夯实可信AI根基 推进我国电动汽车产业智能化行稳致远

　　我国新能源汽车产业凭借电动化“换道超车”战略，已在全球市场确立领先地位，年产销连续九年位居世界第一。当前，产业正迈入智能化升级的关键跃迁期，竞争核心已从规模扩张、性能比拼，深刻转向以算法迭代、数据治理、系统安全为核心的体系之争。电动化是产业转型的“上半场”，而智能化则是决定终局的“下半场”，可信AI(Trustworthy AI)正是支撑这场下半场竞赛的战略支点——它不再是单纯的技术安全选项，更是构筑产业核心竞争力、引领全球治理规则的关键所在。

　　可信AI：从技术安全到国家战略的价值跃升

　　过去十年，我国新能源汽车产业实现了从“跟跑”“并跑”到“领跑”的历史性跨越，累计推广超3000万辆新能源汽车，为智能化转型积累了全球最丰富的应用场景与数据资源。但随着电池、电机、电控等电动化核心技术的同质化竞争加剧，技术红利逐渐收窄，全球竞争重心已悄然转移：从“拼参数”“拼价格”转向“拼体系”“拼标准”，算法的稳定性、数据的安全性、决策的可追溯性成为衡量产业竞争力的核心指标，可信AI的战略价值被提升至前所未有的高度。

　　源于欧盟《可信人工智能伦理指南》的“可信AI”概念，核心要义是构建“技术可控、过程可审、结果可证”的人工智能体系，具体涵盖合法性、伦理性、强健性三大维度，细化为人类监督、技术安全、隐私保护、透明性、非歧视、问责制等七大关键要求。在电动汽车领域，这一概念具象化为：智能驾驶系统在暴雨、冰雪等复杂场景中决策可解释，车载数据从采集到应用全流程可追溯，算法迭代不会引发非预期风险。其深层价值远超风险管控本身——它确立了技术创新与制度规范的双重契约，让智能技术在可监管、可问责的框架内有序发展，这正是我国汽车产业从制造优势迈向体系优势的关键所在。

　　产业演进规律已然证明，智能汽车的市场接受度，最终取决于“信任度”。2025年上半年，某新势力品牌因智能驾驶系统“黑盒决策”导致的两起事故，使其相关车型订单量环比下滑35%，印证了“可证安全”已从技术选择升级为市场准入的必备前提。对于我国而言，技术越复杂，越需要制度托底;算法越强大，越要求其可信。如果说电动化突破依赖能源革命与制造能力，那么智能化跃升，则取决于能否构建与技术创新同频共振的可信AI体系——它以可验证的安全托稳技术底线，以标准化治理对接全球规则，以可审计的透明度提升品牌公信力，形成“安全—标准—品牌”的完整价值闭环。

　　体系化转型关键期：进展与瓶颈并存

　　当前，我国可信AI建设已形成“政策引导、技术攻坚、试点示范”的三维推进格局，体系雏形初步显现。在政策层面，从《新一代人工智能发展规划》确立总体框架，到《车联网网络安全与数据安全管理规定》《生成式人工智能服务管理暂行办法》等专项文件出台，已明确“算法可解释、数据可追溯、决策可问责”的底层治理逻辑，为产业创新划定了“安全红线”。

　　技术与产业层面，可信AI的工程化探索正在加速落地。依托国家智能网联汽车创新中心等平台，国内车企与科技企业围绕“感知—决策—控制”核心链路，在算法验证、模型留痕等关键环节实现突破：华为ADS 3.0系统通过“激光雷达+高精地图+多传感器融合”方案，实现复杂路况下决策逻辑的可视化输出;比亚迪建立车载数据全生命周期管理平台，实现数据采集、传输、存储的全程加密与追溯。北京、上海、深圳等16个智能网联汽车示范区，更形成了“车—路—云—数”一体化治理的可复制经验，将算法留痕、数据审计等机制纳入常态化监管。

　　社会共识层面，智能驾驶风险事件的警示与监管部门的动态抽检，共同推动公众信任机制重塑。2025年市场调研显示，72%的消费者将“智能系统安全性”列为购车首要考量，超过续航里程与价格因素，安全性与透明度已成为品牌价值的核心组成部分。

　　尽管取得阶段性进展，但与智能技术的迭代速度相比，可信AI建设仍面临三大突出瓶颈：标准协同不足导致体系碎片化，国家标准、行业标准、地方规范在算法备案、风险评估等关键领域口径不一，企业需应对多重合规压力，某头部车企透露其每年合规成本超2亿元;数据治理基础薄弱，车载数据涵盖个人信息、地理信息、运行数据等多类型，却缺乏统一的分级分类标准，联邦学习、可信执行环境(TEE)等安全技术未纳入官方监管评估体系;责任归属机制模糊，智能驾驶涉及车企、算法供应商、云平台等多主体，一旦发生事故，传统产品责任框架难以界定责任边界，2025年全国已发生12起智能驾驶责任认定纠纷，均因“决策黑盒”无法定责。