防范自动驾驶技术风险 筑牢公共安全防护屏障

原标题：防范自动驾驶技术风险

当前，我国智能驾驶技术正以芯片、传感器和大模型等关键核心技术突破为支点，加速重构交通运输产业生态。辅助驾驶系统凭借自适应巡航、车道保持等功能，已覆盖超半数乘用车市场，成为行车安全的“标配防线”；高阶自动驾驶更在政策创新与技术创新双轮驱动下，向干线物流、末端配送等场景纵深突破。随着规模化商用场景日益多元，自动驾驶为汽车行业赋予全新动能。全天候精准调度、智能路径规划，不仅消除传统物流行业人力短缺、疲劳驾驶等安全隐患，更以降低30%运营成本、提升40%运输效率的实践成果，推动行业向“少人化、低碳化、零风险”转型。这场技术革命既释放出万亿级市场潜力，更通过标准化驾驶决策、全时风险预警等能力，为道路交通安全构筑起智能防护网，打造人机协同守护公共安全的新范式。

主线科技京津塘高速车辆编队常态化测试。

聚焦自动驾驶系统 研判安全风险隐患

自动驾驶系统依托车端计算平台运行，通过传感器实时采集环境信息，经软件系统分析处理生成控制指令驱动车辆。传感器作为系统的“感知核心”，负责采集车辆周边环境数据并传输至计算平台，如有故障或误差可能导致自动驾驶系统误判，引发安全隐患。软件系统则承担“决策中枢”角色，基于数据规划行驶路线并输出控制指令，但程序错误或软件漏洞可能被恶意攻击利用，可能会导致信息泄露、数据被篡改、车辆失控等问题。

自动驾驶系统通过激光雷达、摄像头及毫米波雷达等多源传感器协同感知环境，但在极端气象或复杂场景下，面临显著性能局限。强逆光易致摄像头车道线识别失效，雨雪大雾等天气削弱光学传感器目标捕捉能力。激光雷达基于激光线束进行精确测距，但在雨雪等天气下，激光点云信号衰减严重，探测距离受限，而且精度显著下降，浓雾条件下其精度降幅超50%。

自动驾驶系统依托人工智能算法实现周边环境感知、行驶路径规划与车辆运行控制，这些算法通常基于深度学习神经网络实现。现有模型依赖海量标注数据训练，但如遇罕见场景，可能存在样本数据匮乏导致模型泛化能力受限的情况，面临特殊障碍物识别、夜间低能见度行人检测等长尾场景时处理困难。

自动驾驶系统运行可能还面临软件可靠性和网络安全方面的风险。系统需通过云端平台、路侧单元进行实时数据交互与指令传输，通信链路有可能会成为攻击突破口。黑客利用通信协议漏洞或未加密传输通道，实施中间人攻击、恶意指令注入等行为，可能导致用户隐私数据被窃取、导航路径被篡改、车辆转向制动系统被远程操控等问题，引发交通事故的风险。

着力强化技术保障 开展可信应用实践

北京主线科技有限公司（以下简称主线科技），作为自动驾驶卡车核心技术开发与商业化应用的领军企业，依托中国工程院院士李德毅与清华大学博士张天雷领衔的顶尖人工智能团队，已在自动驾驶卡车领域取得显著成就。目前，公司已成功交付超900台智能卡车，并在多个港口物流枢纽及高速干线物流场景实现规模化商业化运营，打造了覆盖港口园区、短倒集疏运、高速干线的自动驾驶成套解决方案，以自动驾驶卡车的可信应用实践，为筑牢公共安全防线提供了可资借鉴的行业范例。

为保障自动驾驶卡车在真实应用场景中可靠稳定、安全高效运行，主线科技在软硬件系统建设、网络安全、评估测试和运营管理等相关方面采取多重保障措施。

强化软硬件系统，筑牢安全基石。在硬件系统中，主线科技采用冗余设计策略，为核心器件提供备份，特别是传感器系统，通过部署多个相同或不同类型的传感器，如同时使用摄像头、激光雷达和毫米波雷达来感知周围环境，实现感知区域的无缝覆盖，有效解决单一传感器在特定条件下的性能缺陷及单点故障问题。在软件系统中，开发并内置先进的故障诊断模块，实时监测硬件状态与数据质量，确保在出现异常时迅速响应，采取切换备用设备、降级系统功能或紧急停车等措施，保障行车安全。

融合多模态技术，提升感知能力。在软件系统方面，主线科技创新性采用多模态传感器融合技术，实现对车辆周边环境的全方位、高精度感知。基于海量的真实道路测试数据，主线科技运用自监督学习算法，深度挖掘潜在高价值数据，在预训练模型基础上显著提升了系统对长尾场景的泛化能力。在开发过程中，主线科技基于多年系统开发和真实场景应用经验，遵循汽车信息安全和功能安全等相关标准，提出安全可靠的软件架构。对于开发人员要求其遵循安全编程规范，减少软件漏洞的产生；在软件上线运行过程中进行实时监控，对软件性能、安全漏洞进行全方位检查扫描，发现问题及时修复。