动驾驶规模化落地；通过车-星-云协同，实现交通流量的全球动态调度与智能管控；在车载服务领域，拓展高清卫星导航、沉浸式车载娱乐等增值服务。同时，卫星安全体系将进一步升级，结合区块链技术实现数据溯源，通过AI算法预判安全风险，形成“技术迭代-安全升级-应用拓展”的良性循环。在智能交通与数字化发展的大趋势下，行业低轨卫星与“人-车-路-云”的融合已成必然，不仅将提升出行体验与交通效率，更将推动智能交通产业变革，为构建更安全、便捷、绿色的未来出行生态注入动能。全域安全的创新升级趋势生命安全是智能汽车全域安全体系的压舱石，直接关系到驾乘人员及道路使用者的核心权益，是衡量智能汽车安全性能的首要标准。无论是复杂路况下的突发状况，还是日常驾驶中5.1驾驶安全一人机操控的风险防控驾驶安全是智能汽车全域安全的中枢管控核心，也是未来智能体时代发展的终极目标，承接人、车、系统的全链路安全协同，是全域安全体系落地的关键闭环。其以驾驶员操控安全、系统功能/预期功能安全、人机切换接管安等标准构建全生命周期管控，通过AI主动干预、全链路冗余、伦理自学习机制破解人为风险与系统边界难题。作为衔接主动避险、被动兜底、网联协同的核心枢纽，填补了人-机交过多层次、多方位的安全标准和测评体系来实现。作为衡量智能汽车安全性能的首要标尺，生命安全的价值早已超越单一车辆的驾乘保护，延伸至车内乘员、弱势交通参与者、公共规模化落地，是构建“全场景、全要素、全周为制定适合我国国情的驾驶自动化分类方法，工业和信息化部牵头制定了GB/T40429—2021《汽车驾驶自动化分级》,该标准积极遵循国际共识，切实结合我国国情，参照国际普遍认国家标准制定规则、汽车产业情况和标准实施环境，精简描述用语、优化分级名称、强化安全要求，提升标准的科学性和可实施性。根据标准定义，驾驶自动化可分为0—5级，如图所示表5-1驾驶自动化等级国内分级名称持续的车辆横向和纵向运动控制目标和事件探测与响应动态驾驶任务后援设计运行范0级应急辅助驾驶员驾驶员和系统驾驶员有限制1级部分驾驶辅助驾驶员和系统驾驶员和系统驾驶员有限制2级组合驾驶辅助系统驾驶员和系统驾驶员有限制3级有条件自动驾驶系统系统动态驾驶任务后援用户(执行接管后成为驾驶员)有限制4级高度自动驾驶系统系统系统有限制5级完全自动驾驶系统系统系统无限制按照车辆控制和响应主体的不同，在本书中，将驾驶安全分为驾驶员操控安全、系统操控安5.1.1应用场景与安全要求驾驶员操控安全场景聚焦驾驶行为与座舱交互，既包括智能座舱多屏幕、复杂交互设计引发的操作分心，也涵盖驾驶员疲劳、酒驾、手离方向盘等危险行为，以及驾驶中抽烟、打电话、饮食等影响安全的动作，还有行车过程中闭眼、打哈欠、视线偏移、人脸角度偏移等异常状态，智能座舱的多屏幕设计和复杂的交互图5-1驾驶员操控场景系统操控安全场景主要包括功能安全、预期功功能安全(FunctionalSafety)聚焦汽车电子电气系统因故障导致的安全风险，通过全生命周期管理确保系统在故障发生时仍能维持安全状态，避免对驾乘人员和道路使用者造成伤害。场景主要围绕硬件与软件故障展开，涉及传感器、驾驶自动化核心软件、制动系统等关键部件单一故障以及电池管理芯片、隔离芯片等核心芯片故障或性能不达标，还有集中式电力不足、兼容性差或安全等级不够引发的安全问题。上述问题都会影响驾驶安全车辆的性能，导致车辆驾驶系统功能缺失，引发安全风预期功能安全(SafetyoftheIntendedFunctionality,SOTIF)是特指系统无硬件或软件故障，处于正常运行状态下，因预期功能设计局限导致智能驾驶功能无法精准应对实际场景，进而引发的安全隐患与风险，是智能汽车安全体系中聚焦“非故障场景”的核心维度。