يخضع تقييم سلامة القيادة الذكي لنقلة نوعية من "المثل المثالي للمختبر" إلى "اختبار الإجهاد العالمي". كشف حادث "فرامل الأشباح" في تسلا عن سوء تقدير المخطط المرئي الخالص في ظروف الإضاءة والظل الخاصة ، وكشفت قضية وفاة الطيار الآلي في أوبر عن الخلل القاتل في استجابة خوارزمية صنع القرار للمشاهد المفاجئة.

تشير هذه الحالات إلى نقاط الضعف الثلاثية في نظام الأمان الحالي: عدم كفاية التكرار لأجهزة الاستشعار ، وانخفاض تغطية حالات الحافة ، وغموض حقوق ومسؤوليات الإنسان والآلة.

يعمل التكرار التكنولوجي على بناء حلقة مغلقة أمنية أكثر إحكاما: تعمل بنية اندماج المستشعرات متعددة الوسائط على تحسين متانة الإدراك البيئي بشكل كبير ، مثل حل رادار Mobileye + lidar + الكاميرا لتقليل معدل الكشف عن العوائق المفقودة بنسبة 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。

تحتاج الصياغة التنظيمية بشكل عاجل إلى إنشاء إطار تنظيمي "تقني - أخلاقي - قانوني" ثلاثي في واحد. تتطلب لائحة السلامة العامة للاتحاد الأوروبي من أنظمة القيادة الذاتية اجتياز "اختبارات التفسير" ، وتحدد لوائح اختبار الطرق الصينية للمركبات المتصلة الذكية (ICVs) معايير الوصول المتدرجة ، وتعيد الولايات المتحدة بناء آلية مطالبات التأمين من خلال قانون المسؤولية عن التصادم.

في المستقبل ، يجب أن تركز اللوائح على ثلاثة مجالات رئيسية: إنشاء نظام اعتماد مكتبة سيناريو ديناميكي ، وصياغة معايير إدارة دورة حياة أمن البيانات ، وبناء آلية لمشاركة بيانات الحوادث عبر العلامات التجارية ، وتركيب "مصد سيادة القانون" للقيادة الذكية.