智能駕駛技術發展至今，全球已逐漸演變為中美兩強競爭的格局，其他國家和地區在技術推進與市場應用方面早已被遠遠甩在身后。

相比于美國以特斯拉為代表的單一領跑局面，中國無論是在技術滲透率還是功能普及率上都已大幅領先，事實上已經成為全球智能駕駛最大的應用市場。

從最初的技術追隨者到如今的全面領跑者，中國智能駕駛行業的飛躍，不僅源于無數從業者的持續投入與技術積累，也得益于國家在政策與市場層面的有力支持。

作為與行車安全高度相關的關鍵功能，智能駕駛在發展初期必然面臨技術瓶頸與不確定性。如果從一開始就采取嚴格的監管制度，勢必會抑制行業的發展節奏。正因如此，中國政府在早期并未出臺強制性法規，而是給予了行業更多自由探索的空間。

然而，這種寬松環境在一場突如其來的事故后發生了改變。

3月29日，一輛搭載高速領航輔助駕駛功能的車輛在夜間行駛過程中，因道路維修改道場景未被系統正確識別，系統在最后時刻自動退出并將駕駛任務移交給駕駛員，駕駛員未能及時避障，最終導致事故發生。盡管類似事故此前也曾出現，但本次事故因其嚴重程度和涉事品牌的知名度，引發了廣泛社會關注。

這起事件將公眾目光再次聚焦于幾個根本性問題：智能駕駛系統究竟應具備哪些能力？人與系統之間的職責邊界應如何劃分？行業應如何評判一個智駕系統是否合格？

在中國這個智能駕駛功能已高度普及的市場中，令人遺憾的是，這些問題尚未有明確答案。

就在這場熱議逐漸退潮、公眾關注度開始下降之際，一部足以重塑行業格局的法規，正悄然醞釀之中。

法規對于一個行業有著非常深遠的影響，其制定的方式和深度直接決定了技術發展的速度、公眾的接受度以及安全的保障。在面對智能駕駛這項新的技術，各個國家在相應的法規上也采取了不同的策略。

美國：企業自律、風險導向

美國一向鼓勵創新和自由，對輔助駕駛技術也是同樣，采用的是“寬進嚴管，自主合規”的策略。其核心的監管理念可以歸納為四個核心關鍵詞：“技術中立、企業自律、風險導向、聯邦主導”。

圖片來源：官方素材

技術中立

美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）不預設或者偏向任何一類技術路徑，不要求廠商使用特定傳感器或算法，只要求系統能可靠地識別道路環境并安全控制車輛。

僅設定“結果導向的安全目標”，但是并不規定如何實現。

企業自律

美國采用的是自我合規聲明的制度，廠商聲明其產品符合聯邦安全標準，而不需要事前驗證，這種機制鼓勵創新的同時減少了政府監管成本，相信市場機制和法律責任能夠激勵廠商保持安全與合規。

風險導向

監管優先聚焦可能帶來系統性安全風險的方面，例如駕駛員脫離、系統失效響應、數據記錄不足等等，但是對于低風險領域，監管保持寬松的態度。

對于L1和L2級別的智能駕駛，監管不設置準入門檻，但是事故發生后，NHTSA會通過缺陷調查、召回介入，并根據事故的調查結果予以行政處罰。

聯邦主導

美國的一個特殊性在于各州對于政策和法規的制定上有相對獨立的權力，為了防止法規的碎片化，NHTSA作為聯邦機構統一制定技術指引，但是各州保留了駕駛許可和牌照發放等權力。

針對L2級別的智能駕駛系統，美國沒有正式的法規。NHTSA在2017年發布了VSSA（Voluntary Safety Self-Assessment），它是一份自動駕駛系統制造商自愿提交的公開報告，用于向公眾和監管機構展示系統在各個安全方面的考量和設計措施，但是并不是強制要求的認證文件，企業是否提交并不會影響系統或者車輛的上市許可，報告中披露的內容由企業自行決定。

