汽车行业应坚持以核心技术攻关夯实产业根基，以标准法规规范产业秩序，统筹推进智能网联汽车技术创新突破与合规落地应用。

当前，智能网联汽车迈入高质量规模发展的历史机遇期，成为重塑全球汽车产业竞争格局的关键力量。面对技术快速迭代、国内外标准法规动态更新的复杂形势，行业各界尤其应当坚持以核心技术攻关夯实产业根基，以标准法规规范产业秩序，统筹推进智能网联汽车技术创新突破与合规落地应用。

7月23日上午，2026中国汽车论坛主题论坛——“智能网联技术创新与标准法规，双向赋能产业高质量发展”圆满举行，本场论坛聚焦智能网联技术创新与标准法规双向赋能的核心主线，深度探讨了智能网联汽车技术创新、国内外标准法规的协同发展路径。

面向全球，产业携手共进

国家工业信息安全发展研究中心数据安全所副所长王墨、中国汽车工业协会（以下简称中汽协会）技术部副主任&OICA TC副主席张希、理想汽车智能驾驶产品负责人杨杰、中安智研（武汉）AI技术专家龚宇、东软睿驰总裁兼CTO杜强、镁佳科技座舱智能副总裁穆向禹、英特尔汽车与具身智能行业总监李喆、是德科技汽车与能源市场行业经理李瑞出席本场论坛并发表了主题演讲。本场论坛由中汽协会技术部总监邹朋主持。

中国汽车工业协会技术部总监邹朋（主持人）

张希指出，近年来我国汽车海外销量增长迅速，欧洲各国中国品牌车型日渐增多，然而现阶段多数整车厂仍采取被动适配当地法规的模式，在车辆出口前完成相应调整，实现合规上市。但随着智能驾驶功能在出口车型中加速普及，已有部分企业逐步转向“主动了解、主动影响”国际标准法规的新思路，例如吉利旗下莲花汽车率先取得UNECE R171（DCAS）法规认证，极氪在澳大利亚完成首次OTA升级等，主动投入资源研究当地法规认证与监管体系，持续完善合规方案与服务体系，稳步推进海外业务，体现出国内企业稳步推进海外合规服务的努力。

中国汽车工业协会技术部副主任&OICA TC副主席张希

据张希介绍，今年6月底，WP.29第199次会议已正式通过全新自动驾驶系统法规（预计编号GTR26，UNR185），将于明年1月生效。作为WP.29中参与范围最广、影响力最大的非政府组织之一，OICA（国际汽车制造商协会）持续推动形成全球统一的车辆标准法规。中汽协会作为OICA的成员单位之一，全程参与了ADS、DCAS、车用AI等多项标准法规的制定。张希表示，针对国内汽车产业的特色需求，中汽协会正重点推进三项标准法规工作：一是允许硬件升级，以延长车辆使用周期并提升安全性；二是探索从L2辅助驾驶向L3自动驾驶的功能升级通道，推动监管适度松绑，提升用户的出行体验；三是推动放宽遥控泊车法规（R79）中6米的最大控制距离限制，改善安全性和用户体验。上述提案已由OICA与欧洲零部件行业组织CLEPA联合提交至WP.29，后续中汽协会将持续推动上述标准法规工作，在国际舞台为中国汽车产业发声。

当前汽车产业全球化进程加速，全球协同研发、测试、生产、远程诊断及自动驾驶训练数据回传等场景持续普及，汽车数据跨境流动需求呈现爆发式增长。与此同时，数据安全问题日益凸显。王墨分享了一组数据，2025年共发生610起汽车数据安全事件，仅前十个月数据泄露造成的直接损失就超过66亿元。另一方面，放眼海外，各国数据保护规则参差不齐，汽车企业普遍面临三重困境：不会识别重要数据、不敢选择合规路径、不知如何开展安全保护，现阶段急需一份兼具实操性与确定性的指导指南，规范汽车数据的跨境安全管理工作。

