“合格证不是安全治理的终点。复杂系统需要全生命周期安全治理，需要贯穿设计、准入、运行、事故和整改全过程。”7月22日，在2026中国汽车论坛上，中国工程院院士、清华大学教授李骏围绕自动驾驶安全体系建设发表观点。他指出，随着智能驾驶技术快速发展，汽车产业正在进入“自动驾驶运行安全时代”，安全评价逻辑也需要从传统的“一次验证”转向覆盖车辆全生命周期的持续保障。
当前，智能驾驶产业正处于快速演进阶段。L2级组合驾驶辅助系统已经进入规模化应用阶段，L3级自动驾驶测试和示范应用也在逐步推进。同时，围绕智能网联汽车安全监管的法规标准正在不断完善。与传统汽车主要依靠出厂检测和准入认证不同，自动驾驶系统具有软件定义、算法驱动、持续升级等特点，车辆交付并不意味着安全验证结束。
传统汽车开发体系中，车辆完成设计验证（DV）、生产验证（PV）以及法规测试后，即可进入量产阶段。但自动驾驶系统在生命周期内仍可能发生变化，例如OTA升级可能改变算法逻辑，传感器长期使用后可能出现性能衰减，道路环境变化也可能产生新的未知风险。因此，一辆车上市时满足安全要求，并不代表其未来多年运行过程中始终保持安全状态。
李骏表示，自动驾驶安全面临的重要变化，是从“合规”走向“论证安全”。企业未来不仅需要证明车辆满足法规要求，更需要持续回答三个问题：车辆当前是否仍处于安全状态？判断安全的方法是否可靠？出现风险后是否具备发现、修复和改进能力。
这也意味着自动驾驶安全体系正在从传统功能安全向更加全面的系统安全发展。传统功能安全主要关注电子系统故障带来的风险，而自动驾驶还面临大量非故障场景下的安全问题，例如感知系统对复杂目标识别不足、算法无法覆盖极端道路环境、系统在未知场景下出现错误决策等。
针对这些问题，行业正在加强预期功能安全（SOTIF）研究，通过场景库建设、仿真验证、道路测试等方式，提高自动驾驶系统对复杂环境的适应能力。尤其是在自动驾驶测试领域，仅依靠有限的道路测试已经难以覆盖海量真实场景，虚拟仿真、数字孪生、硬件在环（HIL）、软件在环（SIL）等技术正在成为重要验证手段。
随着自动驾驶等级提升，车辆安全责任也正在发生变化。李骏指出，进入L3阶段后，动态驾驶任务的责任主体将发生转变，制造商需要承担更高的安全责任。这要求车企从过去关注“车辆上市是否合格”，转向建立覆盖设计、生产、运行、事故分析和整改优化全过程的安全管理体系。
未来，自动驾驶安全将更加依赖数据闭环能力。车辆运行过程中产生的大量实际数据，需要帮助企业持续发现系统边界、优化算法能力，并通过OTA升级实现安全改进。但与此同时，OTA也对安全管理提出更高要求，每一次软件更新都需要经过充分验证，避免因算法调整引入新的风险。
从行业趋势来看，自动驾驶测试评价体系正在发生变化。未来车辆安全不仅需要实验室测试、法规认证和道路试验，还需要关注车辆进入市场后的长期运行表现，通过持续监测、风险识别和问题整改，实现车辆整个生命周期内的安全保障。
“自动驾驶技术可以发展，但安全底线不能模糊。安全必须可说明、可识别、可追溯、可整改。”李骏强调。对于汽车产业而言，自动驾驶竞争的核心已经不仅是功能数量和技术指标，更是企业是否具备持续验证、持续优化和持续保障安全的能力。
随着智能驾驶进入规模化应用阶段，“一次测试证明安全”的时代正在过去，建立覆盖研发、量产、运营全过程的安全体系，将成为未来自动驾驶产业发展的关键基础。
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