การประเมินความปลอดภัยในการขับขี่อัจฉริยะกําลังอยู่ระหว่างการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์จาก "อุดมคติในห้องปฏิบัติการ" เป็น "การทดสอบความเครียดทั่วโลก" เหตุการณ์ "เบรกผี" ของเทสลาเผยให้เห็นการตัดสินที่ผิดพลาดของรูปแบบภาพบริสุทธิ์ในสภาพแสงและเงาพิเศษ และคดีการเสียชีวิตของออโตไพลอตของ Uber เผยให้เห็นข้อบกพร่องร้ายแรงของอัลกอริทึมการตัดสินใจในการตอบสนองต่อฉากกะทันหัน

กรณีเหล่านี้ชี้ให้เห็นถึงช่องโหว่สามประการของระบบรักษาความปลอดภัยในปัจจุบัน: ความซ้ําซ้อนของเซ็นเซอร์ไม่เพียงพอความครอบคลุมของกรณีขอบต่ําและความคลุมเครือของสิทธิและความรับผิดชอบของมนุษย์กับเครื่องจักร

การทําซ้ําเทคโนโลยีกําลังสร้างวงปิดการรักษาความปลอดภัยที่เข้มงวดยิ่งขึ้น: สถาปัตยกรรมฟิวชั่นเซ็นเซอร์หลายรูปแบบช่วยเพิ่มความทนทานของการรับรู้สิ่งแวดล้อมอย่างมีนัยสําคัญ เช่น โซลูชันเรดาร์ + lidar + กล้องของ Mobileye เพื่อลดอัตราการตรวจจับสิ่งกีดขวางที่พลาดไป 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。

การกําหนดกฎระเบียบอย่างเร่งด่วนจําเป็นต้องมีการจัดตั้งกรอบการกํากับดูแลแบบสามในหนึ่งเดียว กฎระเบียบด้านความปลอดภัยทั่วไปของสหภาพยุโรปกําหนดให้ระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติต้องผ่าน "การทดสอบความสามารถในการอธิบาย" ข้อบังคับการทดสอบบนท้องถนนของจีนสําหรับยานพาหนะที่เชื่อมต่ออัจฉริยะ (ICV) ระบุเกณฑ์การเข้าถึงแบบแบ่งชั้น และสหรัฐอเมริกาสร้างกลไกการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทนใหม่ผ่านพระราชบัญญัติความรับผิดจากการชน

ในอนาคตกฎระเบียบจําเป็นต้องมุ่งเน้นไปที่สามประเด็นหลัก: การสร้างระบบการรับรองไลบรารีสถานการณ์แบบไดนามิกการกําหนดมาตรฐานการจัดการวงจรชีวิตความปลอดภัยของข้อมูลการสร้างกลไกการแบ่งปันข้อมูลอุบัติเหตุข้ามแบรนด์และการติดตั้ง "กันชนหลักนิติธรรม" สําหรับการขับขี่อัจฉริยะ