智能駕駛安全評估正經歷從"實驗室理想態"向"全域壓力測試"的範式轉變。特斯拉"幽靈剎車"事件暴露出純視覺方案對特殊光影條件的誤判，Uber自動駕駛致死案則揭示決策演算法對突發場景回應的致命缺陷，
這些案例直指當前安全體系的三重漏洞：感測器冗餘不足、邊緣案例覆蓋度低、人機權責模糊。
技術反覆運算正在構建更嚴密的安全閉環：多模態感測器融合架構顯著提升環境感知魯棒性，如Mobileye採用雷達+激光雷達+攝像頭方案將障礙物漏檢率降低82%；
強化學習演算法通過500萬小時虛擬模擬測試，可預演極端場景下的決策邏輯；車路協同技術使智慧路側單元實時補償車載系統盲區，形成雙重安全冗餘。
法規制定亟需建立"技術-倫理-法律"三位一體的監管框架。歐盟《通用安全法規》要求自動駕駛系統必須通過"可解釋性測試"，中國《智慧網聯汽車道路測試規程》明確分階准入標準，美國則通過碰撞責任法案重構保險理賠機制。
未來法規需重點突破三大領域：建立動態場景庫認證體系、制定數據安全生命週期管理標準、構建跨品牌事故數據共享機制，為智能駕駛裝上"法治保險杠"。