文章核心观点 - 公开测试暴露了当前行业智能驾驶系统在典型场景下的缺陷和问题，包括功能分级混乱、技术能力不足、测试验证不充分以及标准缺失 [1] - 行业需在功能定义、标准建设、监管实施、技术路线和数据平台等多方面进行改进，以推动智能驾驶技术安全可靠的产业化落地 [5][7][9][10] 对公开测试的看法观点 - 测试对象实质是具有L3相关功能但未达L3可靠性的系统，并非严格意义上的L2级组合辅助驾驶功能，部分企业存在营销误导行为 [1] - 测试反映出智能驾驶系统在感知、决控等环节的软硬件存在不足，AI模型训练缺乏足量高价值场景数据支撑，单车智能存在感知盲区与超视距缺陷 [2] - 主机厂为加快研发和降低成本，主要依赖仿真度不高的仿真测试和效率低的道路测试，缺乏针对危险工况的场地性能试验，导致不掌握系统能力边界 [3] - 测试关键参数未统一引争议，反映出行业缺乏统一、科学、权威的测试评价方法，相关国家标准制定进度滞后于研发测试需求 [4] 对行业的工作建议 - 应从横向控制、纵向控制及自动换道决策等基本任务区分，规范全行业对自动驾驶功能的定义、分级与命名，防止虚假宣传和用户误用 [5][6] - 需规范并加快L2/L3准入和沙盒测试等国标和团标的制定与宣贯，并适时开展行业摸底测试进行能力评定和分级 [7] - 主管部门应明确监管要求，统一要求企业开展危险场景下的封闭场地试验，实现公正公平的第三方测试评价 [8] - 行业应建立技术路线共识，通过车路云一体化应用试点，采用网联技术赋能单车自动驾驶性能提升，解决其根本瓶颈 [9] - 建议由部委牵头，利用车路云一体化试点中的云控平台，构建大规模、高质量、多维度的场景数据库，支持全行业智驾水平提高 [10] - 整车企业需进行更多复杂极限工况测试，安全法规测试仅是产品准入的下限，而非安全上限 [11] - 建议各整车企业立即整改隐藏式门把手，增加内外均可开启的机械装置，将公众安全置于标准要求之上 [12]