防范自动驾驶技术风险 筑牢公共安全防护屏障

当前，我国智能驾驶技术正以芯片、传感器和大模型等关键核心技术突破为支点，加速重构交通运输产业生态。辅助驾驶系统凭借自适应巡航、车道保持等功能，已覆盖超半数乘用车市场，成为行车安全的“标配防线”；高阶自动驾驶更在政策创新与技术创新双轮驱动下，向干线物流、末端配送等场景纵深突破。随着规模化商用场景日益多元，自动驾驶为汽车行业赋予全新动能。全天候精准调度、智能路径规划，不仅消除传统物流行业人力短缺、疲劳驾驶等安全隐患，更以降低30%运营成本、提升40%运输效率的实践成果，推动行业向“少人化、低碳化、零风险”转型。这场技术革命既释放出万亿级市场潜力，更通过标准化驾驶决策、全时风险预警等能力，为道路交通安全构筑起智能防护网，打造人机协同守护公共安全的新范式。 主线科技京津塘高速车辆编队常态化测试。 聚焦自动驾驶系统 研判安全风险隐患 自动驾驶系统依托车端计算平台运行，通过传感器实时采集环境信息，经软件系统分析处理生成控制指令驱动车辆。 传感器作为系统的“感知核心”，负责采集车辆周边环境数据并传输至计算平台，如有故障或误差可能导致自动驾驶系统误判，引发安全隐患。软件系统则承担“决策中枢”角色，基于数据规划行驶路线并输出控制指令，但程序错误或软件漏洞可能被恶意攻击利用，可能会导致信息泄露、数据被篡改、车辆失控等问题。 自动驾驶系统通过激光雷达、摄像头及毫米波雷达等多源传感器协同感知环境，但在极端气象或复杂场景下，面临显著性能局限。 强逆光易致摄像头车道线识别失效，雨雪大雾等天气削弱光学传感器目标捕捉能力。激光雷达基于激光线束进行精确测距，但在雨雪等天气下，激光点云信号衰减严重，探测距离受限，而且精度显著下降，浓雾条件下其精度降幅超50%。 自动驾驶系统依托人工智能算法实现周边环境感知、行驶路径规划与车辆运行控制，这些算法通常基于深度学习神经网络实现。 现有模型依赖海量标注数据训练，但如遇罕见场景，可能存在样本数据匮乏导致模型泛化能力受限的情况，面临特殊障碍物识别、夜间低能见度行人检测等长尾场景时处理困难。 自动驾驶系统运行可能还面临软件可靠性和网络安全方面的风险。 系统需通过云端平台、路侧单元进行实时数据交互与指令传输，通信链路有可能会成为攻击突破口。黑客利用通信协议漏洞或未加密传输通道，实施中间人攻击、恶意指令注入等行为，可能导致用户隐私数据被窃取、导航路径被篡改、车辆转向制动系统被远程操控等问题，引发交通事故的风险。 着力强化技术保障 开展可信应用实践 北京主线科技有限公司（以下简称主线科技），作为自动驾驶卡车核心技术开发与商业化应用的领军企业，依托中国工程院院士李德毅与清华大学博士张天雷领衔的顶尖人工智能团队，已在自动驾驶卡车领域取得显著成就。目前，公司已成功交付超900台智能卡车，并在多个港口物流枢纽及高速干线物流场景实现规模化商业化运营，打造了覆盖港口园区、短倒集疏运、高速干线的自动驾驶成套解决方案，以自动驾驶卡车的可信应用实践，为筑牢公共安全防线提供了可资借鉴的行业范例。 为保障自动驾驶卡车在真实应用场景中可靠稳定、安全高效运行，主线科技在软硬件系统建设、网络安全、评估测试和运营管理等相关方面采取多重保障措施。 强化软硬件系统，筑牢安全基石。 在硬件系统中，主线科技采用冗余设计策略，为核心器件提供备份，特别是传感器系统，通过部署多个相同或不同类型的传感器，如同时使用摄像头、激光雷达和毫米波雷达来感知周围环境，实现感知区域的无缝覆盖，有效解决单一传感器在特定条件下的性能缺陷及单点故障问题。在软件系统中，开发并内置先进的故障诊断模块，实时监测硬件状态与数据质量，确保在出现异常时迅速响应，采取切换备用设备、降级系统功能或紧急停车等措施，保障行车安全。 融合多模态技术，提升感知能力。 在软件系统方面，主线科技创新性采用多模态传感器融合技术，实现对车辆周边环境的全方位、高精度感知。基于海量的真实道路测试数据，主线科技运用自监督学习算法，深度挖掘潜在高价值数据，在预训练模型基础上显著提升了系统对长尾场景的泛化能力。