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日前，由SAE International 主办，上海国际汽车城与T?V北德协办的第七届SAE 2025 国际汽车安全大会在上海国际汽车城圆满闭幕。大会聚焦“智能化时代的汽车安全新挑战与新机遇”，汇聚了来自全国各地近400位行业专家、企业代表与科研学者，共同探讨汽车安全的技术前沿与未来趋势。IAE智行众维资深首席安全专家方成熏(Pang SungHoon)受邀出席“功能安全与SOTIF”分论坛，并进行《基于SOTIF标准的智能驾驶设计和VaHIL测试研究》主题演讲。以下为演讲实录：

IAE智行众维资深首席安全专家方成熏(Pang SungHoon)在演讲现场

各位领导，各位嘉宾，大家上午好！

今天和大家分享我们团队在辅助驾驶安全验证领域的最新实践——基于SOTIF标准的智能驾驶设计和VaHIL测试研究。

我们都知道，传统功能安全(ISO 26262)关注的是系统故障导致的风险，但自动驾驶的真正挑战往往在于：即使硬件和软件完全正常，系统仍可能因为功能设计的局限性而失效。这就是ISO 21448 SOTIF标准要解决的问题——比如传感器误判雨天积水为障碍物，或算法在复杂路口决策失误等”非故障类风险”。

我们先从技术演进的角度，系统梳理自动驾驶安全标准的发展脉络。该图展示了汽车及机器人等自主系统的功能安全与SOTIF(预期功能安全)相关国际标准的演进过程，其中我们先看时间轴的上方：

2002年发布的IEC 61508是所有工业领域的功能安全基石，它建立了安全完整性等级(SIL)的基础框架。对于汽车行业而言需要更具有针对性的标准，2011年ISO 26262诞生，第一版发布于2011年，第二版发布于2018年，第三版预计将在2026年进行发布。根据相关消息显示，第三版预计将纳入预期功能安全(SOTIF)的相关内容，这与接下来要介绍的SOTIF标准形成技术衔接。

2016年启动了ISO21448的制定，这也是大家熟知的SOTIF标准，2022年该标准正式发布，其技术定位是专门解决“无故障情况下的功能不足”这类新型风险，例如摄像头在强逆光下的误识别，或决策算法对罕见交通场景的误判等，这些都不属于传统功能安全的范畴。

预计将在2025年生效的ISO 23793-1(MRM)，则主要针对L3-L5级自动驾驶系统，规定了在系统检测到故障或异常时，如何执行安全降级操作以达到最小风险条件(Minimal Risk Condition, MRC)，与SOTIF形成技术互补。

ISO TS 5803和正在制定的ISO 8800则代表了面向自动驾驶法规合规的新型认证框架。

对应于时间轴的下方，则是应用于其他机械设备与机器人领域的功能安全标准，这些标准虽然与汽车标准同源，但存在重要差异。其中：

?ISO 15998:2008：工程机械安全

?ISO 12100:2010：通用机械安全基本原则

?ISO 13849-1:2015 / 2023：基于控制系统的安全设计方法

?ISO 25119:2018：农业机械功能安全

?ISO 19014:2022：工程设备安全控制系统的可靠性要求

综上，就标准的演进来讲，FUSA(ISO26262)，SOTIF(ISO 21448:2022) 和 MRM(ISO 23793-1) 是实现 L3 及以上自动驾驶功能过程中，可有效降低事故风险的关键安全标准。而未来的 DCAS、ISO 8800 等标准将成为自动驾驶法规认证的核心依据。

新闻来源：中汽股份

智能网联汽车驰骋于复杂多变的现实路况，光照条件瞬息万变，从阳光明媚的白昼到夜幕笼罩的黑夜，从光线强烈的隧道入口到昏暗幽深的隧道内部，每一种光照场景都可能对智能网联汽车的感知系统、决策系统产生影响。如何确保智能网联汽车在各类光照环境下都能精准运行？智能网联复杂环境多维模拟平台的光照模拟系统给出了答案，它凭借先进技术，精准勾勒出自然光照环境的每一处细节，为智能网联汽车搭建起一座可靠的测试 “堡垒”。

