红颜堪夸汽车已逐渐从交通工具演变为人们的“第三生活空间”，智能汽车系统由最初的收音机、蓝牙电话发展到集音频、视频、导航、ADAS 驾驶辅助、人机交互等多功能模块于一体的综合性平台，智能座舱技术不断迭代创新，智能汽车的安全问题也日益凸显。

　　2024年10月9日，为期两天的“2024中国汽车电子信息（金凤）国际论坛”在重庆召开。中国工程院院士、全球行业顶尖专家、知名高校学者以及汽车制造商和零部件企业人员出席，共同探索汽车电子技术的最新发展趋势，推动智能网联汽车产业发展。

　　作为国家级车辆检测技术研发机构，招商局检测车辆技术研究院有限公司（招商车研）在本届论坛上，发布了汽车智能安全评价规程（AI-SAP）和汽车智能驾舱评价规程（AI-CAP）两大评价体系，并聘任李骏院士为汽车智能安全评价规程（AI-SAP）技术委员会主任委员，李克强院士为汽车智能驾舱评价规程（AI-CAP）技术委员会主任委员。

　　在2024中国汽车电子信息（金凤）国际论坛大会开幕暨AI-SAP和AI-CAP两大规程发布后，主办方还特别安排了专家媒体访谈，一起围绕汽车智能安全评价规程对行业技术发展推动作用、汽车智能驾舱商业化应用等主题展开分享交流。

　　首先，理想汽车智能空间副总裁勾晓菲谈到在智能座舱评测过程中遇到的挑战还是非常大的，目前功能集成会变多，或者是功能变丰富，这本来是一个升维的挑战，因为之前都是一些传统的功能，就是不管功能再多，它其实都是加法。但是今天整个的这个座舱也好，或者是交互体系也好，都是全面的AI化，然后它带来的评测的难度就会非常大，以前我们对功能的评价，其实就是零一的评价，这个功能可用或不可用。所有的测试基本都这么做。但是基于AI的话，就不简简单单是可能不可能，而是好用不好用，好用不好用它就是 0 ~ 100。它可能是一个现象打分。我们身边最常接触的，比如说一些翻译软件，很难说翻译软件对这句话翻译得对或者不对，更多的是给它打个分，发现句子是不是足够的优质，对吧？就是所有的 AI 承载的功能，就会往这个方向上去走，尤其是整个平台体系都会是一个重建的过程，而且其实是一个完全生命维度的过程。

　　第二个，现在所有的功能迭代速度非常快，比如说以一辆汽车为例的话，我们一年发布的大版本，比如说至少是小数点后一位的这种，偏大的版本至少在 13次以上，还有非常多的小版本，那这样快速的迭代怎么样去做测试？怎么样去做验证？其实我们现在是有一套非常完善的自动化体系，我们的基础功能基本上已经不需要人去做测试。我们有一个1000多平的实验室，有400多个我们可以称之为自动化测试的机器终端，每一次版本发布基本都是这些自动化终端去跑这种基本功能，这些终端可以测功能，但是很难去测试AI交互。

　　随后，智己汽车副首席技术官郭辉也发表了自己的观点。第一方面，从技术角度来说，智己汽车发布了自己的大模型，其实就是基于人工智能模型，这个模型比以前要更复杂。那么怎么样通过一个主观加客观这样的一些方式来进行评价？这确实是一个挑战！今天论坛发布了一些关于主观评价的标准体系。我觉得应该是行业里大家可以一起在这个平台上共享相应的经验，一起来推进这个领域的发展。

　　第二个，就是跨域带来的挑战。以前我们将智驾和智舱当做了两个域，但是目前舱与驾在逐渐融合，从座舱来讲，在人驾和自驾的情况下，都应该给驾驶员提供更好的引导服务，驾驶员的时间消费在哪，就给他提供相应的服务。当他需要接管驾驶的时候，我们要及时提醒。

　　本次规程发布增加了跨域的评价。这个跨域，不仅是驾+舱的跨域，甚至有比如说驾+底盘的跨域，也有舱+底盘+驾的融合，所以这些都是我们要一起进行探索的地方。以智己为例，虽然我们有企业自身和上汽集团的主观评价标准，但我觉得不够，根据人工智能大模型的应用和跨域融合的发展趋势，我们需要更好的标准。

