[摘要] 当前，汽车产业正向智能化、网联化深度转型，车用人工智能已规模化落地并带来算法、数据、网络、功能安全及伦理合规等多重风险，构建完善的安全标准体系成为产业发展核心前提。本文梳理全球车用人工智能安全法规与标准进展，解析欧盟、美国、日本监管框架及 ISO/IEC、IEEE等国际通用标准，对比我国相关法律法规与强制性、推荐性国家标准，总结全生命周期覆盖、多安全域融合、国际国内协同、强制约束增强的体系特征。同时从技术研发、安全保障、供应链管控、人才组织等六大维度提出企业能力建设路径，展望标准更趋完善、监管精准高效、产业安全融合的发展趋势，为智能网联汽车合规量产与高质量发展提供参考。

[关键词] 车用人工智能；人工智能标准；人工智能安全；企业能力建设

刘玉莹

工程师，主要研究方向为智能驾驶汽车认证技术、座舱智能化认证技术，

以及车用芯片产品认证制度、车用人工智能标准化。

引言

当前，全球汽车产业正经历由电动化向智能化、网联化深度演进的关键变革，汽车从传统交通工具加速向“移动智能体”转型。人工智能作为智能网联汽车的核心技术底座，深度融入感知决策、智能座舱、车云协同、自动驾驶全场景，在提升出行效率、优化驾乘体验的同时，也带来算法安全、数据安全、网络安全、功能安全、伦理合规等一系列全新挑战。建立统一、完善、可落地的车用人工智能安全标准体系，已成为保障产业健康有序发展、支撑企业合规量产与市场化运营的核心前提。本文结合国内外最新法规与标准进展，系统解读车用人工智能安全体系框架，并面向整车企业、零部件供应商、科技公司提出针对性能力建设路径，为行业高质量发展提供参考。

1 车用人工智能应用现状

技术爆发与场景规模化落地。随着大模型、多模态感知、具身智能（有物理载体的AI，比如人形机器人）、端到端架构等技术快速上车，汽车智能化进入技术迭代加速、场景全面落地、监管日趋严格的新阶段。车用人工智能不再是实验室技术，而是成为量产车型的核心竞争力与用户核心关注点，并整体呈现三大发展特征。

一是产业定位：从交通工具到移动智能体。汽车的核心属性发生根本性转变，传统机械架构逐步让位于“计算+软件+数据+AI”全新架构。以具身智能为底座，融合车载大模型、多传感器感知、人车路云协同决策，使车辆具备自主感知、实时理解、动态决策、主动交互能力，形成完整智能体形态。由深圳立德机器人有限公司、国家地方共建具身智能机器人创新中心等十家单位共同发布的《2025人形机器人与具身智能产业研究报告》显示，2025年，中国具身智能市场规模达52.95亿元，占全球市场份额27%，车用场景成为具身智能落地最广泛、商业价值最突出的领域。这一变革不仅重构产品形态，更重塑产业链分工、价值链分配与市场竞争格局。

二是场景落地：驾驶与座舱双向升级。在智能驾驶层面，高阶加速， L2级辅助驾驶（车辆属半自动驾驶，人必须全程手握方向盘、随时接管）全面普及，2025年国内新车渗透率达64.2%，成为乘用车主流配置。L3级有条件自动驾驶（在限定场景内自动驾驶）从示范运营走向市场化落地，部分城市率先发放专用号牌，允许车辆在高速、城市快速路等特定场景实现自动驾驶。端到端大模型架构替代传统模块化方案，国产高算力车规芯片规模化装车，为高阶自动驾驶提供坚实算力支撑。在智能座舱方面，从被动响应到主动服务，座舱AI向“自然化、个性化、主动化”升级。多模态交互融合语音、视觉、手势、情感识别，支持连续对话、上下文理解、跨域联动；基于用户习惯、出行场景、时间地点等信息，AI主动调节座舱环境、推荐路线与服务内容，实现千人千面体验。舱驾一体域控制器深度融合，简化电子电气架构，提升系统响应速度与运行稳定性。

三是监管导向：标准与安全成为底线要求。面对技术爆发所引发的风险，国家及行业监管明确了“创新与安全并重”的导向。加快完善车用人工智能标准体系，促进政策与产业链的协同发展^[1] ；支持具身智能的深度融合，推动L3级自动驾驶技术的规模化应用，以及L4级自动驾驶技术（设计运行条件下，智能汽车持续执行全部动态驾驶任务）在城市道路、园区、港口等场景的落地；针对人工智能爆发期的风险，强化人工智能伦理审查^[4]、全生命周期测试验证以及安全评估，以确保技术在合规框架内实现创新发展。

