2026充换电场景的自动驾驶应用标准化需求研究报告

1 研究背景 

1.1 研究对象 

本标准化需求报告（以下简称“本报告”）的研究对象，首先为 具备特定高级别驾驶自动化功能的智能网联汽车，能够在其设计运行 条件下，持续地执行部分或者全部动态驾驶任务，从而确保车辆能够 精准、稳定地停泊于充电站/换电站内设定的目标位置，支撑后续充电 接口的精确对接、动力电池模块的自动化更换作业。驾驶过程中驾驶 员可以在驾驶位作为动态驾驶任务后援用户，也可以不在驾驶位。具 体运行场景包括：

其次，本报告的研究对象还包括：为实现以上场景和功能，场端 基础设施的感知、定位、通信等能力，主要包括但不限于：用于精确 感知车辆位置、车辆姿态、周边环境、周边目标物状态的场端感知与定位系统；用于实现车辆与场端之间实时、可靠、低时延信息交互的 协同通信接口；为确保车辆辅助/自动的泊入及泊出安全，而设立的场 端安全监控、预警、防护装置、紧急停止装置等。注意：场端的感知、 通信等能力，是充换电站自动驾驶系统的一条可选技术路径，不是必 要的组成部分。

特别指出，本报告的标准化需求分析对象不包括具体执行充电口 物理连接、动力电池更换的自动化执行装置，例如充电枪的自动插拔 机械臂、动力电池包的自动拆卸与安装装置等。这些执行机构虽然属 于自动化充电、自动化换电的重要组成部分，但其标准化需求更聚焦 于场端执行装置的机械结构、运动控制及电气连接等方面，与本报告 核心关注的车辆自动驾驶、与场端信息交互和协同控制属于不同领域。

但本报告为获得全面的技术和产业现状，在产业发展现状及典型应用 案例两个章节，仍将调研和分析充电口物理连接、动力电池更换的自 动化执行装置等内容。

1.2 研究必要性 

（一）本功能/系统的典型应用场景能够大幅解放用户精力，具 备创新性、实用性和商业价值。例如夜间无人值守的车辆自动充电、 车辆自动换电等场景，目前已有车企推出演示应用，在该场景下车辆 依靠自动驾驶系统，从用户的家用停车位自动巡航前往补能场地，并 自动控制车辆精准对位泊入停车区域，自动完成充电、换电等补能流 程，最后自动巡航返回车主的家用停车位。其优势及意义包括：（1） 用户下单补能后，车辆可根据场端/云端的智能化调度（综合计算各充电站/换电站的距离、实时空闲状态、剩余电量、分时段电价等综合因 素）在合适的时段前往，使充换电基础设施的资源利用率大幅优化；

（2）调整车辆利用用电低谷的夜间进行补能，即让用户通过波谷电 价得到实惠，又能优化社会电力资源分配，实现削峰填谷，同时还能 与光储充一体化、V2G 能量管理等创新模式相结合，为产业开辟新的 增量空间；（3）通过夜间无人换电，用户的个人精力得以从重复性、 低效耗时的流程中释放出来，作为亮点应用解决用户的实际痛点，从 而带动补能产业服务模式的升级，进一步增大新能源车辆的购车比例。 此外，还可以自动充电/自动换电与自动驾驶结合还可以在城市公共 交通、物流运输等领域带来新的商业模式创新。

（二）充换电场景下的自动驾驶应用与通用场景相比存在较大的 特殊性。换电自动泊车通常并不基于最终泊入车位的车位线等标志物 作为地面标识，而是通过换电站预设的订制化视觉标记；车辆可与场 端采用 V2X 直连通信协议交换数据，可实现感知目标信息融合，甚 至由场端实现车辆的轨迹控制；车辆泊入的精度要求高，横向偏差需 小于 5 厘米，以保障换电机构的精准对接；另外换电自动泊车场景还 要求换电基础设施具备极端天气适应性，需采用车规级传感器和工业 级设备确保稳定性，并通过多帧连续验证和生命体入侵检测等手段实 现安全冗余。