国家工业信息安全发展研究中心数据安全所副所长王墨

在此背景下，今年2月，工信部联合八部门印发《汽车数据出境安全指引》（以下简称《指引》），聚焦企业核心关切，从实操层面规范数据跨境流动活动。王墨在演讲中详细介绍并解读了《指引》相关内容。《指引》明确汽车数据涵盖设计、生产、销售、使用、运维全流程中的个人信息与重要数据，并清晰划分三类出境行为——直接传输、境内存储境外可访问、境外处理境内个人信息——为企业合规判定提供明确依据。在既有三种合规管理模式（安全评估、标准合同、认证）基础上，《指引》新增了九大豁免情形。其中，安全漏洞修补、安全事件处置、OTA召回三类行业专属豁免场景，精准回应企业痛点，通过免于评估、合同、认证等流程直接完成出境，成为了贴合行业实际的重要优化举措。

其次，围绕重要数据判定这一核心难题，《指引》梳理六大业务场景（研发设计、生产制造、驾驶自动化、软件升级服务、联网运行及兜底场景），细化27类51项判定标准，覆盖全业务链路。企业需在此基础上建立数据资产清单，落实分级分类防护，同时搭建事前防护、事中监测、事后处置的全周期安全管控体系，确保日志留存不少于三年并建立常态化审计机制。

王墨建议，企业应以重要数据识别为起点，建立数据资产清单，落实分级分类防护，避免“一刀切”，同时树立全生命周期保护思维，覆盖采集、存储、加工、出境、销毁各环节，在安全前提下释放数据价值。此外，法规划定安全基线，头部企业应主动提升管控标准，打造行业合规标杆，以示范效应带动行业整体提升。

为更好支撑中国汽车产业的出海与国际化发展，本场论坛举行了中国汽车工业协会OICA技术委员会联席会成立筹备启动仪式，进一步完善我国参与国际标准法规协调工作的机制，汇聚行业力量，提升中国汽车产业在国际标准法规中的话语权和影响力，塑造中国汽车品牌的国际形象。

中国汽车工业协会OICA技术联席会成立筹备启动仪式

技术进化，构建全新安全体系

在产业从智能汽车向具身智能演进的关键节点，技术路线的深度探索与生态底座的安全构建，成为决定行业高度的重要支点。本场论坛上，来自企业和研究机构的与会嘉宾围绕具身智能产品演进、AI安全合规落地与数字化底座升维等方向，共同勾勒出智能网联汽车迈向高阶智能的立体图景。

在杨杰看来，汽车发展正从机械汽车、智能汽车迈入第三阶段——具身智能汽车。核心逻辑是不再让用户持续学习、主动适配功能，而是让车辆具备自主感知、主动响应的能力，独立承接出行目标并完成任务。他将具身智能拆解为“具身”与“智能”两部分：具身指电动车本体与高性能AI芯片，智能则承载“职业司机”与“生活助手”双重角色。他畅想，未来车辆可提前在楼下等候用户，自主完成孩子接送，判断最优充电时段，提供一整套联动服务，而非零散功能。

理想汽车智能驾驶产品负责人杨杰

愿景虽好，但杨杰认为，当前行业智能驾驶水平距离真正L3、L4还很远。端到端技术已解决90%以上的基础驾驶能力，剩余的复杂长尾场景才是核心痛点，例如新型收费站需精准停靠扫码，路边大象无法被系统识别，这类场景无处不在却难以攻克。对此，他提出，高阶自动驾驶需要补齐四项能力：长短时序记忆、复杂场景决策、自我辨错与纠错、认知自我迭代。终极体验评估有两个关键指标：一是“像不像人”——对标职业司机驾驶逻辑；二是安全冗余倍数——以人类驾驶十倍安全为起点，未来将向二十倍、百倍演进。“接下来十年，汽车将成为最具规模化价值的具身智能载体，智能驾驶进程才刚刚开始。”杨杰表示，当车辆真正具备职业司机能力，主动理解意图、承接目标、完成任务，才算真正“给汽车空间赋予生命”。

