编者按：调查研究是谋事之基、成事之道。近年来，闵行区紧紧围绕“建设堪当民族复兴重任的高素质专业化干部队伍”目标，坚持将基层作为培养锻炼干部的重要阵地，持续推动选调生、储备人才沉到一线、贴近群众。我们在此刊登部分调研笔记，带您一起感受青年干部深入一线，经历理论与实践碰撞的思想淬变。
初到闵行区交通领域相关岗位锻炼，自动驾驶这一“未来感”十足的关键词，频繁出现在政策文件和工作部署中。对于闵行而言，开放城市道路，服务哈啰等企业开展自动驾驶技术研发与应用，是一项重点工作任务。但当“自动驾驶”真正从文件走向道路，我心中却始终萦绕着一个问题：这些车辆，是否已经准备好融入车流密集、人非混行的城市日常交通？技术创新如何与公共安全并行不悖，成为我开展这项调研最初、也是最现实的出发点。
7月底，我开始具体负责本区第一批自动驾驶测试道路开放相关工作。道路开放并非“一批了之”，而是需要经过审慎评估、多轮论证。其中，道路风险评估是保障安全、推动有序开放的必不可少环节。在实际推进过程中，我逐渐认识到：对管理部门而言，风险评估是政策决策的重要支撑，关系到“哪些道路可以开放、下一类道路何时开放”；对测试企业而言，风险评估是技术落地的重要基础；而对社会公众而言，风险评估更是一道守护公共安全的“隐形防线”。也正是在这一过程中，我愈发清晰地意识到，风险评估不是程序动作，而是自动驾驶能否走得稳、走得远的关键支点。
带着这样的认识，我走进了一线。规划上，闵行区已布局自动驾驶测试道路120条、约350公里，涵盖主干路、次干路、支路、公路及部分农村道路，类型齐全、体系完整。但在多次实地踏勘中，我逐渐发现，问题并不在“有没有路”，而在“这些路适不适合跑、什么时候适合跑”。一些路段在平峰时段运行顺畅，可一到早晚高峰，混行加剧、秩序承压，潜在风险迅速放大，这让我更加直观地感受到：自动驾驶测试不是静态审批，而是一项需要动态管理的系统工程。
在调研过程中，我并没有停留在“看材料、听汇报”，而是一次次走到路口、站在车流中。白天与夜晚反复对比，平峰与高峰多轮踏勘，在交叉口观察标线识别情况，在施工路段记录交通冲突点，在混行区域跟踪非机动车和行人行为。不少风险，并非源于技术本身，而是来自标线老化、渠化不清、照明不足，以及交通参与者不规范行为等基础性问题。这些细节让我逐渐意识到：自动驾驶的安全边界，很大程度上取决于道路治理的精细程度。为了避免“凭经验下判断”，我在调研中引入了SRAAV自动驾驶道路安全风险评估模型，将道路设施、交通流特征、环境条件和交通参与者行为等因素纳入统一分析框架。原本“感觉复杂、难以把握”的问题，被拆解为一项项可量化、可对比的指标。评估结果显示，大多数道路在平峰时段风险总体可控，但在交通流量大、混行严重、施工频繁的高峰时段，部分看似条件较好的道路风险等级明显上升。这一结果进一步印证了我的判断——自动驾驶测试必须坚持分级、分类、有序推进，而不能“一放了之”。
在系统梳理问题的基础上，我逐步形成了对自动驾驶测试道路风险治理路径的认识，其核心在于构建“设施—时段—数据”协同的风险防控机制。一方面，通过基础设施系统整治补齐标线、照明、渠化等短板，夯实安全底座；另一方面，通过分时段组织测试运行，降低高风险场景下的暴露概率；同时，依托数字化手段绘制道路风险“地图”，让风险看得见、管得住，为道路开放和监管决策提供数据支撑。
结合调研实践，我总结出三点经验启示：一是以精细治理夯实技术落地基础，避免“技术跑在前、治理跟不上”；二是以动态评估提升风险防控能力，实现从静态准入向全过程管理转变；三是以数字化工具增强治理韧性，使风险可识别、可预警、可调整。基于上述认识，我提出了三方面对策建议：一是完善测试道路分级分类管理机制，明确“哪些道路可以开放、下一类道路何时开放”；二是加快道路基础设施与自动驾驶需求的适配改造，着力解决识别不清、通行不畅等问题；三是推动风险评估结果与监管决策深度联动，回应“怎么管得准、管得久”的现实命题。
几个月的调研实践让我深刻体会到，自动驾驶不仅是一项技术工程，更是一道治理考题。真正的“智慧交通”，不在于技术有多新，而在于是否经得起最复杂城市场景的检验。闵行区在自动驾驶测试道路风险评估中的探索，正是以数据为支点、以治理为保障，在鼓励创新的同时牢牢守住安全底线。未来，随着应用场景不断拓展，这项探索仍将持续深化，而我也将带着这次调研的思考，在基层治理实践中，继续寻找技术进步与城市安全之间的最佳平衡点。
（来源：闵行区委组织部 作者系2025级闵行区选调生曾筠程）
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