光照模拟系统支持5-3000Lux无级可调，并精心设定 10 个典型值用于照度定量测试，无论是艳阳高照的晴天，还是光线昏暗的阴天，都能轻松应对。均匀排布在测试环境舱顶的灯具可保证测试区域内整体照度均匀度偏差不高于20%，单车道照度均匀度偏差不高于10%，全方位满足各类测试需求并为测试数据的准确性筑牢根基。

光照模拟系统同样采取模块化设计，单个测试单元长达 50m，依照车辆行驶方向巧妙布局，每个单元都能独立控制，犹如一支训练有素的 “灯光部队”，可根据测试指令灵活变换 “阵型”。通过单灯控制、单列控制、区域控制等多种技术手段，能完美复现隧道照明、夜间路灯照明等真实场景，为智能网联汽车提供身临其境的测试体验，大幅提升测试结果的真实性与可靠性。

该系统还具备多样化场景模拟能力，主光照系统结合频闪灯可以解锁闪电、抓拍等特殊光照效果，极大地丰富了测试场景，让智能网联汽车在各种极端或特殊光照条件下接受严苛 “考验”。

新闻来源：中汽股份

智能网联汽车要实现全天候、全场景的稳定运行，复杂多变的气象环境成为了其上路的一大挑战。当大雾弥漫，能见度骤降，如何确保智能网联汽车依旧能安全、稳定地行驶？智能网联复杂环境多维模拟平台给出了解决方案，其降雾模拟系统为智能网联汽车打造了一座专属的 “迷雾” 试炼场。

这个降雾模拟系统拥有一系列令人惊叹的技术 “硬实力”。在低能见度模拟方面，可以实现精准到15 米的最低能见度，从大雾、浓雾再到强浓雾，均可实现自然场景的精准复刻。一流体造雾技术可以让喷头雾化颗粒直径中位数稳稳控制在 25μm 左右，接近自然界的雾滴直径，让每一次雾气模拟都如同真实的自然现象再现。该系统给汽车组合驾驶辅助系统在低能见度环境下的验证，提供了真实可靠的测试环境。

降雾系统采用模块化设计，100米为一个降雾单元，每个单元都能独立控制。这使得该系统可以灵活组合出各种复杂的雾气场景，通过单个区域喷雾开启，还能实现“团雾”效果，满足智能网联汽车在不同测试需求下的严苛要求，为汽车的全方位性能测试奠定了坚实基础。

在试验效率上，降雾系统通过缩短造雾时间、精准把控能见度数据，有效保障了测试的效率和准确性。平台能在短短5分钟内迅速完成造雾且达成指定浓度指标，形成稳定的雾气环境后，还可持续稳定造雾30分钟以上，为汽车测试提供了充足的时间保障；环境舱内配备能见度测量仪，实时监测并反馈测试场地的能见度，确保每一组测试数据都精准无误。

除了科技实力过硬，模拟平台还综合采取多种手段保证降雾效果。为了保证造雾浓度，平台各入口布置了柔性卷帘装置，避免外界自然环境风吹散模拟出的雾；为了实现雾气环境的灵活设置，环境舱全域铺设通风系统，并与降雾模拟系统实现联动，灵活调控雾气的排出，实现降雾浓度的变化。

智能网联汽车要实现全天候、全场景的稳定运行，就必须经受住各种复杂气象环境的考验。然而，自然界中的雨、雾、光照等气象环境难以满足定量可控的测试需求。中汽股份基于国家重点研发计划 “新能源汽车” 5.2 专项《智能汽车场景库应用与多维测试评价技术》，自主研发、设计、建造的大型气象环境模拟舱——智能网联复杂环境多维模拟平台，精准还原自然界中降雨、降雾、光照场景以及气象间的组合场景，为智能网联汽车测试提供定量、可复现的测试环境，俨然是一座智能网联汽车的 “气象试炼场”。其中，降雨模拟系统能够精准复刻自然降雨场景，为智能网联汽车撑起一片全天候运行的 “保护伞”。

