2025年以来，多起智能驾驶安全事故引发行业高度关注。武汉绕城高速智驾车冲入施工区、安徽德上高速暴雨夜智驾车爆燃等多起事故接连发生，暴露出智能驾驶在ODC（运行设计条件）边界场景下的系统性应对短板。业内专家指出，边界识别失准、传感器遮挡状态下系统强行激活、雨量超限后接管提示滞后、驾驶员未接管时缺乏有效应急策略等问题，正成为智能驾驶规模化落地的核心安全隐患。

当前，国内智能驾驶相关国家强制性标准已将边界安全纳入核心考量，为行业划定了基础安全底线，但面对规模化落地后日益复杂的真实出行场景，仅靠底线标准已难以全面覆盖极端工况。尤其是在降雨、雾天、传感器遮挡等ODC边界场景中，系统应对能力的缺失，已成为智能驾驶安全的核心痛点。针对上述挑战，招商车研立足行业安全发展需求，牵头编制汽车智能安全评价规程（AI-SAP），其核心作用在于填补现有基础标准的空白，以更高标准、更严要求引导行业提升智能驾驶边界场景应对能力——该规程突破基础底线思维，结合招商车研自身高精度雨雾光环境模拟能力，构建起科学严苛的测评体系，精准聚焦智能驾驶ODD边界性能短板，既为企业提供了明确的技术优化方向，也为行业筑牢远超基础标准的高阶安全防线，推动智能驾驶产业从“合规达标”向“高阶安全”升级，助力智能驾驶规模化、安全化落地。

ODD边界作为智能驾驶系统的性能临界区，其影响贯穿感知、决策、执行全链路。研究证实，微观雨滴分布的微小偏差，即可导致激光雷达低反射率离群点云占比提升20%以上，直接影响目标检测精度。传感器遮挡、雨量超限则易引发系统激活异常，若驶入设计雨量外区域未及时预警或执行应急策略，更可能诱发决策失误与碰撞风险。AI-SAP的优势，正在于将上述影响安全的环境细节做到自然化还原、精准化控制，使边界场景测评真正贴合实际道路的复杂工况，系统验证智能驾驶系统的真实安全能力。

AI-SAP 2025版精准聚焦ODD边界中高暴露、高风险典型场景，从功能激活、边界接管两大核心维度出发，设计四大类边界安全测评场景，全面检验智能驾驶系统边界性能：

降雨条件下激活功能：验证不同降雨量下系统激活成功率与稳定运行能力。

传感器遮挡条件下激活功能：验证传感器失效边界下系统激活逻辑与安全防护能力。

超出雨量范围安全员接管：验证车辆进入雨量边界后，系统接管提示及时性与响应效率。

超出雨量范围安全员不接管：验证无人工接管时，系统最小风险策略执行及防碰撞安全性能。

为了让边界安全测评更具真实性、可控性与可重复性，AI-SAP 依托专属智能驾驶实验室的高精度雨雾光环境模拟系统，实现ODD边界测试环境的极致还原与精准调控，为每一项测评提供硬核技术支撑：

降雨模拟

配备2480个可变孔径喷淋设备，雨滴直径贴合自然下落轨迹，降雨强度在10-150mm/h范围内以10mm/h为步长连续调节，完美复现不同等级降雨的真实路况，解决行业降雨模拟失真的痛点；

降雾模拟

10-1000米能见度精准调控，覆盖强浓雾至轻雾四类标准工况，可精准复现团雾等典型边界场景；

光照模拟

色温3000K-6000K连续可调，照度1-2000Lux全覆盖，完美模拟自然光、逆光、炫光等复杂光环境，破解光照干扰测评难题。

智能驾驶的规模化落地，呼唤超越底线标准的安全保障。近期频发的边界安全事故也反复印证：贴合实际工况的边界安全测评，已成为行业不可回避的关键命题。AI-SAP不仅打造出一套“超国标、贴实际、可落地”的智能驾驶边界安全测评体系，更以硬核的环境模拟技术为测评筑牢技术底座，为车企产品开发树立起高阶安全标尺。面向未来，AI-SAP将持续迭代边界安全测评场景与标准，推动智能驾驶系统在复杂边界场景下的性能稳步升级，让智能驾驶的安全防线更牢、更实、更贴近用户的真实出行需求。