（三）技术标准化有助于不同厂商的车辆与充换电基础设施之间 的通用性和普适性。充换电自动驾驶功能当前正处于应用场景逐渐落 地的产业化发展初期，不同企业的技术路线各异，不同车辆与场端的系统兼容性不足，导致设备互操作性差，严重制约了规模化应用与市 场推广。同时自动充换电场景还对高精度定位、设备协同、安全冗余 等提出了额外的要求，亟需通过制定统一技术标准规范，消除技术壁 垒，提升整车企业和充电/换电基础设施企业之间的技术协同，进一步 避免重复研发与资源浪费，为本功能的规模化部署奠定基础，进而推 动新能源汽车补能基础设施的智能化升级。

（四）充电及换电场景与安全密切相关，应当制定标准加强安全 保障。自动充电和换电场景包括狭小空间内人车混行、高压电气环境、 夜间低光照条件等特殊工况，涉及了高精度定位、动态路径规划、多 模态决策控制、车与场端协同感知与交互等复杂的技术环节，精度要 求高、复杂度高且容错率低，单点故障可能引发碰撞、机械损伤或电 气安全事故，威胁人员与设备安全。应当通过标准加强对系统安全设 计架构、风险识别与评估方法、故障诊断与应急响应的规范；在功能 安全层面，研究车辆在狭小空间内精准停靠及位置保持的鲁棒性控制 策略、异常状态下（如定位失效、通信中断）的安全降级与紧急处置 机制；在预期功能安全层面，研究复杂场端环境（如动态障碍物、反 光干扰、恶劣天气影响）的充分识别，以及人车混流区域的安全交互 策略；在网络安全层面，规范车辆与站端之间关键控制指令与状态信 息传输的机密性、完整性与可用性保障。进一步提升系统鲁棒性，确 保自动充电换电流程的安全可靠运行。

1.3 研究可行性 

（一）当前自动驾驶技术的持续演进与多层次应用实践，为充换 电站场景自动驾驶标准化研究奠定了坚实技术基础。在驾驶自动化技 术发展进程中，L2 级辅助驾驶功能已在泊车辅助、特定条件行车控 制等场景实现规模化量产应用。该级别系统的广泛部署有效验证了其 在环境感知、部分动态驾驶任务执行等核心环节的技术可靠性，为高 阶自动化系统在限定场景的应用积累了宝贵的工程经验与验证数据。

更为关键的是，L3 级有条件自动驾驶及 L4 级高度自动驾驶技术正处 于从技术验证向规模化示范应用加速过渡阶段。国内部分技术领先企 业已严格遵循国家相关准入管理要求，通过试点准入程序，即将在限 定区域或特定运行设计域（ODD）内开启实际运行。这一重要进展标 志着相关产品的功能完备性、性能稳定性及安全保障能力已通过严格 验证并达到较高成熟水平。上述实践不仅充分证明了核心技术的可用 性与鲁棒性，更在系统安全架构设计、测试评价方法及运行监测机制 等方面，为规模化商业应用构建了通用性技术框架，为充换电站场景 自动驾驶系统的研发与标准化提供了直接参照。

（二）充换电站作为具备封闭或半封闭属性的特定场景，其内在 特征与自动驾驶技术能力展现出高度适配性，显著降低系统实现难度 与风险。相较于开放道路的复杂交通环境，站内车辆行驶路线呈现高 度固定化与可预设化特征，路径规划逻辑明确且环境要素高度可控， 大幅降低了感知、预测及决策的不确定性。车辆运行速度被严格约束 于低速范畴，从根本上保障了操控稳定性与安全响应裕度。此外，大量充换电站部署于夜间车流稀少区域或封闭园区，为自动驾驶提供了 低干扰、高确定性的运行环境。值得关注的是，国内主要车企及研究 机构已完成多轮实车测试，成功验证了车辆自主驶入/驶出、厘米级精 准停泊及设备状态协同等核心环节的技术可行性，实证了该场景落地 的现实路径。

（三）车联网、人工智能等关键使能技术的深度融合，为系统能 力提升与安全保障提供了强有力支撑。车联网（V2X）技术作为车-站 协同的核心纽带，能够构建高可靠、低时延的双向实时数据交互通道， 实现充换电指令、车辆状态（位置、姿态、电池参数）、站内动态目标 （障碍物、设备状态）等关键信息的毫秒级传输与融合，为系统决策 控制提供多维数据基础。通用人工智能（AI）技术的突破性应用，显 著提升了系统对复杂站内要素（如多类型充电设施、反光标识、临时 障碍物、恶劣光照）的精准识别、语义理解及场景重构能力，优化了 海量数据的实时处理效率与高精度轨迹规划鲁棒性，有效增强了系统 应对边缘工况的智能化水平与安全容错能力。高精度定位、边缘计算 及功能安全（FuSa）、预期功能安全（SOTIF）等共性技术的针对性优 化，共同构筑了系统安全运行的技术底座。