龚宇指出，AI上车已成为不可逆的趋势，但也同步引入了传统功能安全与网络安全难以完全覆盖的新型安全风险，目前全球关于AI的监管格局已形成较为完整的框架，主要包括区域性监管框架（以欧盟《人工智能法案》为代表）、汽车行业专属技术标准（ISO/PAS 8800）、AI管理体系标准（ISO/IEC 42001），以及AI风险管理、生命周期过程、伦理与网络安全等支撑标准与国际治理倡议。

中安智研（武汉）AI技术专家龚宇

龚宇对三份重要文件逐一展开解读。其中，欧盟《人工智能法案》作为全球首部横向AI立法，以风险分级管理为核心逻辑，将ADAS、L2及以上自动驾驶感知与控制系统等大概率判定为高风险AI系统，提供者需在全生命周期内满足风险管理、数据治理、技术文档、人工监督等核心义务；ISO/PAS 8800是汽车行业的专属技术标准，在功能安全与预期功能安全基础上针对AI特有风险进行裁剪与扩展，通过融入V模型实现管理层、验证与确认层、运行监控层等多层级系统化风险管理，特别强调部署后持续监控以应对模型性能漂移；ISO/IEC 42001则从组织层面建立人工智能管理体系，覆盖方针政策、数据治理、影响评估与供应链管理等八个方面，与现有安全体系形成互补。三者共同构成“事前治理—过程验证—事后保障”的闭环监管框架，要求车企从组织治理、产品安全与持续运维三个维度系统构建AI安全能力。

龚宇建议，车企可从三个维度系统推进，在企业层建立AI治理体系与责任机制，在产品层覆盖概念设计到量产运行的全生命周期合规能力，在运维层构建部署后的持续监测、漂移检测与安全事件响应机制，形成“事前治理—过程验证—事后保障”的闭环。

杜强直言，从对整个汽车产业的影响来看，AI定义汽车最核心的价值是为汽车创造了新的附加值，为整个汽车产业带来了提升附加值的绝佳机遇。在这一发展进程中，硬件、软件和应用等都将迎来大规模重塑，其中需要重点关注的，是中间的操作系统与中间件层级。他判断，在AI定义汽车的时代，软件应用层或许会相对更薄，因此企业可能不会单纯比拼软件的功能数量，更多精力将投入到自动化以及AIOS的搭建。

东软睿驰总裁兼CTO杜强

“AIOS目前仍处在从第一阶段向第二阶段过渡的时期。”杜强表示，下一步需在操作系统调度、资源管理、确定性管理，尤其是安全管理能力上大幅加强。未来AI Agent将操控车辆物理硬件，断电、刹车等关键接口对功能安全要求极高，必须在操作系统底层予以持续支撑。面向出海需求，AIOS面临三大挑战。第一，法规标准差异，各地法律体系既有共性又存在巨大差异，需在底层数据处理模块适配各地规则；第二，数字化生态各异，卫星导航、云平台、大模型体系各不相同，需具备半年内完成区域生态适配的能力；第三，消费习惯不同，各市场需求偏好存在明显分化。过去一套平台卖全球的模式已难以为继，未来全球市场将走向多元分化格局。不过，杜强相信，国内车企与供应商拥有高效的产品开发与落地能力等独特优势，这些将成为重要的竞争壁垒。

创新向实，重塑竞争力

当产业进入“智能化”竞赛的下半场，比拼的不再是单一技术突破，而是从产品定义到量产交付、再到全球化适配的综合效率。来自产业链不同环节的企业嘉宾围绕座舱智能化演进、算力平台部署及全球化测试验证等关键议题展开探讨，系统呈现了智能网联汽车从技术概念走向规模落地的多维实践路径。

智能座舱交互正经历从传统指令模式向伙伴式关系的深刻转变。穆向禹分析道，参照此前发布的《汽车智能座舱分级与综合评价白皮书》，目前大部分车辆仍处于L1阶段（响应简单指令），去年主流高配车型逐步接入大模型能力，进入L2任务助手阶段——能够处理“一句话多指令”等复杂车控操作。今年，随着OpenClaw架构持续落地，行业正迈向L3阶段，实现从“助手”向“助理”的跨越，多家车企已在出行场景方案上重点布局，解决POI搜索、多途经点规划等核心痛点。

