只剩一年窗口期!李骏院士判断自动驾驶进入运行安全时代

2026中国汽车论坛上，中国工程院院士李骏抛出一个判断：汽车正在进入自动驾驶运行安全时代。这一新时代有三个标志性特征：责任主体从驾驶员转移到车企、安全成为上路先决条件、全生命周期持续安全缺一不可。

更紧迫的是，留给全行业搭建新体系的时间只剩一年。我国首部针对L3级有条件自动驾驶和L4级高度自动驾驶系统的强制性国家标准（GB 44721）将于2027年7月正式实施，监管思路从过去的“准入合规”全面转向“安全论证”。

三大法规体系同步转向

变化首先来自监管端。李骏院士梳理了全球三大汽车法规体系，联合国UN ECE、美国《SELF DRIVE Act of 2026》、中国国标GB 44721，2026年这三大体系均出台自动驾驶安全相关法规，并且从理念、核心机制、治理责任结构、关键时间节点上，都聚焦同一个核心：Safety Case（安全论证）。

这意味着监管逻辑发生了根本转变。过去汽车行业的思路是，通过若干项测试、拿到准入公告就能上市销售，但如今企业必须针对车辆安全性拿出一整套完整论证，证明自己的产品在各种场景下都是安全的。

责任主体的转移，是自动驾驶时代最根本的变革。传统汽车时代，出了事故先查驾驶员，责任判定围绕人展开。进入自动驾驶时代，动态驾驶任务的责任主体从人力驾驶员转移到车企，这也从根上改变了产品开发的全流程。

传统汽车遵循V型开发流程，覆盖设计开发、模拟测试、认证准入三个阶段，SOP量产投放市场，开发流程就结束了。但高级自动驾驶汽车不一样，必须新增第四个阶段，即运营全生命周期安全管控。

这是一个巨大的变革。管控场景不在企业内部实验室，而是面向真实市场、复杂路况。车企不能再用出厂前的测试数据一劳永逸，路上遇到的每一个新场景，都是对安全体系的考验。

时间也很紧迫。“GB 44721征求意见稿今年已经发布，明年7月1日正式实施，留给行业的窗口期只有一年。”李骏说。在这十二个月里，车企需要搭建起传统汽车时代完全不存在的两大全新领域能力。

两大全新能力领域

第一个全新领域是法理领域。自动驾驶车辆关乎人的生命安全、国家安全，责任主体变了，对应的义务清单就要跟着变。

李骏认为，在法理层面，车企需要培育四项核心能力：

一是判断能力，自主判定自动驾驶系统是否处于安全状态；二是自评价能力，用可信的验证手段判断系统是否安全合规，并且评价所依托的手段必须具备可信度；三是免责能力，梳理出一套能接受监管核查的完整论据，出了问题能自证清白；四是持续保障能力，企业必须具备持续修复隐患、防范同类问题重复发生。“这四项能力传统汽车行业原本不存在，相关能力普遍缺失。”李骏强调。

第二个全新领域是监控领域。依据控制论基本原理，任何需要在不确定环境中长期维持目标状态的系统，都必须搭建反馈闭环。而自动驾驶的持续安全，正是长期维持目标运行状态的核心任务。

监控领域同样对应四项能力：一是捕捉能力，随时捕捉不安全场景和开发阶段没遇到过的“新鲜场景”，AI系统靠数据训练，没见过的场景就是风险源；二是数据能力，自证合规、应对监管、保险理赔都靠数据说话；三是分析能力，从海量运行数据里筛选出能佐证安全、支撑闭环监管的有效信息，并完成落地应用；四是改进能力，最终目标是实现持续安全。

“大家一定要牢记持续安全这个概念，安全不能局限于某一个时间节点。”这句话被李骏反复提及。

从三支柱到五支柱

面对新的法规要求，行业需要新的工具。李骏院士重点介绍了两套解决方案：Safety Case（安全论证）和ISMR（在役监测与报告系统）。

Safety Case并非是汽车行业首创。因为钻井平台风险高、随机性强，1988年海上钻井平台率先落地安全论证机制；切尔诺贝利事故后，核工业领域全面推行安全论证；此外，航空工业也长期落实安全论证资质管理，比如C919大飞机适航认证周期漫长，核心原因就是安全论证要求严苛。

“如今这套机制来到汽车行业，根源就是责任主体发生转变，责任从驾驶员转移至主机厂，汽车产业必须接入国际通用的Safety Case管理框架。”李骏补充道。

这套机制的核心是企业依靠完整证据链开展论证。企业的安全主张、支撑理由、客观证明材料，需要满足Safety Case三大核心要求：第一，可核查，论证材料与论据能够接受第三方核验；第二，可更新，内容能够持续迭代、接受持续追问；第三，可追溯。“不能只说车辆是安全的，而要说清楚在什么条件下安全、凭什么证明、出问题怎么办、之后如何持续改进。“

ISMR则对应量产之后的在役监测。以往车辆投放市场后，主机厂自主开展市场调研，出现事故再启动召回。但全新运营阶段自动驾驶车辆，必须具备捕捉不安全场景和新鲜数据、网络数据上传、持续监控、数据挖掘识别隐患等能力。

“传统三支柱为仿真测试、场地测试、道路测试，如今新增Safety Case、ISMR，升级为五支柱体系。”李骏说，“五支柱能够完善风险识别、意外场景数据采集、事故信息归集，实现相对全面的风险管控。”

四大难题待解

框架清晰了，但落地路上还有不少硬骨头。李骏院士坦言，当前行业仍有四大核心难题尚未突破。

一是持续安全水平如何定义、如何量化。例如转向部件老化后，系统仍沿用原始控制参数，会带来巨大安全隐患。

二是AI要素验证标准空白。AI决策流程如何界定、决策可信度怎么判定、可信程度阈值设多少，全行业没有共识。

三是残余风险的可接受边界。人类社会到底能接纳多大程度的自动驾驶残余风险？日本JAMA近期发布白皮书做了初步探索，但全球范围内都没有标准答案。

四是风险收敛机制。不安全风险收敛到什么标准算合格？问题发生后如何反哺模型、迭代修复？修复的标准怎么界定？这些都还在摸索。李骏特别提到，OTA本质是隐患修复，未来监管会明确可认证的修复标准，升级不能随意开展。

“安全必须是可说明、可识别、可追溯、可整改，风险始终处于可治理状态。”李骏院士用一句话浓缩了自动驾驶运行安全的核心要求，他同时指出，运行阶段自动驾驶系统的安全，既需要标准化指标，也需要行业形成统一方法论，但目前这一共识尚未形成。

不过对车企而言，最迫切的问题是，当一年的法规窗口期开始倒计时，自家的安全体系到底准备好了吗？