自动驾驶正进入一个要求更为严苛的发展阶段。企业仍然可以凭借新产品发布日、新增运营城市或宏大的车辆部署目标吸引关注，但如今，它们必须回答一个更具挑战性的问题：目前真正投入运行的是哪些？在什么条件下运行？又有哪些证据能够证明其实际表现？
10月汇总的行业动态清楚地反映了这一转变。Waymo 在拓展运营市场、增加运营车辆的同时，持续发布基于快速增长的累计行驶里程所得出的安全表现数据。特斯拉正寻求让其 FSD Supervised（监督式完全自动驾驶）系统进入更多欧洲市场，而监管机构和交通安全组织则在审视该系统如何遵守限速规定及当地交通规则。在货运领域，Einride 与 Lidl 已在德国将一辆无驾驶室自动驾驶卡车投入常态化物流运营。其他企业则仍在筹备车内无驾驶员试点、商业化运营或未来车队部署。
本期的开篇访谈与试驾报道进一步将这一问题带入实际道路场景。i4Research 在量产车辆完成软件更新后开展重复测试，并将涉及安全的关键人工干预与行驶效率低下、违反交通规则等问题区分开来。在上海进行的一次搭载华为智能驾驶系统的问界车型试驾中，系统在交通组织较为规范的环境下表现平稳，但当遇到两轮车、狭窄通行空间以及驾驶风格强势的其他驾驶员时，复杂的道路通行博弈仍需要人工介入。这说明，一次令人印象深刻的试驾既不能证明系统的整体能力，也不能据此否定系统。真正重要的是可比的测试路线、可重复的测试场景以及软件版本跟踪，其正逐渐成为产品性能验证证据的重要组成部分。
在比较上述案例时，不能忽视其各自适用条件，也不能简单地采用同一标准进行衡量。付费无人驾驶出行服务不同于有人监督的演示测试；在特定物流路线上开展常态化运营，也不同于不受特定路线限制的公共道路部署。企业自行报告的碰撞事故减少数据固然具有参考价值，但不能将其等同于独立的安全评估结论。
商业竞争正逐渐演变为可验证证据的比拼。近期的技术研究提出了12项评判标准，用于判断自动驾驶系统的新版本是否达到不存在不合理风险的要求。这些标准涵盖系统安全、网络安全、验证、碰撞避免、道路交通规则遵守、弱势道路使用者保护、风险管理以及实际运行监测等方面。仅凭某一项累计行驶里程数据或单次测试，都不足以完成这一论证。
未来最具竞争力的企业将是那些能够明确界定系统运行边界、证明其服务具备可重复运行能力，并以监管机构、客户和保险公司能够检验的方式阐明安全证据的企业。
DVN 高级顾问 Markus Hahn 博士 Senior Advisor, DVN
