"当前自动驾驶系统的实际发展明显滞后于预期，面临的难题仍有很多。虽然不断增加传感器数量和数 据规模，但在面对极端复杂场景时，受限于'黑盒模型'的不可解释性与泛化能力不足，系统安全性难以 保障，难以突破L3向L4、L5发展的瓶颈。"7月15日，《中国经营报》记者获悉，清华大学车辆与运载 学院院长、教授王建强在"2025新能源智能汽车新质发展论坛"上分享了关于智能汽车安全技术发展现状 与趋势方面的思考。 当前，智能汽车的安全问题成为关注的重点，而传统的"数据喂养"已经远远不能满足复杂的场景需求。 王建强认为，面对复杂、泛化与未知等高风险交通情境，传统自动驾驶系统易陷入安全瓶颈。所以在他 看来，为实现高等级自动驾驶落地，需要构建"自主学习+先验知识"的新范式：一方面利用大模型增强 环境理解和推理能力，实现自主"智能涌现"；另一方面引入人类知识学习与反馈机制，提升系统在长尾 场景下的安全与泛化表现。 王建强表示，总体趋势是回归以人为中心的技术理念，聚焦"认知人、学习人、超越人"的系统能力构 建，推动从功能智能走向认知智能的根本转变。 数据和规则驱动路线存在局限性 目前智能汽车安全是国家发展的重大需求，而我国的道路交通 ...