今天分享的是：2025年车用人工智能标准适用性研究报告线上配资线上
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车用AI加速渗透 行业标准体系逐步清晰
随着智能网联汽车技术的快速发展，车用人工智能（AI）正从实验室走向规模化应用，成为重塑汽车产业的核心力量。近日，中国汽车标准化技术委员会发布的《车用人工智能标准适用性研究报告》，系统梳理了当前车用AI标准的适配情况，为行业发展提供了清晰的标准化路径。
车用AI已深度融入汽车全场景
如今，车用AI技术已不再是科幻概念，而是实实在在地赋能汽车产业升级。在自动驾驶领域，从L2级辅助驾驶到L4级自动驾驶的技术突破中，AI算法通过分析传感器数据实现环境感知、路径规划和决策控制，多家车企已推出具备自动泊车、高速领航等功能的车型。
智能交通管理系统也因AI技术焕发新生，通过对交通流量的实时分析，AI能优化信号灯配时、预测拥堵点，不少城市已试点AI交通调度系统，通行效率提升显著。驾驶辅助系统更是成为主流车型的标配，自适应巡航、车道保持、盲区监测等功能，背后都依赖AI对路况的精准判断。
展开剩余84%在车辆维护与用户体验层面，AI的作用同样突出。通过分析车辆传感器数据，AI可预测零部件故障并提前预警，让保养从"定期"转向"按需"；智能座舱则借助语音识别、人脸识别等技术，为用户提供个性化服务——识别驾驶员情绪调整空调温度、通过语音指令完成导航设置等场景，正成为日常驾驶的新常态。
未来，车用AI还将向更深层次演进。与云计算结合后，车辆可实时调用云端算力处理海量数据，实现更精准的交通预测；边缘计算的普及则能降低数据传输延迟，提升紧急情况下的响应速度；深度学习算法的优化将让车辆决策更接近人类驾驶逻辑，而人车协同技术的发展，会让AI成为驾驶员的"智能副驾"，通过监测驾驶员状态调整驾驶模式。
标准体系适配性初现 多数现有标准可直接应用
车用AI的快速发展，离不开标准体系的支撑。此次研究以《国家车联网产业标准体系建设指南（2023版）》为框架，对2020年至2024年发布或报批的67项汽车标准进行了梳理，涵盖驾驶辅助（ADAS）、自动驾驶（AD）、功能安全、信息安全等七大领域。
研究发现，现有标准中63%（42项）与车用AI"相关且适用"。这些标准在技术要求、应用场景、安全规范等方面与AI技术高度契合。例如，《道路车辆盲区监测系统性能要求及试验方法》《乘用车夜视系统性能要求与试验方法》等，虽未直接提及AI，但对传感器性能、功能逻辑的规定，完全适用于基于AI的感知系统；信息安全领域的《汽车信息安全应急响应管理规范》《道路车辆信息安全工程》等标准，也为车用AI的网络安全防护提供了依据。
另有27%（18项）标准"相关但需要修改"。这类标准虽与AI技术有关联，但受限于技术发展速度，未能完全覆盖新场景。比如《智能网联汽车术语和定义》《道路车辆先进驾驶辅助系统术语及定义》中，关于AI算法、多模态交互等的术语定义仍不完善，可能导致行业理解偏差；功能安全领域的部分标准，对AI特有的算法风险、数据安全等考虑不足，需要补充针对性要求。
仅10%（7项）标准与车用AI"不相关"，主要涉及机械结构、传统诊断通信等与智能化无关的领域。
未来标准制定将聚焦AI特性与安全
针对当前标准体系的现状，研究报告提出了未来车用AI标准制定的方向，核心是让标准更贴合AI技术的特点与需求。
在基本原则上，标准需充分考虑车用AI的实时性、高可靠性和强适应性。不同于传统电子系统，车用AI需在毫秒级内处理摄像头、雷达等多源数据，在暴雨、强光等复杂环境下保持稳定，还需适应不同地区的交通规则和驾驶习惯，这些特性都将在未来标准中得到体现。
安全与隐私保护是重中之重。未来标准将强化数据全生命周期的安全管理，从采集、存储到传输均需加密保护；针对AI特有的算法风险，将新增对抗样本攻击防护、算法可解释性等要求，确保AI决策"可知可溯"；同时，冗余设计将成为标配，通过双重处理路径等机制，保障单一系统失效时车辆仍能安全运行。
对于现有标准，"相关且适用"的将建立动态监测机制，随技术发展定期复审更新；"相关但需要修改"的则会启动专项修订，比如补充车用AI术语定义、拓展测试场景以覆盖城市复杂路况等。此外，行业还计划制定车用AI基础共性标准，填补现有标准在AI系统可靠性、数据质量等方面的空白。
随着这些标准的落地，车用AI技术将在更规范的框架下加速普及，不仅让驾驶更安全、更舒适，也将推动智能交通体系的成熟，为城市出行带来革命性变化。
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发布于：广东省