踏入模拟平台，仿佛置身于一个气象的“微观世界”。

这里的降雨强度可覆盖5-120毫米/小时，采用雨强范围内对标典型值的方法，6级精细调节，轻松模拟从小雨的淅淅沥沥到特大暴雨的倾盆之势，配合灯光系统可以营造出全天候复杂降雨场景，给汽车组合驾驶辅助系统带来全方位的挑战。

降雨系统采用模块化设计，50米一单元，每个单元支持独立控制，可实现不同单元不同降雨量的效果。模块化的布置使测试系统更加灵活，每个单元可独自掌控降雨的开关与流量，满足多样化的测试需求，实现车辆行驶中的雨量突变效果。

中雨遇电动自行车闯红灯

降雨喷头布局独具匠心，六边形紧密堆叠、井然有序。这一设计让降雨覆盖率轻松突破90%，测试区域的降雨均匀度也稳稳保持在85%以上，专业降雨模拟喷头可将雨滴中位数粒径精准控制在0.5-3.0mm，与自然界雨滴相差无几。防滴漏设计让雨型切换行云流水，前一刻还是细雨绵绵，下一刻便能暴雨骤至，大幅提高了测试效率。

除了卓越的技术优势，降雨模拟系统的服务优势同样突出。环境舱内配备国标翻斗式雨量计，可对测试区域内的降雨情况进行实时测量，并实时反馈至环境管理及监控系统，让智能网联汽车在不同降雨条件下的测试需求得到快速响应。在可持续性方面，环境舱内完善的雨水循环系统，支持全场地以最大雨量持续降雨30分钟以上，确保试验能够不间断地高效进行，为汽车测试提供了充足的时间。

智能网联复杂环境多维模拟平台降雨系统精准的模拟和高效的服务，可以让智能网联汽车在面对真实世界的风雨时更加安全可靠，助力汽车行业深入探索智能网联汽车在极端降雨条件下的性能边界。

扩展阅读：

智能网联汽车气象多级可调模拟测试平台（VTHILS车辆-环境-交通在环测试系统），可通过对真实环境（雨、雾、光照、地面结冰湿滑等）和交通状况（行人、车辆、交通信号灯等）的准确模拟，在真实、可控、可重复、安全的条件下快速进行“真实车辆+真实传感器+V2X通信+天气环境+交通环境+道路环境模拟”的测试认证，可充分保证试验的可重复性和一致性，为智能驾驶提供全天候赋能，也为相关标准、法规的研究制定提供量化的、关键的依据。

2023年12月26日，中汽股份与IAE智行众维在苏州高铁新城达成战略合作，双方将依托各自在技术、业务、资源上的优势，聚焦产业核心技术，围绕仿真测试验证、试验场建设运营、产业监管保障等领域进行技术攻关及创新、课题研究以及标准体系共建等。

2025 年 4 月，ASAM OpenMATERIAL 3D 1.0.0 标准已正式发布。该标准针对物理材质属性和三维物体描述提出了规范格式。欢迎ASAM会员与行业专家查阅与使用。

1. 为什么要开发ASAM OpenMATERIAL？

简单来说，OpenMATERIAL是为了提供有效的高精度仿真模型。

如果要为高级驾驶辅助系统（ADAS）提供可靠的安全论据，需要在各种测试方法和环境中获得精确、一致的数据。但是有限、昂贵的计算资源阻碍了仿真技术的普及和发展，导致在设计解决方案之时必须优先考虑最小的内存和计算需求。为了降低对计算资源（硬件设备）的需求，一般会通过降低物理模型精确而视觉效果区别不大的方式来实现。在早期开发阶段不失为一种高效的方式，但并不代表在建模中不需要严格的物理准确性。