在开发过程中，主线科技基于多年系统开发和真实场景应用经验，遵循汽车信息安全和功能安全等相关标准，提出安全可靠的软件架构。对于开发人员要求其遵循安全编程规范，减少软件漏洞的产生；在软件上线运行过程中进行实时监控，对软件性能、安全漏洞进行全方位检查扫描，发现问题及时修复。 构建网络安全体系，抵御外部威胁。 网络安全是自动驾驶卡车不可忽视的重要防线。主线科技高度重视网络安全防护，与通信公司、网络安全服务商紧密合作，构建了多层次的网络安全防护体系。公司采用防火墙、入侵检测和加密等先进技术手段，确保数据传输与存储的安全无虞。同时，利用基于AI的异常检测算法和汽车威胁情报，公司构建了高效全面的检测引擎，能够及时发现并抵御针对自动驾驶卡车的网络入侵行为，有效降低了网络风险。 实施安全评估认证，确保系统合规。 安全评估认证是保证自动驾驶系统安全等级达标的主要手段。为确保自动驾驶卡车系统的安全性与合规性，主线科技制定了严谨的安全评估方法，全面覆盖车辆的硬件性能、软件安全性、网络安全性等多个维度。公司邀请具有专业资质和公信力的第三方机构，运用科学的方法和工具对整个系统进行全面的安全评估认证。经过严格的安全评估与认证，公司的自动驾驶卡车已顺利通过信息安全、功能安全等多项车规量产级检验测试。同时，根据工信部发布的《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范》，还获得了北京、天津、新疆等多个地区的道路测试与示范应用许可，为自动驾驶卡车的商业化应用奠定了坚实基础。 健全安全管理制度，降低事故风险。 建立健全的安全管理制度是保障车辆安全运行、降低事故风险的关键所在。主线科技制定了严格的安全操作规程、安全检查制度和安全培训制度等，确保降低安全风险隐患。安全操作规程指操作自动驾驶卡车应遵照的各项标准流程以及注意事项；安全检查制度指定期检查自动驾驶卡车的硬件设备、软件系统以及网络运行情况的流程和方法；安全培训制度指系统化的安全知识、技能培训，以保障相关人员掌握必要应急处置技能。 主线科技智能卡车行驶在路上。 深化技术应用实践 完善安全发展体系 作为我国自动驾驶技术赋能实体经济的创新实践者，主线科技自2017年成立以来始终将安全理念贯穿技术研发全过程。在干线物流场景中，主线科技与中储智运、德邦快递、申通快递、长久物流等行业头部企业联合开展智能运输业务合作，累计里程超8000万公里，目前在京津塘、山东高速、长三角、鄂尔多斯大宗运输线路进行编队自动驾驶应用，构建多层级安全冗余系统，为“新能源+自动驾驶”模式的规模化应用筑牢技术安全基座。在港口枢纽场景中，主线科技与天津港、宁波舟山港、合肥港、烟台港及满都拉口岸、策克口岸、中海油等客户合作，通过全天候环境感知系统和厘米级定位技术，实现24小时无人化运输作业零事故，打造“全国首个港口自动驾驶示范区”“全球首个零碳智慧码头”等创新成果，形成可咨借鉴的物流场景安全运营方案。 自动驾驶卡车能够促进物流行业降本增效、实现低碳转型，正处于从技术验证迈向规模化商业应用的关键阶段，需要通过生态共建、政策突破和标准制定等各方面协同推进。政策层面，需要在创新激励的同时控制风险，明确自动驾驶准入技术标准和安全要求、权责划分等方面，鼓励有需求地区先行先试，加强地方立法，扩大路权范围。为确保法律法规的有效实施，还需建立健全的监督机制，加强对企业和车辆的监管。标准层面，亟须建立健全自动驾驶标准体系，统一核心技术标准，加强安全合规、互认、测试、通信及价值衡量等方面的标准建设，为自动驾驶企业和监管部门提供明确、可靠的产品开发、检验测试和监管依据。通过构建“技术研发—标准引导—政策护航”的协同机制，既释放自动驾驶降本增效潜能，更在车辆运行、数据流通、能源补给等环节设立多重防护网，真正实现产业升级与公共安全的价值共赢。 来源：《新安全》杂志

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