总体来看，车用人工智能已进入 “规模化落地、商业化运营、规范化监管”并行的关键阶段。技术快速普及的同时，系统复杂度指数级提升、长尾场景（概率极低，但一旦发生易引发事故的极端路况）不可控、数据隐私风险、网络攻击隐患、权责界定模糊等问题日益突出，对标准体系与企业安全能力提出前所未有的高要求。

2 国内外车用人工智能标准体系建设情况

全球已形成国际法规、区域立法、国家强制标准、行业团体标准协同配套的多层级安全体系，覆盖功能安全、预期功能安全、网络安全、数据安全、隐私保护、AI治理、伦理合规等全维度，为车用人工智能提供明确合规基线与技术依据。

2.1 国际标准与法规体系 

国际层面以欧盟、美国、日本为代表，联合ISO（国际标准化组织）、 IEC（国际电工委员会）、IEEE（电气电子工程师协会）、UN/WP29（联合国世界车辆法规协调论坛）等组织，形成成熟监管框架，具体见表1。

2.1.1 欧盟：严格立法

全球标杆欧盟构建以AI Act 《人工智能法案》为核心^[5]、GDPR 《欧盟通用数据保护条例》数据保护为支撑、UN/WP29系列法规为配套的强监管体系。AI Act将自动驾驶、智能决策等车用AI列为“高风险AI”，要求强制合规评估、测试验证、透明告知、持续监控、事故追溯。 UN/WP29发布R155、R156、R157、 R171等强制法规，成为全球准入重要参考。

2.1.2 美国：风险导向，标准引领

以NHTSA（美国国家公路交通安全管理局）自动驾驶指引、UL 4600 《自动驾驶安全标准》、NIST美国国家标准技术研究院《AI RMF 1.0风险管理框架》为核心，采取“指引+ 标准”模式，聚焦风险防控与安全验证，强调全生命周期安全保障。

2.1.3 日本：场景落地，安全优先

日本国土交通省（MLIT）发布自动驾驶汽车安全技术指南，聚焦特定场景商业化落地，明确安全设计、测试验证、应急响应要求。

2.1.4 国际通用核心标准

ISO/IEC、IEEE发布一系列基础与专用标准，构成车用AI安全技术基石。

2.2 国内法律法规与标准体系

强制性与推荐性标准协同推进，全面对接国际规则。以《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》（以下简称“《数据安全法》”）《中华人民共和国个人信息保护法》（以下简称“《个人信息保护法》”）为核心，构建数字安全与隐私保护法治底座。专项规章配套支持《汽车数据安全管理若干规定（试行）》《生成式人工智能服务管理暂行办法》《互联网信息服务算法推荐管理规定》《互联网信息服务深度合成管理规定》等，直接针对车用数据、AI算法、大模型应用提出明确要求。工信部发布智能网联汽车准入与试点政策，规范自动驾驶上路、运营与监管，具体见表2。

与此同时，智能网联汽车测试、数据安全、通信等行业标准快速完善，形成完整支撑体系。

2.3 标准体系核心特征

当前，车用人工智能安全标准呈现显著发展趋势。首先是车用人工智能安全要求的全生命周期覆盖：从需求、设计、开发、测试、生产、运营、软件升级到退市全流程管控^[7]；促进多安全域融合发展，在功能安全、预期功能安全、网络安全、数据安全、算法安全、伦理安全等领域充分协同融合。其次是推动国际国内协同：核心条款对接国际标准，兼顾中国路况与产业特点。第三是强制约束制度增强，由推荐性向强制性转变，准入、检测、认证、处罚机制日趋完善。 标准体系的完善，使得车用人工智能已进入“依标研发、按标准入、合规运营”的新阶段，企业需要建立体系化能力，而并非单点技术突破。

2.4 标准比对的启示

中外车用人工智能安全标准在治理逻辑、制度架构、技术路径与实施机制上的差异，揭示了智能汽车安全治理的多重可行范式，为我国标准体系优化与制度创新提供了具有学术价值的启示。