VSSA涵蓋了系統的12個關鍵要素：

圖片來源：作者整理

多家美國廠商如通用Cruise、Waymo、福特等都提交過VSSA，有趣的是美國智駕的領軍企業特斯拉，并沒有提交過相關的報告。

歐洲：法規先行、安全優先

歐盟成員國采用聯合國歐洲經濟委員會（UN ECE）法規體系，汽車相關的法規由WP.29工作組負責制定，涵蓋的范圍包括主動安全、被動安全、電動汽車和智能網聯等多個領域。車輛或系統在一個國家取得認證后，其有效性會得到其他締約國的認可，實現“一次認證，多國通行”。

圖片來源：官方素材

在智能駕駛領域，UN ECE針對不同的等級（L1、L2、L3）都發布了相應的法規，其中L1和L2級別的智能駕駛功能（如LKA和LCC）由UN R79來覆蓋，UN R157則規范了高速場景下對L3系統和功能的要求，而針對系統能夠自動變道的L2+功能UN ECE也將在今年正式發布R171（DCAS）法規。

和美國開放的法規策略不同，歐洲在法規方面的策略更為保守和嚴謹，采取的是法規先行、安全優先的原則，并對于上市車輛要求法規的強制認證。

法規先行

歐洲采取的是法規到產品的方式來推動技術的發展，在法規發布前會廣泛征取制造商的意見，但不會妥協于現有不成熟的技術，法規正式發布后只有滿足法規要求的系統才能上市銷售。

安全優先

UN ECE在制定法規時會重點關注系統的安全性，R79中對于橫向加速度限制、脫手時間和換道時間窗口等都有非常明確的要求，R157則進一步要求系統具有冗余的設計并在駕駛員不響應或系統故障無法維持控制時執行最小風險操作（MRM）。

R79在2019年就加入了對于LCC等L2系統的要求，而第一版的R157則在2021年就發布，是全球首個正式落地的L3自動駕駛法規，可以說在智駕的法規方面歐洲走在了前面。

有意思的是針對NOA功能的DCAS法規從2021年開始討論，經過了4年的時間才正式發布針對高速NOA的版本，中國市場很多車型已經開始標配的城市NOA功能，則還沒有確定的發布日期。

NOA作為介于L2和L3之間的智駕功能，系統和駕駛員的邊界比較模糊，在法規的制定上更加困難，從這里也可以看出歐洲對于法規的謹慎態度。

中國：標準先行、逐步強制

中國的策略則是介于美國的自律創新導向和歐洲的強制規范之間，形成了具有中國特色的政府主導、標準先行、逐步強制的模式。

政府主導

中國政府在智能網聯汽車產業發展、標準規范、法規制定、試點運營、監管執行等各環節都發揮了主導作用，這一策略從頂層設計開始由國務院層面發布戰略規劃。

2020年發布的《智能汽車創新發展戰略》明確了建立健全推薦性與強制性標準體系的戰略目標，由工信部牽頭聯合企業共同制定相關標準。

標準先行

標準先行策略在在智能駕駛法規體系尚未完全建立前，通過制定推薦性國家標準（GB/T）、行業標準（QC/T）、團體標準（T/CSAE）等，先行確立系統定義、技術規范、測試方法與評價機制，為法規落地和監管實施打下基礎。

這種策略可以快速響應技術的進步，減少法律空窗期，保障先行產品合法合規。

目前中國已經發布多個智能駕駛相關的推薦性標準。

圖片來源：作者整理

其中大部分標準采用與UN ECE相近的標準結構，便于未來企業出口進行UN認證。

逐步強制

中國智駕法規的另一個策略是逐步強制，目的是平衡技術發展和產業的實際能力，初期通過推薦性標準規范L1/L2等自動駕駛輔助功能，待產業普及和技術成熟后，逐步將其轉化為強制性國家標準或法規，但是目前還未出臺。

中國的法規策略在美國和歐洲之間尋找平衡點，給予了中國智駕行業更多自由發展的空間，隨著智駕技術的快速發展，這種策略也暴露了一些隱患。

標準的更新沒有跟上產業的變化。目前的標準大部分都停留在L1和L2級別的智駕功能上，但是國內市場已經開始大量普及NOA功能，對于具備NOA功能的系統暫時還沒有標準去規范。