综上所述，自动驾驶技术的成熟度提升、充换电站场景的高适配 性优势及支撑技术的协同赋能，共同确证了标准化研究的充分可行性。 系统构建该场景驾驶自动化安全标准及测试评价体系，具备坚实的技 术基础与实践依据。

2 产业发展现状 

2.1 驾驶自动化发展现状 

（一）组合驾驶辅助功能已在乘用车领域实现规模化深度应用。 L2 级组合驾驶辅助系统渗透率持续攀升并占据很高的市场份额，广 泛覆盖单车道/多车道自适应巡航控制、领航辅助驾驶等核心行车场 景。当前技术发展呈现多维度突破：感知层通过纯视觉、毫米波雷达、 激光雷达等传感器的单一或组合感知融合方式显著提升复杂环境识 别鲁棒性；并将感知与决策过程融合，基于世界模型、VLA（Vision Language-Action，视觉-语言-行为）等端到端模型架构，使辅助驾驶 系统具备更强的日常场景适应能力；执行层依托转向、制动等各类冗 余架构降低系统失效风险。

目前辅助驾驶的功能适用场景已从传统的 结构化道路，延伸至城区无保护左转、环岛通行及施工区域穿行等高 复杂度场景，有效降低人为操作失误导致的碰撞事故发生率，显著提 升行车安全性与驾乘舒适性体验。同时辅助驾驶系统还通过电容感应 方向盘等手部脱离监测，以及疲劳监测、分心监测等眼部脱离监测， 实时监控驾驶员状态，确保其全程参与辅助驾驶系统的动态驾驶任务。

（二）L3 及以上自动驾驶系统进入多场景实证验证阶段。首先 在自动驾驶公开道路测试的政策方面，截至 2024 年 8 月公安部已累 计发放自动驾驶汽车测试号牌 1.6 万张，开放公共测试道路 3.2 万公 里，场景覆盖高速公路、城市快速路和城市道路1。其次在自动驾驶客 运试点运营方面，以北京亦庄为代表的多个示范区内，萝卜快跑、小马智行、文远知行、滴滴等企业已开展全无人驾驶的出租车队运营积 累了上万公里的公告道路测试数据。而对于 L3 及以上自动驾驶系统 的机动车产品准入，2023 年 11 月，工业和信息化部 公安部 住房和 城乡建设部 交通运输部发布《关于开展智能网联汽车准入和上路通 行试点工作的通知》，汽车生产企业、使用主体、车辆运行所在城市 可组成联合体进行申报。最后长安、比亚迪、广汽、上汽、北汽、一 汽、上汽红岩、宇通、蔚来 9 家机动车生产企业牵头分别组建的联合 体，成功入围了首批自动驾驶准入及上路通行试点名单，并在四部委 的指导下积极开展试点产品准入测试与安全评估，通过测试评估后将 获得自动驾驶汽车的产品准入并正式开展上路通行试点。

（三）泊车辅助和自动泊车呈现技术多元化发展格局，代客泊车 技术加速高阶场景落地。基础泊车辅助功能已在绝大多数量产车型上 覆盖。智能泊车辅助（IPA, Intelligent Parking Assist）系统通过多传感 器融合与算法优化，除常规垂直车位、平行车位，还显著提升了倾斜 车位、窄巷道等复杂场景的泊入成功率。遥控泊车辅助（RPA, Remote  Parking Assist）等功能支持用户通过手机等移动终端在短距离内控制 车辆泊入泊出及直线移动。部分车企推出记忆泊车功能，通过学习用 户常驻路线实现从进入车库到专属车位的自主通行。基于场端设施的 自动代客泊车（AVP， Automated valet parking）系统在试点停车场投 入应用，通过激光雷达与视觉融合定位实现厘米级精度泊入。欧盟法 规 R(EU)2022/1426 已将 AVP 纳入有条件自动驾驶认证框架，可接受 车辆借助特定停车场基础设施部署的高精度定位与传感器等系统。