首先，安全治理需在刚性规制与创新激励之间实现动态均衡。欧盟以立法先行构建高强度约束体系，能够有效控制系统性风险，但易提高技术迭代成本与市场准入门槛；美国采用风险导向与柔性治理模式，有利于保持产业创新活力，但存在安全责任界定模糊、监管滞后于技术演进的问题。我国车用人工智能安全治理应坚持底线安全与创新发展并重，以强制性标准构筑不可突破的安全基线，以推荐性标准释放技术探索空间，在规制强度与创新效率之间建立自适应平衡机制。

其次，标准体系与法律法规须形成协同耦合的制度闭环。欧盟以AI Act、GDPR欧盟通用数据保护条例）等上位法为引领，实现标准条款的法定化与强制执行效力，提升合规约束刚性。我国应推动标准与法律体系深度衔接，加快自动驾驶、车用算法、数据跨境、事故责任等领域的立法进程，将成熟的标准要求转化为法律规范，形成“法律定规则、标准定技术、准入管落地”的一体化治理架构，提升制度权威性与执行效能。

第三，场景化与本土化是标准落地有效性的核心前提。美国、日本均以限定运行区域、典型应用场景为突破口推进标准落地，验证了场景驱动型标准化路径的可行性。我国道路交通环境具有混合交通量大、非机动车高频交互、施工与临时路况复杂等特征，必须强化标准的本土场景适配性。围绕中国典型交通流、道路条件与用户行为模式构建场景库与验证方法，提升标准的针对性、可测性与实操性。

第四，全生命周期理念应贯穿标准体系设计与实施全过程。ISO、欧盟、美国均将全生命周期管理作为AI安全保障的核心逻辑，覆盖研发、部署、运营、升级、退市等环节。这表明，车用人工智能安全已从单点技术防护转向系统性、过程化、可追溯的综合治理。我国需进一步强化全生命周期安全理念，将安全要求嵌入需求定义、架构设计、数据治理、模型训练、测试验证、在线监控、漏洞响应与产品召回全流程，构建持续改进的安全闭环。

第五，国际化接轨与本土化创新构成标准竞争力的双重支柱。国际标准强调通用性与互认性，为全球产业协同提供基础；各国本土化规则则体现产业基础、路况特征与监管偏好。我国标准建设应坚持自主原则与开放兼容统一，在核心安全指标、测试方法、治理框架上对接国际规则，同时在数据合规、算法备案、伦理审查、运行监管等方面形成具有中国特色的制度供给，提升国际标准制定中的参与权与话语权。

3 AI新技术背景下企业能力建设

面对智能化转型与严格合规要求，企业需从技术、管理、数据、安全、合规、人才六大维度构建体系化能力，实现安全可控、可验证、可追溯、可持续改进。

3.1 AI全生命周期技术研发能力

需求与架构能力，建立AI安全需求工程，对标ISO/PAS 8800 《道路车辆 人工智能安全》、ISO 21448:2022 Road vehicles—Safety of the intended functionality(《预期功能安全》)识别极端场景、长尾风险、传感器局限、算法失效模式，将安全要求融入电子电气架构、舱驾一体设计、端到端模型架构。数据与模型工程能力，构建高质量场景数据库，解决数据稀缺、标注成本高、仿真与现实偏差问题；建立数据质量、偏差检测、去标识化、脱敏能力；规范模型训练、验证、迭代、监控流程，降低幻觉、误判、性能回退风险。测试与验证能力，建立“仿真+封闭场地+开放道路”三位一体验证体系，覆盖极端天气、异形障碍、无标线道路、临时交通等长尾场景；开展渗透测试、攻防演练、压力测试，提升系统鲁棒性。

3.2 全维度安全保障能力

对网络安全开展能力建设，落实GB 44495—2024《汽车整车信息安全技术要求》、ISO/SAE 21434 《道路车辆网络安全工程》，建立车载通信、云端接口、软件升级、蓝牙WiFi等全端口防护；构建入侵检测、安全审计、应急响应、漏洞闭环机制，防范远程攻击与指令篡改。数据安全与隐私合规能力，需满足《数据安全法》《个人信息保护法》及汽车数据规定，实现数据分类分级、本地化存储、出境安全评估、最小必要采集、全程加密与销毁；建立用户授权、告知、删除、撤回机制。算法安全与伦理能力，建立算法公平性、可解释性、透明性管控；开展伦理审查，避免算法偏见、决策黑盒、过度依赖、责任模糊问题；满足AI生成内容标识、风险告知、用户知情权要求。

