北京
图片由AI生成
近日，中国工程院院士李骏提出，2026年将成为全球自动驾驶安全监管的“结构性拐点”，监管范式将从条款合规转向“安全论证”（Safety Case）时代。这一变革直指行业痛点，将改变以往基于条款合规产生的难以覆盖AI驱动的长尾风险等问题，真正把AI决策的黑盒摊在阳光下。
以往自动驾驶监管之所以存在AI决策黑盒，核心在于其以条款合规为导向。车企只需满足预先设定的功能清单，即可获得上市许可。这种模式虽在一定程度上推动了自动驾驶技术快速落地，但随着上路的智能驾驶及自动驾驶车辆日益增多，AI决策黑盒等潜在弊端逐渐暴露。突出问题在于，监管仅聚焦功能是否达标，对自动驾驶系统在复杂场景下的决策逻辑、风险预判能力缺乏深入考量。一旦发生意外事故，车企、供应商与驾驶员（或安全员）往往陷入责任不清、推诿扯皮的困境。从部分海外案例来看，车企可能将责任归咎于传感器供应商的设备缺陷，供应商则可能认为是车企算法优化不足导致系统误判，而驾驶员（或安全员）成为责任模糊体系下的最大受害者：不仅要承受事故带来的身体与财产损失，还需在复杂的责任纠纷中艰难维权。
正因如此，全球自动驾驶监管都在寻求变革，让AI决策“透明化”是重要着力点。当前自动驾驶安全法规体系变革的核心，是从“满足条款”转向“安全论证”，从“事后追责”转变为“事前论证”。这意味着监管机构不再为车企提供详细的自动驾驶操作指南，而是要求车企自行构建逻辑严密的安全论证体系，证明其自动驾驶系统在各类场景下的安全性。据透露，我国拟于2027年7月1日实施的《智能网联汽车 自动驾驶系统安全要求》强制性标准，引入了“在役监测与上报”（ISMR）法定义务。该举措要求车企在车辆投放市场后，持续监测车辆运行状况并及时向监管部门上报安全数据，对车辆全生命周期安全负责。
这种监管逻辑的变化意义深远。与以往模式相比，新的“自证可信”模式将自动驾驶安全责任前置，对车企提出了全方位、深层次要求。车企不能仅满足于表面功能达标，还需构建从设计构思、测试验证到实际运行的完整证据链：设计阶段需详细阐述自动驾驶系统的架构理念，包括传感器选型依据、算法设计逻辑，以及如何确保系统在不同环境下的稳定性与可靠性；测试环节不仅要开展常规道路测试，还需运用虚拟仿真技术模拟极端场景与长尾事件，积累海量测试数据；运行阶段则需建立实时监测机制，持续跟踪车辆运行状态与系统参数，及时发现并应对潜在安全隐患。
显然，“自证可信”模式要求车企用数据与数学模型说话，将自动驾驶系统的AI决策过程与依据透明化、清晰呈现，打破以往AI决策不可知的黑盒状态，让监管机构与用户能更好地评估其安全性。这一模式不仅为监管机构提供了更科学有效的监管依据，也增强了用户对自动驾驶技术的信心。以往自动驾驶事故纠纷中，核心数据与技术掌握在车企手中，车主难以获取有效证据维权；而“自证可信”模式要求车企主动公开安全论证数据，使事故责任界定更清晰，有效破解了“自证陷阱”。
与此同时，“自证可信”不仅把AI决策的黑盒摊在阳光下，还倒逼车企告别参数堆料，将自动驾驶安全标准深度融入产品全生命周期，强化研发资源配置，持续优化通过算法优化，自动驾驶系统对复杂场景的理解与判断能力将得到增强，决策失误的可能性也能进一步降低。对用户而言，“自证可信”模式带来的是更高的信任度与安全感。透明的安全论证过程与明确的责任划分，能有效提升用户对智能驾驶及自动驾驶技术的接受度与使用意愿。这不仅为自动驾驶技术的大规模商业化应用筑牢了信任根基，更将重塑行业的发展格局。
把AI决策的黑盒摊在阳光下，以此为新起点，标志着自动驾驶行业正迈入以安全论证为核心的全新发展阶段。监管逻辑的转变、安全责任的前置以及核心竞争力的重构，正深刻重塑着行业生态。可以预见，未来车企的核心竞争力将不再是单纯的参数堆砌，而是能否提供更多可信的安全证明。谁能率先构建完整的“自证可信”安全论证体系，谁就能抢占市场主动权，站上竞争制高点，赢得新的增长空间。
文：赵建国 编辑：郭晨 版式：李沛洋
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