当汽车从单一的交通工具演进成复杂的移动智能终端，汽车安全的内涵和外延也在不断扩大。

聚焦自动驾驶安全，第五届世界智能安全大会（ISCC 2023）期间，《中国汽车报》记者对话中国一汽集团研发总院副院长兼高端汽车集成与控制全国重点实验室主任李丹、中国汽车工程院股份有限公司信息智能事业部副总经理雷剑梅、清华大学车辆与运载学院副研究员王红，就自动驾驶安全的相关问题进行探讨。

自动驾驶安全：变割裂为统一

当下，新技术在为高级别自动驾驶带来无限可能的同时，也对汽车安全提出了新的挑战。会上，中国工程院院士、中国汽车工程学会理事长李骏指出，功能安全、信息网络安全和预期功能安全，是自动驾驶汽车面临的重要安全问题，不过，目前对这三大安全问题的研究存在割裂现象。

具体而言，中国汽车工程研究院股份有限公司信息智能事业部副总经理雷剑梅表示：“从企业层面来看，功能安全、预期功能安全的研究主要由产品开发工程师或安全相关的工程师进行，网络安全则由信息化团队负责，数据安全由于涉及到车和平台数据，所以分散在信息化或产品团队，这也就意味着企业内部有多个团队在运行这三个安全体系。”

而安全体系研究的“割裂”,不仅会影响企业的开发进度，也带来了更高的成本，因此，构建智能网联汽车安全体系，推动高级自动驾驶安全落地，成为企业以及行业发展的重要课题。

“不过，这其中存在的难点很多，不同体系的融合需要管理架构、工作流程以及安全目标的融合，三者之间相互关联。”雷剑梅表示。

李骏认为，自动驾驶安全是一个体系问题，需要用体系工程的方式解决，需要从社会生态、行业平台、技术系统三个层面构建汽车自动驾驶安全体系架构。行业层面来看，协同整车和零部件企业共同研究自动驾驶安全架构，为自动驾驶安全系统研发与认证制定统一的标准和规范，技术系统层面，实施功能安全、预期功能安全与信息安全技术融化一体化，构建与自动驾驶域控制器平行架构的、具备“驾驶安全状态监督”与“驾驶安全增强”功能的独立安全域控制器，形成自动驾驶过程安全的“监-防-控-管”技术平台，实现智能网联汽车全生命周期安全防护。

打造数据安全闭环

从产业应用层面来看，随着自动驾驶“场景化”趋势愈发明显，场景库对于测试、验证自动驾驶汽车的安全性至关重要。根据相关机构测算,自动驾驶算法想要达到人类驾驶员水平,至少需要累计177亿公里的驾驶数据来完善算法。

“场景库的搭建是测试评价的基础，不过，不同车企的传感器配置方案不同，数据标注标准也不同，因此数据并不通用。智能网联汽车预期安全工作组搭建了开源的预期功能安全场景库平台，后续将逐步服务于测试评价，将整个流程打通。”清华大学车辆与运载学院副研究员王红介绍说。

对此，中国一汽集团研发总院副院长、高端汽车集成与控制全国重点实验室主任李丹也表示，目前各家车企关于自动驾驶或车联网的数据标准不同，彼此之间并不通用，因此很难发挥其最大价值。“因此，我们呼吁相关部门和行业组织，能够将国内企业的一些数据统一，这样大家可以相互授权使用，让中国汽车工业的自动驾驶水平能得到进一步提升。”他说。