随着计算能力和仿真技术的进步，虚拟仿真测试在开发各个阶段的作用也得到了行业的普遍认可。这一进步增加了对“数字孪生”或真实世界实体的高精度仿真需求，这对于增强物理传感器仿真至关重要。因此，行业内迫切需要对材料属性进行精确建模，确保 3D 模型及其物理属性通过标准化流程在不同平台和利益相关者之间始终如一地交换。

2. ASAM OpenMATERIAL 3D 标准介绍

ASAM OpenMATERIAL 3D作为开源项目，致力于通过提供精确、标准化的3D资产与材料属性，有效支撑传感器行为仿真的需求。

ASAM OpenMATERIAL 3D标准既定义了材料的物理属性，又规范了3D模型结构以实现更高精度的仿真。该标准摒弃了简单标注”玻璃””金属””橡胶”等材质名称的传统方式，转而精确定义折射率、表面粗糙度、磁导率等特性参数。这些物理属性存储于专门的材质文件中，并与3D几何模型结构建立关联，从而确保仿真过程中的真实物理行为表现。

创建完成后，它们可以被导入到仿真平台中，无论是集中式仿真平台还是像功能模拟单元（FMU）这样的去中心化模型。该标准还支持对象部件操作，允许三维模型在仿真中包含可移动的组件。

通过定义材料属性，该标准增强了信号传播建模，使得能够准确模拟传感器与环境的交互，包括能量传播和信号反射。最终，这有助于对感知算法进行测试和训练，从而优化自动驾驶车辆的感知系统。

该标准聚焦于传感器将要互动的虚拟环境和对象，包括：

• 目标对象（target objects），如车辆和行人，
• 周围结构（surrounding structures），如建筑物和其他固定元素，
• 道路表面（road surfaces），具备物理道路特性。

然而，环境条件——如天气、光照及其他影响传感器的因素——暂时不在此标准范围之内。同样，传感器外壳与环境的互动，如雨滴或传感器上的污垢，也不包含在该标准内。

3. ?中国企业参与ASAM OpenMATERIAL 3D 标准制定

作为 ASAM 组织内最为活跃的区域之一，中国会员长期参与和制定 ASAM 标准。在 ASAM OpenMaterial 3D 项目中，苏州智行众维智能科技有限公司（IAE Suzhou Technologies Co. Ltd.）深入参与并提供技术支持。

感谢中国会员与专家对 ASAM 标准及社区的辛勤付出。C-ASAM 将为中国会员提供 ASAM 标准制定的相关支持和服务，欢迎有需要的会员专家积极联系。

如需阅读ASAM OpenMaterial 3D版本内容，敬请关注本公众号，输入“3D1.0”关键字获取官方网页链接。

C-ASAM工作组将持续跟进ASAM标准制修订最新进展，并带来重要成果的分析解读，敬请大家关注。

随着智能网联汽车的快速发展，软件已成为汽车的核心竞争力。某智驾公司作为智能驾驶领域的佼佼者，其智驾部门专注于开发高性价比、高性能的智能驾驶解决方案。其智驾系统已广泛应用于国内大型OEM旗下的多个品牌车型，覆盖从高速无图NOA到城市全场景无图NOA等多种功能。然而，随着智能驾驶系统的复杂性不断增加，智驾公司也面临着诸多挑战，尤其是在代码动态测试方面。

文章来源：中路慧能检测认证科技有限公司

2025 年 4 月 28 日，《车路云一体化测试场建设项目中期评审会暨智能网联汽车标准验证基地授牌仪式》在中路慧能检测认证科技有限公司盛大启幕。政府领导、行业精英、专家学者齐聚一堂，共同见证车路云一体化发展的重要里程碑，为智能网联汽车产业的前行注入强劲动能。

