前不久，安徽、江苏、浙江等地的高速公路上出现了诸如“高速路况复杂，慎用辅助驾驶”“智能驾驶只是辅助，高速开车仍需专注”等警示标语，引发社会对智能驾驶技术安全性及应用的关注。

近年来，智能驾驶技术快速发展，成为许多新能源汽车的重要卖点。然而，随着该技术频频引发事故，不少专家呼吁为其“系”上安全带。中国科学院院士欧阳明高认为，再高级的智能驾驶也只是辅助，不能称之为完全自动驾驶。很多用户把智能驾驶当成完全自动驾驶，这种错误认识在一定程度上导致用户过度依赖、信任智能驾驶功能。

当前，我国将汽车自动驾驶能力分为6个等级。L0级为完全手动驾驶，需驾驶员完成全部驾驶操作。L1级为辅助驾驶，智能驾驶技术可协助驾驶员控制车辆速度、方向等，但要求驾驶员全程参与驾驶。L2级为部分自动驾驶，车辆基本具备掌握驾驶权的能力，但需要驾驶员监控周围环境，随时接管车辆。目前，多数车企推出的所谓自动驾驶功能实际处于L2级水平。L3级及以上都是有条件的自动驾驶。L4级是高度自动驾驶，L5级代表完全的自动驾驶。目前还没有量产车型能达到L3级水平，更不要说达到L4、L5级了。受技术、环境、法规等影响，智能驾驶技术在实际应用中存在感知系统缺陷、决策算法风险、网络安全威胁、人机交互不成熟以及法规与责任模糊五大类安全隐患。例如，一些车辆由于自身硬件故障或传感器在恶劣环境中性能下降，出现无法准确检测到静止车辆等情况，造成极大安全隐患。此外，驾驶员因过度信任系统而分心，在系统退出自动驾驶时，无法及时接管车辆。

当前智能驾驶技术安全性测试与评估标准在分类体系、适用范围和技术要求等方面呈现多元化特点，亟待系统性完善。从国际标准体系来看，ISO 26262《道路车辆功能安全》聚焦L1至L3级系统的硬件与软件失效防护；国际汽车工程师协会制定的SAE J3016分级标准构建了L0至L5级的全球通用框架，与之对应的我国国家标准《汽车驾驶自动化分级》（GB/T 40429-2021）同样确立了L0至L5级；欧盟UN ECE R157作为首个L3级约束性法规，特别强调冗余设计和数据存储等核心要求。在国内标准建设方面，《智能网联汽车道路测试规范》建立了封闭场地与模拟仿真的双重验证机制，《智能网联汽车生产企业及产品准入管理指南》（2023）强化了数据安全与OTA升级的全流程管控，而《自动驾驶系统安全技术要求》等CSAE团体标准则细化了功能安全与预期功能安全的技术指标。然而，现有标准体系仍面临三方面挑战：测试场景库覆盖率不足，特殊工况与边缘案例亟待补充；评估方法过度依赖理想化测试条件，真实道路验证有待加强；标准迭代速度滞后于技术演进节奏。建议构建包含施工路段、紧急车辆优先通行等复杂场景的动态测试数据库；建立跨国标准互认机制以突破跨境测试壁垒；推行标准与技术协同发展模式，推动智能驾驶技术安全体系的升级。