一輛開啟NOA 智能輔助駕駛的小米SU7標準版在安徽德上高速公路池祁段發(fā)生嚴重交通事故，該事件引發(fā)社會對智能駕駛失靈的廣泛關注和討論。

這并非個例，NOA智駕未識別錐桶撞上前方工程車，無法識別跨車道的懸空物體......頻發(fā)的悲劇將智能駕駛安全隱患暴露在公眾視野下，也加深了用戶對“智駕”的使用焦慮。

在智能駕駛系統中，傳感器相當于車輛的“眼睛”和“耳朵”，承擔著收集周圍環(huán)境信息的關鍵任務，是其“感知-決策-執(zhí)行”中的重要一環(huán)。常見的傳感器包括激光雷達、車載攝像頭、毫米波雷達等。有業(yè)內人士指出，小米SU7事故中，小米SU7標準版依賴的純視覺方案（攝像頭和算法），缺乏激光雷達等冗余傳感器，在光線復雜的夜間高速場景下，對靜態(tài)障礙物的識別存在延遲。

綜合分析多個智駕失靈事件來看，不同類型傳感器之間的協同工作也面臨挑戰(zhàn)，由于數據融合算法不夠成熟，傳感器之間在處理數據沖突時存在決策矛盾，影響了智能駕駛系統對整體環(huán)境的準確感知。為解決這些問題，傳感器企業(yè)從被動響應到主動參與制定科學合理的動態(tài)測試規(guī)范顯得至關重要。

一、動態(tài)模式規(guī)范的制定

動態(tài)測試規(guī)范能夠模擬傳感器在各種復雜實際場景下的運行狀況，全面檢測傳感器的性能。通過規(guī)范的測試，可以及時發(fā)現傳感器在不同環(huán)境條件、不同行駛狀態(tài)下的缺陷，為技術改進提供依據，從而提升各個場景下的可靠性、安全性。

當然，制定行之有效的動態(tài)測試規(guī)范，需要可落地的實施路徑。儀商網在走訪行業(yè)學會和企業(yè)中發(fā)現，建立動態(tài)指標體系-攻關關鍵技術-反哺市場的成本策略，成為實施落地的有效手段。

（2）攻關關鍵檢測技術更高的測試覆蓋率、更高效的異常分析計算、更有效的校準工具等等，是動態(tài)指標體系得以落地的關鍵一步。

通過FMEA（失效模式與影響分析）建立傳感器失效數據庫。目前許多行業(yè)協會和企業(yè)已經認識到失效數據庫對建立行業(yè)標準的至關重要性，并需要更多行業(yè)企業(yè)的參與。

據麥肯錫預測，到2030年，60%的工業(yè)標準將實現基于實時失效數據的動態(tài)迭代，標準更新周期從當前的3-5年縮短至3-6個月，產品可靠性指標可提升50%以上。

這在汽車電子領域、工業(yè)物聯網場景已經得到實踐。某頭部車企通過分析曲軸位置傳感器失效數據（占整車故障的23%），已經推動ISO26262增加：ASIL-C級傳感器需增加雙路冗余設計、故障碼觸發(fā)閾值需動態(tài)調整等相關標準。

通過加強與下游制造商的合作、參與行業(yè)標準的制定、開展仿真測試與驗證等方式，傳感器企業(yè)可在前期積極參與動態(tài)測試規(guī)范的制定工作，將為更多應用場景的滲透提供支撐作用。

6月5日，備受矚目的“IMCA第二十一屆國際論壇2025華南智能網聯新能源汽車技術大會”將于深圳國際會展中心隆重舉行。屆時關于智能駕駛的發(fā)展趨勢、關于傳感器的應用發(fā)展，將有更高質量的討論，歡迎報名參與！

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