本次会议由中路慧能总经理聂秋海担任主持人，招远市副市长荆兴业，中国智能网联汽车产业创新联盟秘书长、中国汽车工程学会副秘书长、国家智能网联汽车创新中心副主任公维洁，玲珑集团总裁王琳等领导亲临现场。此外，各大主机厂、行业机构、相关产业的领导和专家也纷纷到场，共同为行业发展建言献策。

会议伊始，招远市副市长荆兴业发表致辞。他在讲话中强调，智能网联汽车是未来交通发展的必然趋势，中路慧能车路云一体化测试场建设项目及智能网联汽车标准验证基地的推进，对招远市产业升级和经济高质量发展意义深远。招远市人民政府将持续优化营商环境，全力支持项目建设，与企业携手推动智能网联汽车产业在招远落地生根、蓬勃发展。

随后，国家智能网联汽车创新中心业务总监、车路云一体化测试场建设项目负责人夏雪，带来了车路云一体化测试场建设项目中期汇报。国家智能网联汽车创新中心孙宫昊汇报了车路云一体化标准体系建设及招远智能网联汽车标准验证基地工作进展。

会议的高潮当属智能网联汽车标准验证基地授牌仪式。在全场嘉宾的共同见证下，公维洁秘书长为中路慧能授牌并发表讲话。她指出：“中路慧能在车路云一体化领域的积极探索与卓越成果，为行业发展树立了标杆。此次授牌，不仅是对过去成绩的肯定，更是对未来发展的期许。希望中路慧能以基地为依托，进一步深化创新，推动智能网联汽车产业迈向新高度。

授牌仪式结束后进行了车路云一体化测试场数字孪生系统成果展示和实车演示，数字孪生系统通过虚拟仿真技术，生动展现了测试场的运行场景和车辆测试过程，实车演示中，智能网联汽车精准完成各项测试任务，充分展示了车路云一体化技术的实际应用效果。

下午，由中路慧能、国汽智联、IAE智行众维联合打造的车路云一体化测试场建设项目顺利通过中期评审，标志着这一国家级示范项目取得重要进展。在该项目闭门会上，与会专家和企业代表围绕项目建设中的关键问题展开深入讨论，提出了许多宝贵的意见和建议。随后进行的中亚轮胎试验场的参观活动，则让嘉宾们近距离了解了轮胎测试技术和设备，为未来的产业合作提供了新的思路和方向。

此次《车路云一体化测试场建设项目中期评审会暨智能网联汽车标准验证基地授牌仪式》的成功举办，是中路慧能在智能网联汽车领域的一次重要突破，也为行业发展提供了新的思路和方向。我们期待与更多行业伙伴携手同行，共同开创智能网联汽车产业的美好未来！

本期发布“SimTerrain-City1 for VTD仿真静态场景数据集”。该仿真静态场景可直接在Virtual Test Drive（以下简称VTD）仿真平台运行，助力用户快速开展仿真测试。

SimTerrain-City1 for VTD仿真静态场景数据集依据国家标准、行业标准（以下简称国标、行标）对城市道路的要求，结合中国上海的道路特征制作而成，适用于城市道路领航辅助系统等运行设计域（ODD）内ADAS/ADS系统的功能验证与可靠性测试。场景精准还原城市道路中常见的道路路况，如直道、弯道、坡道、环岛、隧道及十字、T型、Y型等多样化路口形态，满足ADAS/ADS系统仿真测试及驾驶模拟器应用需求。相较实车测试，仿真测试可显著降低测试成本（无需实体车辆与物理环境），并支持测试条件的快速参数化调整。

静态场景介绍

SimTerrain-City1 for VTD仿真静态场景选取SimTerrain-City1 for OpenDRIVE仿真静态场景的其中一段（分块2）制作，较SimTerrain-City1 for OpenDRIVE仿真静态场景增加了背景3D模型，产品成果可在VTD软件中直接使用。