镁佳科技座舱智能副总裁穆向禹

穆向禹表示，OpenClaw架构包含四层关键设计，其中，记忆模块将用户信息划分为短期、中期、长期（即热记忆、温记忆、冷记忆），采用差异化技术完成加载与存储，可将传统大模型方案的token消耗压缩至五分之一甚至十分之一；skill模块精细拆解功能点，部分能力开放给车主实现个性化编排；智能体决策层由中心大脑搭配垂直领域子智能体协同工作；端云协同架构配合数据网关，区分数据上传与本地处理，最大限度保障隐私安全。

穆向禹认为，L3是座舱智能化的关键分水岭。今年GUI agent能力明显改善，端云协同强化端侧响应、节约token消耗，完整记忆机制配合优化方案将成本控制在可承受范围。未来发展方向将围绕关键场景打磨主动交互与关怀式体验，让座舱具备更强的具身智能能力，最终实现从单一功能执行向完整需求满足的跃升。

李喆表示，AI技术的发展速度已远快于座舱域控制器的迭代周期，端侧模型推理需求规模预计达到云端的十倍以上。当前行业正面临两大痛点，其一，端侧多模态算力存在缺口，导致多数AI应用仍集中在语音方向，而4B、7B大模型及MOE模型（Mixture of Experts，即混合专家模型）落地端侧对算力提出巨大挑战；其二，座舱AI应用尚未形成真正的爆款场景，消费者为AI功能付费的意愿有限，车企布局AI更多是为储备竞争实力与打造差异化优势。

英特尔汽车与具身智能行业总监李喆

针对算力瓶颈，英特尔推出了基于PC级芯片的AI box方案。李喆介绍道，作为车内独立的“第三AI大脑”，AI box方案专门承载语音、视觉、人机交互及ADAS通信等任务负载，功能独立于座舱域之外。该方案的核心在于算力均衡，满足智能体时代对芯片的基础需求，且采用X86架构芯片，可以全面拥抱AI PC生态。日常笔记本上所有的可用应用，不管是生产力工具，或是3A游戏等内容，都可以移植到车内运行，例如一些赛车游戏可以直接使用原车方向盘操控，并且和底盘形成联动，驾乘人员能够实时感受到底盘震动、游戏路面带来的反馈效果。在存储方面，AI box可承载AI-NAS功能，实现24小时持续影像存储与AI检索，解决传统车规存储成本高、容量有限的痛点。

李瑞在演讲中提到，当前中国汽车出海呈现三大趋势，出口主力从燃油车向新能源汽车切换；越来越多车企海外自建工厂，以价格优势规避关税壁垒；目标市场从俄罗斯拓展至东南亚及欧洲，全球多点布局加速。然而，汽车出海面临诸多准入壁垒，各国在动力电池安全、网络安全、被动安全、充电标准等领域规范各不相同。以充电为例，全球存在中、美、欧、日等多套充电枪制式与通信协议，车企与桩企出海前须完成合规适配测试。

是德科技汽车与能源市场行业经理李瑞

在李瑞看来，理想化的测试方案需具备四项能力，包括通用性——优先仿真测试再实体验证以提升效率；兼容性——一套仪器覆盖全球主流充电标准；可扩展性——随标准迭代同步升级；互联互通验证——同时模拟充电桩与车辆特性，检测通信链路异常。是德科技的车桩一致性测试方案通过采用模块化设计，可灵活替换对应标准模块，已覆盖国充2024、欧美MCS大功率充电等标准，而且还提供车载以太网、毫米波雷达、汽车网络安全等全栈测试方案，全力帮助客户缩短产品上市周期，保障产品正式上市前，完成安全、有效的全套测试。

正如邹朋所言，在“十五五”规划开局之年，智能网联汽车技术创新与标准法规的双向赋能，是推动产业健康可持续发展的核心动力。有理由相信，在本场论坛上各方所凝聚的共识与路径，将为我国智能网联汽车规模化、国际化发展提供重要的参考思路和解决方案。