標準缺乏強制性，對企業的約束不夠對于涉及行駛安全的智駕功能來說，需要轉化為法規或者強標。

在行業發展大步向前的時候，這些隱患都被隱藏在了冰山之下，但是一場意外事故的發生加速了法規推進的進程，一部針對L2級別組合輔助駕駛功能的強制性法規即將發布。

史上最嚴智駕法規將至

4月下旬，工信部緊急協調法規工作組成員開始起草針對L2智駕系統的強標草案，5月中旬，草案發布，這版草案在行業內引起了激烈的討論，大家一致認為這將是史上最嚴的智駕法規。

下面從多個角度解析這部最嚴法規嚴在哪里。

適用范圍廣

這部法規適用于所有的組合輔助駕駛系統，原文是這樣定義的：

在其設計運行條件下持續地執行動態駕駛任務中的車輛橫向和縱向運動控制，且具備與所執行的車輛橫向和縱向運動控制相適應的部分目標和事件探測與響應能力的硬件和軟件所共同組成的系統。

從定義上看它涵蓋了所有的L2系統，包括僅提供LCC功能的低階系統和提供NOA功能的高階系統，目前市場上有很多低階車型搭載前視一體機來實現基礎的LCC功能，這個法規推出之后意味著這些低階系統也需要滿足要求才能上市銷售。

對感知能力的要求高

法規中通過道路類型區分了1型道路和2型道路，分別對應了高速場景和城市場景，對兩個場景下系統的感知能力有著不同的要求。

如果系統適用于高速場景，除了需要識別常規的車輛和行人以外，還需要識別交通錐、隔離墩、防撞桶以及紙箱。

相比之下，DCAS要求系統具備識別系統邊界條件的能力，但是并未強制

要求識別交通錐等特定障礙物。而對于適用于城市場景的系統而言，還必須要識別紅綠燈、摩托車、自行車以及兒童。

風險減緩功能RMF（Risk Mitigation Function）

在DCAS和R157中都定義了當駕駛員無法響應時，系統應該執行的最小風險操作，也被稱作為MRM（Minimum Risk Manuover），中國法規基本沿用了這個框架，命名為RMF。

RMF的觸發條件是駕駛員持續未響應系統提示或者系統發出立即控制警告后十秒未響應，系統需要包括直線停車或在特定條件下進行換道至右側車道、硬路肩等更安全區域停車。如果具備換道RMF功能時，需要有足夠的感知范圍，系統的設計應使車輛在執行換道控制中不會對其他道路使用者造成不合理的安全風險。

MRM通常不強制要求換道，但必須確保在原車道安全停車，且車輛不可再移動。RMF和MRM在觸發條件、安全停車邏輯和警示機制等方面高度一致，但是中國標準更細致的規定了換道RMF的執行條件與安全機制。

目前市場上的智駕系統都不具備RMF功能，當駕駛員無響應時只會強行退出系統，這個切換的過程會有非常大的安全隱患，RMF的加入可以讓智駕系統的安全性等到非常大的提升。

測試場景難

標準草案中定義了若干測試場景，除了常規的測試場景之外，還增加了許多非常挑戰性的測試場景。

在高速道路環境下，系統需要通過直道側翻車輛實驗，試驗道路前方有隧道， 隧道無照明， 隧道中右側車道有靜止翻倒的車輛目標，車輛目標車頂距隧道入口距離為50m，試驗車輛需要識別并避免與目標車輛碰撞。

直道側翻車輛試驗

系統還需具備施工區域探測與響應的能力，其中包含了多個測試場景，試驗道路為單向多車道的長直道。

交通錐探測與響應試驗

隔離墩探測與響應試驗

防撞桶探測與響應試驗

紙箱探測與響應試驗

在這幾個測試場景中，系統需要提前識別施工區域障礙物并做出響應，避免與障礙物發生碰撞，標準中還特別強調了要在夜間條件下重復測試。

如果系統支持城市道路環境下的L2功能，還需要額外通過環島通行試驗和信號燈識別與響應試驗。

環島包含不少于3個出入口，路口內至少包含兩條車道， 路口每個出入口至少為雙向單車道， 試驗車輛入口上游存在一動態車輛目標， 下游第一個入口存在靜態車輛目標，要求車輛在環島的出口2或出口3駛出。