图 1??SimTerrain-City1 for OpenDRIVE全图

分块2由停车场、小区内部道路、直行路段及多样化路口构成；全图全长约双向22km。

– 东西走向：包含2条主干道，里程分别为双向2km和1.6km，其中双向1.6km直道与停车场相连，停车场面积约为14400m?。

– 南北走向：包含2条主干道，里程分别为双向3.4km和3.8km。

图 2?SimTerrain-City1 for VTD分块2

– 停车场：设有多个停车分区，包含斜列式、垂直式、平行式车位布局，配备全封闭、半封闭、开口式三类车位标线，设置数字编码、指示文字及导向箭头等车位标识；

– 通行类型：单向道、双向道、车道增减过渡段等；

– 双向道路：采用城市护栏或中央隔离带实施双向分隔；

– 夜间照明：全线设置路灯照明。

图 3?仿真静态场景分块2展示

场景生产依据

SimTerrain-City1 for VTD仿真静态场景依据国标、行标对城市道路要求，结合中国上海道路形态制作，具体如下：

– 道路宽度、限速依据《CJJ37-2012城市道路工程设计规范(2016年版)》；

– 道路交通标志依据《GB 5768.2-2022 道路交通标志和标线 第2部分：道路交通标志》；

– 道路交通标线依据《GB 5768.3-2009 道路交通标志和标线 第3部分：道路交通标线》；

– 道路交通信号灯依据《GB 14886-2016道路交通信号灯设置与安装规范》与影像资料；

– 道路交叉口依据《GB 50647-2011城市道路交叉口规划规范》与影像资料；

停车场停车位依据《GA/T 850-2009城市道路路内停车泊位设置规范》。

表 1 分块2路网信息

表 2 分块内涵盖道路路况

场景生产说明

– 交通标志和标线：静态场景为虚拟地理位置，因此交通标线和交通标志的布设以国标、行标为基础，参考真实地形添加样式，尺寸以国标《GB 5768 道路交通标志和标线》为依据。

? 交通标线：包含车道标线、导流线、车距确认线、减速振荡标线等；

? 交通标志：包含指路标牌、禁令标牌、警告标牌、告示标牌等。

– 道路高程：搭建静态场景的参考数据（OpenStreetMap、百度街景）缺失相对高程信息，因此静态场景的高程主要参考百度街景的坡度视觉效果做还原（保证上坡和下坡的一致性），坡度值参考国标进行设置。

下载方式

扫描下方二维码即刻下载。

如需了解更多VDBP平台及Coral-Data开源数据集的相关信息，可联系众链科技 021-59990939或IAE智行众维? 0512-66836566，亦可关注官方微信公众号：VDBP众链科技、智行众维。

新闻来源：苏州高通创达联合创新中心

4 月 27 日，由中科创达软件股份有限公司主办，苏州市计算机学会与苏州大学计算机科学与技术学院协办的 “AI 时代下智能驾驶发展的新机遇” 沙龙在苏州高铁新城圆满举办。来自苏州大学、苏州市计算机学会、高通公司和IAE智行众维等70余位企业代表及行业专家齐聚一堂，共探智能驾驶在 AI 浪潮下的发展新路径。IAE智行众维副总经理刘虎受邀出席并做《AI时代下汽车行业洞察与思考》主题分享。

他表示，随着AI大模型、云计算技术的快速发展，汽车行业正在迎接颠覆式的数智化变革，我们也将进入一个Agent应用时代。而汽车作为具身智能当中最具代表性和商业价值的智能机器人，也将会是一个超智能Agent。未来我们围绕着汽车及智驾相关的开发和应用，会是一个围绕着世界模型+多Agent+空间智能+数据驱动的新架构范式。 IAE 智行众维作为智能新能源汽车仿真测试领域的专业服务商，将基于AI大模型技术，推出AI Based 场景数据服务+大模型紧密融合的仿真测试工具链+智能化安全测评服务，助力智驾和低空领域加速到来。