预期功能安全具有多种风险场景，比如非标准障碍物如掉落的床垫、遗落的施工工具，异形车辆如改装货车、低速农用车、横向停放的故车辆或建筑后穿出、非机动车横穿路口，这三态、强遮挡特性，导致感知层漏检误判，决策层预测失效且无适配策略，规控及人机交互层人机共驾切换接管场景主要是驾驶中“机-人”(系统接管驾驶员)与“人-机”(驾驶员接管)的切换场景。系统接管驾驶员的切换场景多发生在L2、L3级，比如高速遇暴雨遮挡激光雷达、车辆误驶入无高精地图的乡村小路或临时施工道路，系统判断驾驶员无法安全控制车辆行驶时，会用仪表盘红色警告灯、方向盘震动等提醒，超时后降速开启双闪靠边；驾驶员接管则覆盖全级别，像驾驶员发现路边窜出小动物、需临时拐进服务区时，或系统提示需驾驶员操控安全要求一般来说，驾驶员操控安全主要有四个方面的安全要求，一是人为操作失误的技术抑制；二是状态监测与风险干预；三是操作体验的安全人为操作失误的技术抑制方面主要是减少因人《机动车运行安全技术条件》对制动系统安全性的基础要求，间接约束踏板误操作干预逻辑做了明确要求。当前，随着AI技术的发展，智能汽车还具备抑制驾驶员酒驾和踏板误操作功能，可以对刹车误踩等情况进行介入，同时在驾驶员启动车辆前完成风险筛查，从根本上杜绝酒驾等危险驾驶行为的发生。状态监测与风险干预方面是以驾驶员生理及行为状态为核心监测对象，实现对驾驶风险的动态预警与及时化解。智能汽车引入了驾驶员/乘系统会进行安全提醒。未来，智能汽车可以结合算法模型评估风险等级，可启动不同等级的《汽车操纵件、指示器及信号装置的标志》对操纵件标识的清晰度做了规范，减少操作混淆；在极端场景的稳定性运行方面，主要针对爆胎、横风、越野等极端或复杂场景下的车辆失控风险，提升车辆在突发状况下的操控安全性。GB26149—2017《乘用车用轮胎气压监测系统(TPMS)的性能要求和试验方法》强制TPMS,为爆胎预警奠定基础；GB/T30677—2014《轻型汽车电子稳定控制系统(ESC)性能要求及试验方法》规范了ESC性能；智能汽车时代下，爆胎稳定性系统可实现在爆胎瞬间快速介入制动系统与悬架系统，自动调整单侧车轮制动力或动力输出，辅助驾驶员修正方向。系统控制安全要求在系统控制安全方面，国际组织和国内都出台互补，共同构建智能汽车完整的安全标准体系，已成为全球智能网联汽车研发的重要规28失效引发的风险最小化，为全球汽车企业提供统一的功能安全设计与评估框架。覆盖道路车辆电子电气系统全生命周期，从概念设计、开发、生产到退役的各阶段均提出安全要求，明确风险评估、安全需求定义、软硬件实现、验证确认等关键流程，推荐采用HARA(危害分标准设定了汽车安全完整性等级(ASIL),分高)四级，通过单点故障度量(ASILD要求等级，针对线控制动等可能引发严重或致命伤害的系统，在全生命周期管控、冗余容错设计、高强度验证测试及高实时响应速度上提出车辆预期功能安全》(RoadVehicles—感知局限等非故障场景，提出全流程风险管控方法，填补了相关标准空白。