3.2.1 供应链与协同管控能力

注重供应链安全管理，将安全要求延伸至芯片、传感器、算法、域控制器、云服务供应商；建立供应商准入、审核、监控、回溯机制，防范供应链漏洞与后门。跨部门协同能力，打破研发、测试、安全、数据、法务、合规壁垒，建立AI安全委员会与跨部门工作组，实现需求、设计、验证、运营、应急一体化协同。

3.2.2人才与组织能力。

形成复合型人才队伍，引进与培养兼具“汽车工程+人工智能+信息安全+标准法规”的复合型人才，覆盖算法安全、数据治理、测试验证、合规评估、体系认证等岗位。开展全员标准合规、安全意识、伦理规范培训，将“安全优先、合规为本” 融入企业文化，形成自上而下的安全责任体系。企业通过能力建设可实现从被动满足标准向主动构建安全竞争力转变，在技术创新、市场拓展、风险防控之间取得平衡。

4 未来发展与展望 

车用人工智能正处于快速演进期，标准体系、监管机制、产业生态将持续完善。标准体系更全面、更协同、更强制。未来将加快车用人工智能专项标准研制，推动现有标准迭代升级，强化国际标准对接与国内协同；依托大模型赋能标准数字化、场景化、自动化，形成覆盖全生命周期的完整体系^[6]；强制性标准比重持续提升，检测、认证、处罚、追溯机制更加严格，标准成为市场准入与合规运营的核心依据。

监管机制更精准、更高效、更协同。健全跨部门协同监管，完善智能网联汽车准入、监督、退出机制，细化城市道路、园区、港口等场景规则；强化测试验证能力建设，推动试点经验转化为制度与标准；建立事前审查、事中监测、事后追溯全链条监管，提升监管精准性与有效性[8]。

产业发展更安全、更融合、更高质量。以标准为纽带，推动整车、零部件、科技公司、科研机构、监管部门协同发力，压实企业主体责任；推动技术创新与标准、管理、安全深度融合；构建算法安全、网络安全、功能安全、数据安全四位一体协同防护体系，筑牢安全防线。

从中长期看，车用人工智能将向更可靠、更可解释、更可信赖、更普惠方向发展。L3规模化普及、L4在特定区域全面落地，具身智能、多模态大模型深度融入驾乘全流程，安全与标准成为产业高质量发展的稳定器与护航舰。

5 结语 

汽车智能化是全球产业变革的必然趋势，人工智能为出行带来革命性体验，而标准与安全则决定了产业能走多远、走多稳。

当前，车用人工智能已从技术竞争进入标准竞争、安全竞争、合规竞争、体系竞争的新阶段。对于企业而言，必须深刻认识标准体系的重要性，将安全合规嵌入研发、生产、运营全流程，构建技术、管理、数据、安全、合规、人才一体化能力。专业机构将持续发挥标准研究、检测认证、合规咨询、体系建设优势，助力企业提升安全能力、加速产品落地、拓展市场空间。未来，在标准引领、安全护航、产业协同下，车用人工智能必将走向成熟可靠、合规可控、高质量发展新阶段，为用户带来更安全、更便捷、更舒适的出行体验，推动中国从汽车大国迈向汽车强国。

参考文献

[1] 工业和信息化部，国家标准化管理委员会.国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车2023版）[Z].2023.

[2] 中华人民共和国工业和信息化部.GB44495—2024 汽车整车信息安全技术要求[S].北京：中国标准出版社，2024.

[3] ISO/TC22 Road vehicles.ISO/PAS8800:2020 Road vehicles-Artificial intelligence safety[S].Geneva:ISO,2020.

[4] 王飞跃，汤淑明，李力.智能网联汽车人工智能安全与伦理挑战及治理框架[J]. 中国工程科学，2024,26(2):112-121.

[5] 欧盟委员会.欧盟人工智能法案（AI Act）正式文本[Z].2024.

[6] 冯霞，毛凌峰，徐婷婷等.面向车路云协同自动驾驶的大语言模型安全研究综述[J]. 通信学报，2025,46(11):291-307.

[7] Ullrich L,Buchholz M,Dietmayer K,et al.AI Safety Assurance for Automated Vehicles:A Survey on Research,Standard ization,Regulation[J].IEEE Transactions on Intelligent Vehicles,2024:1-19.

[8] 全国汽车标准化技术委员会.车用人工智能标准体系研究报告[R].天津：中国汽车技术研究中心有限公司，2025.