環島通行試驗

信號燈識別與響應試驗

此外，標準中還定義了多個十字路口沖突試驗以及對摩托車、兩輪車和兒童的安全響應試驗。

兒童目標遠端穿行試驗

城市道路場景下對施工區域的探測和響應有更高的要求，試驗道路至少為雙向單車道的長直道，同時有一車輛目標在對向車道沿車道中心以40km/h的速度勻速駛來，在試驗車輛不采取制動措施的情況下，試驗車輛與車輛目標的碰撞發生在沿車道預設碰撞點±3m的預設碰撞區域。

兒童目標遠端穿行試驗

預期功能安全風險場景

在常規的測試條件外，標準中對于部分測試場景還增加了額外的測試條件，以考察系統在預期功能安全方面的能力，其中包括夜間施工區域多目標交互和改道試驗、日間雨天和霧天施工區域試驗以及夜間靜態多目標交互試驗等等。

夜間施工區域改道試驗

這個試驗場景一比一的還原了當時的事故場景，可以說是被列入教材了。

和DCAS法規對比

為什么說這個標準草案是史上最難的L2法規，可以和今年將正式發布的DCAS法規做一個對比。

首先在系統識別能力要求上，中國標準明確要求系統需要識別側翻車輛、交通錐、水馬、隔離墩以及紙箱等障礙物，而DCAS法規中沒有相關的要求。

其次在系統架構上中國標準明確提出了對組合駕駛輔助數據記錄系統（DSSCDA: data storage system for combined driver assistance）的要求，包括需要存儲的數據類型，而DCAS法規中沒有明確提出數據記錄系統的要求，只提到了制造商需要記錄系統相關的信息數據，用于描述系統在何種條件下如何操作、系統邊界、系統功能等。

最后在測試場景的參數定義上中國標準更加詳細和具體。

例如速度、橫向偏移、測試環境等都有量化定義，并明確指出在日間和夜間環境下都應測試，而DCAS法規采用的是通用框架式測試方法，通過描述“測試目的”、“輸入變量”、“系統預期行為”等來構建測試，但未明確規定具體的參數數值。

新標帶來的行業沖擊

雖然目前這份標準草案還處在征求意見階段，距離正式發布還有一段時間，最終版本可能會有修改，如果以當前的內容來看，對于中國的智駕行業將會產生非常大的影響。

低階系統面臨的沖擊

這個標準沖擊最大的將是以前視攝像頭為感知核心的低階智駕系統，雖然行業內通常更關注VLA、端到端、大算力芯片等高階智駕方案中的技術，但是從市場的體量來看，低階智駕方案才是主流。

低階智能駕駛方案主要包括前視一體機方案和小域控方案，其中前視一體機是最為主力的形態。

2024年，中國市場前視一體機出貨量已超過1000萬臺，整體滲透率達到47%；在ADAS細分市場中，滲透率更是超過73%。

前視一體機集成了攝像頭與SoC，結構緊湊，所用芯片算力普遍低于10 TOPS，能夠實現基礎L2級功能，并具備顯著的成本優勢，廣泛應用于多數合資品牌車型及國產品牌的中低端車型。

圖片來源：企業官方素材

在系統方案上，以前視攝像頭為核心，輔以雷達進行感知補充，利用前視一體機的SoC構建小域控架構，實現高速NOA功能，也是當前低階智駕系統的主流方案。

由于低階智能駕駛系統所采用的芯片算力普遍較低，僅能支持傳統的CNN算法，模型部署存在較大限制，因此在障礙物識別能力和可識別的目標類型方面存在明顯短板。

標準中對高速場景提出了更高的感知要求，例如錐桶、水馬、隔離墩和紙箱等障礙物的識別，這對當前主流的低階系統來說是一項嚴峻挑戰。尤其是紙箱識別，目前絕大多數量產的低階系統并未針對這一類別進行專項訓練。

此外，標準中還設置了如“施工區域借道”這類復雜的特殊測試場景，不僅對系統的感知能力提出了更高要求，也對整體決策與控制邏輯構成了重大考驗。以現階段的技術水平來看，低階方案要順利通過這些場景的測試，難度極大。