　　当谈到现在汽车智能座舱整合了智驾系统，仪表盘，中控屏等，有没有一些相应的判断标准去评价便利性和安全性时。理想汽车智能空间副总裁勾晓菲表示，如果是传统的座舱，其实都是有常规标准的。但是中国汽车产业已经进入智能化发展，对于AI交互体系是需要重新构建的，这一套标准其实非常复杂，包含认知心理学、语言学，甚至还有医学。这些一定会是未来对座舱很好的理论支撑。

　　同时，勾晓菲认为，从长远来看，随着自动驾驶的临近和技术越来越成熟，交互的内容一定会发生变化，现在的仪表或者HUD，它更多只是传递驾驶信息。但是当车增加了智能驾驶功能后，驾驶信息重要性就会变得极弱，大家可能对这件事情的感知或者依赖不那么强了，反而消费者更加关注如何在车里度过愉快的时光，娱乐内容会成为大家更感兴趣的方面，那么如何能够通过交互系统去承载这些内容的交互？我觉得会是一个大主题！

　　针对新浪汽车提问智己在汽车自动驾驶安全方面有哪些特点时，智己汽车副首席技术官郭辉回答，从智己汽车成立的那天开始，我们就把安全当做整个产品的底线级自动驾驶都在同步开展研发，L2++级别的车安全行驶里程已经超过了3亿公里，L3也计划在 2026 年底前量产L3智驾系统，L4级别的车安全行驶里程已经超过了 400 万公里，包括商业行驶超过了 20万。这些数据的基础就是安全，首先要保证安全，这是我们叫做产品的生命线。

　　同济大学朱西产教授随后指出，现在对于智能驾驶来说，安全应该是重中之重。现在很重要的一个事情是要一个系统的评价。今天在中国汽车电子信息（金凤）国际论坛上，我们可喜的是，招商车研提出的智能安全测评，这是切中了要点，安全需要第三方来评价。不管是媒体评，用户评，企业评，不可能都一一体验。一辆智能汽车应该达到什么样的安全性？这个事情我觉得是必须有一套严格的体系，要全体系，不能只是出难题，评价要有系统性，不及格的不能出去，及格的才能出去。然后在数据闭环的逐步迭代中，一点一点从 60 分到 70 分到 80 分到 90 分，然后越用越好，应该是这样的逻辑，所以人工智能，它的成长过程可能跟我们在座的人的成长过程是一样的，所以今天我们看到的AI SAP，就是这样的一个智能安全评价体系。

　　我们看到这个 AI SAP，得到了院士们的支持的话，我是很期待的，希望它具有系统性，能够构筑一个智能安全的底线 分在哪。不能一上来就是120公里能不能刹停，夜里行不行，大雨大雾行不行，这个东西要一点一点来。

　　访谈最后，吉林大学教授王琳虹谈到了AI大模型在智能座舱的应用主要体现在三个层面上。第一个，与传统座舱相比，智能座舱的交互从被动转到了主动，AI 这个大模型上车之后，可以主动的去跟用户交互。第二个层面，推送由同质化进化到差异化，大模型可以根据不同的用户习惯，推送当时场景下所需要用户功能，反过来，差异化推送又推动了场景的进化，这是第二个层面。第三个层面其实就是推送和交互的质量问题，大模型上车之后，跟用户的交互更接近于人类自然语言交互。

　　随着AI大模型上车，智能座舱发展开始爆发，进入了 4.0 时代，如此快速的发展需要一个评价规程加以约束。据统计，1.66%的交通事故是由驾驶员在操作车机系统引起的。不要小瞧这个比例，每年世界上发生交通事故数量是非常高的，一相乘，绝对值就不容忽视了，所以说从交通安全的角度来说，这个测评是非常急需的。

　　同时，好的交互设计可以成就一个产品，差的交互设计也会毁掉一个产品，汽车智能驾舱评价规程不会限制技术的发展，在约束边界内发展智能座舱，应该说是一个更好的保护。