智能驾驶安全评估正经历从"实验室理想态"向"全域压力测试"的范式转变。特斯拉"幽灵刹车"事件暴露出纯视觉方案对特殊光影条件的误判，Uber自动驾驶致死案则揭示决策算法对突发场景响应的致命缺陷，
这些案例直指当前安全体系的三重漏洞：传感器冗余不足、边缘案例覆盖度低、人机权责模糊。
技术迭代正在构建更严密的安全闭环：多模态传感器融合架构显著提升环境感知鲁棒性，如Mobileye采用雷达+激光雷达+摄像头方案将障碍物漏检率降低82%；
强化学习算法通过500万小时虚拟仿真测试，可预演极端场景下的决策逻辑；车路协同技术使智能路侧单元实时补偿车载系统盲区，形成双重安全冗余。
法规制定亟需建立"技术-伦理-法律"三位一体的监管框架。欧盟《通用安全法规》要求自动驾驶系统必须通过"可解释性测试"，中国《智能网联汽车道路测试规程》明确分阶准入标准，美国则通过碰撞责任法案重构保险理赔机制。
未来法规需重点突破三大领域：建立动态场景库认证体系、制定数据安全生命周期管理标准、构建跨品牌事故数据共享机制，为智能驾驶装上"法治保险杠"。