系統如果要在城市道路中支持LCC等L2的功能，還需要通過環島和路口紅綠燈的測試場景，低階智駕系統僅使用了前向的視覺，感知范圍有限，目前是無法通過環島和紅綠燈的，所以按照標準中的要求，這些低階智駕系統都不能在城市道路中開放基礎的L2功能，在功能上會受到非常大的限制。

標準中的內容如果不做變更，正式公布后，中國的低階智駕市場必將受到巨大的沖擊，無法滿足標準要求的系統將僅支持L1的智駕功能，很可能會被主機廠直接淘汰，而即便是勉強滿足標準的低階系統，雖然在高速場景下仍可提供L2功能，但前視攝像頭難以通過環島和紅綠燈的場景測試，城市場景下無法使用L2功能，功能上的縮水很可能會限制低階系統的配置率。

中階方案崛起

低階智駕方案受到的沖擊并不會影響中國市場智駕的普及趨勢，從今年開始暫露頭角的中階方案很可能會是標準發布后的最大受益者，未來逐步取代低階方案而成為中國市場的主流。

中階智駕方案以多攝像頭為感知核心，支持7到11個攝像頭，可以和毫米波雷達或者激光雷達組合，形成一套能實現高速NOA和城市記憶領航的域控方案。

圖片來源：車企官方素材

在芯片平臺方面，當前市場的代表包括高通的8620、地平線的J6E/J6M，以及英偉達的Orin N。

高通8620具備一定的成本優勢，但性能有限，且芯片開發門檻較高，目前在市場上表現突出的落地方案較少。英偉達生態成熟、工具鏈友好，Orin N不僅具備高性能優勢，還與英偉達高階芯片生態協同緊密，但成本相對較高。

地平線的J6系列則是專為中階智能駕駛系統打造。J6E聚焦于高速場景，J6M則可拓展至城市場景，并支持激光雷達。地平線的生態體系也在不斷壯大，從國內主流Tier 1擴展至國際合作伙伴，包括博世、采埃孚等企業均已基于J6平臺開發中階產品。

圖片來源：企業官方素材

在成本控制和供應鏈選擇方面，中階方案為主機廠提供了更大的靈活性與多樣化選擇空間，預計將在標準推動下迎來快速發展。

激光雷達的普及

另一個可能因新標準而受益的關鍵傳感器是激光雷達。

過去兩年，在高階智能駕駛的發展路線中，關于是否必須配備激光雷達的討論一直有很多討論。一部分主機廠堅持走純視覺路線，認為依靠高精度攝像頭和強大的算法足以實現感知能力；而另一部分則堅定認為激光雷達在提升系統安全冗余、應對極端或復雜場景方面不可或缺。

雖然本次標準并未對傳感器配置作出強制要求，但從其對感知精度、識別能力及系統魯棒性等方面提出的嚴格要求，可以看出監管部門對智能駕駛安全性的高度重視。

尤其是在施工區域識別、異形障礙物檢測等測試項目中，傳統的純視覺系統面臨顯著挑戰，而激光雷達憑借其對三維空間的高精度感知能力，具備明顯優勢。

更重要的是，激光雷達的成本正在持續下降。隨著技術的成熟與產能的提升，激光雷達正逐步從高階方案向更為大眾化的中階智能駕駛方案延伸。

隨著標準落地實施，主機廠在權衡系統可靠性與成本之間，可能會更傾向于在中階智能駕駛方案中引入激光雷達，從而加速其在中國市場的普及。

從“無規可依”的探索階段，到“有標可循”的規范落地，中國智能駕駛行業正站在一次重要的分水嶺上。即將出臺的這部史上最嚴L2法規，不僅填補了監管空白，更標志著中國智駕行業正步入一個以安全為底線、以標準為驅動的新階段。

短期來看，這一標準將對以低階方案為主的市場格局帶來強烈沖擊；但從長期看，它也將加速行業的技術升級，為整個行業樹立更高的安全門檻與技術標準。

面對這場變革，企業唯有盡快適應、主動升級，才能在新一輪洗牌中占據有利位置。而對于整個行業而言，這不僅是一次挑戰，更是邁向更成熟、更可信賴智能駕駛時代的關鍵一步。

*文內測試場景圖片，均來自公示標準文件

文本來源：HiEV大蒜粒車研所