标准核心是让车企提前考虑到汽车安全可能出现的非功能性故障场景，通过在暴雨、逆光、城乡接合部等复杂场景的测试，确保自动驾驶即便遇到未提前GB/T43267—2023《道路车辆预期功能安全》采用了ISO21448相同的核心要求，涵盖风险评估流程、场景分类模型及全生命周期管第五章全域安全的创新升级趋势将安全目标转化为可量化的验证目标，为了适配国内复杂交通场景，标准要求通过仿真与实车测试结合覆盖边缘场景，同时规范与功能安全标准的协同应用，形成了适配本土场景的预随着L2级组合驾驶辅助的普及，国家强制性标准《智能网联汽车组合驾驶辅助系统安全要求》正处在征求意见阶段，预计2027年1月1日正式实施。标准功能安全聚焦系统故障导致的风险，要求通过设计冗余、故障诊断与安全响应机制，应对传感器失效、核心软件异常、芯片算力不足等问题。预期功能安全则针对系统设计缺陷或场景覆盖不足的风险，要求系统在施工区、混合交通等复杂场景下具备可靠的感知与决策能力，避免因能力边界模糊引发事故，同时通过场地、道路、仿真试验验证场景在L3级有条件自动驾驶领域，我国已经启动准城市，覆盖高速公路、城市快速路等封闭场化运营等专项场景。试点准入车型需满足严苛的技术标准和责任划分，为后续全国性推广奠定基础。此外，工业和信息化部已经推动自动驾驶设计运行条件、自动泊车、自动驾驶仿真测试等标准批准发布及实施，加快自动驾驶系人机驾驶切换接管安全要求人机共驾接管切换正成为驾驶安全领域的全新重要场景。在此背景下，国家标准《智能网联汽车组合驾驶辅助系统安全要求(征求意见稿)》着重针对人、机驾驶切换安全，提出一到潜在事故风险时，需及时、清晰地向驾驶员发出提示信息，确保驾驶员第一时间知晓情况。在驾驶员接管之前，车辆的辅助驾驶系统必须持续保障行驶安全，不能因即将进行接管操作而降低安全标准。同时，系统要切实确认驾驶员已真正接管车辆控制权，方可退出当前辅助驾驶状态，避免因误判导致控制权交接不当。整个接管过程必须遵循合理原则，从提示5.1.2技术发展趋势5.1.2技术发展趋势(1)从驾驶行为危险预警向AI主动干预发展传统汽车对驾驶行为的监测仅停留在识别与预警层面，智能汽车则是对驾驶员全姿态与精细驾驶动作的融合感知，并依托AI能力实现自学习预判式主动干预。当前，舱内摄像头与生物传感器虽能识别手持手机、吸烟、未系安全带等影响安全的驾驶行为，但多为事后预警。未来，Al系统将通过自学习驾驶员历史行为数据，结合实时车辆运行数据优化预判模型，可以实现对驾驶员即将分心接打电话、双手脱离方向盘等危险行为进行预判，并进行干预，且随使用场景积累，预判精度和干预程度会随着(2)从单点冗余提高到全链路冗余传统汽车的驾驶安全冗余多是基于单点的汽车5.2主动安全一碰撞前的智能避险主动安全是智能汽车全域安全体系的前端核心防线，其核心定位在于以风险前置预判和跨域协同避险建立全域安全的第一道屏障，串联起智能汽车通过智能化和网联化技术，可以实现感知、决策、执行和通信的全域冗余覆盖，并结合自进化能力适配多样工况。未来，AI可以推动智能汽车感知端通过多传感器异构布局与融合算法形成冗余校验，消除单一设备失效盲区；决策层的主副计算系统可以实时同步状态，完成失效切换；执行端向线控制动、线控转向升级实现安全冗余。另外，算法可解释工程化的应用可以通过全生命周期管理、数据质量控制和动态监控机制，解决AI系统的黑箱风(3)有望构建人的生命优先的自学习伦理安全机制驾驶伦理安全不是非黑即白的固定规则，而是以人的生命优先为核心，结合场景、法规与用户接受度的自进化体系。在遇突发事故时，系统会自学习海量伦理案例，优化决策模型，无论在学校区域还是高速公路，均优先保障人的生命安全，且决策逻辑随法规更新、用户反馈持续进化。同时，系统自学习不同用户隐私边界，在不影响生命安全保障的前提下，动态调整数据采集范围，避免过度收集面部表情、心率等生物信息。人机驾驶切换接管时