一辆开启NOA 智能辅助驾驶的小米SU7标准版在安徽德上高速公路池祁段发生严重交通事故，该事件引发社会对智能驾驶失灵的广泛关注和讨论。
这并非个例，NOA智驾未识别锥桶撞上前方工程车，无法识别跨车道的悬空物体......频发的悲剧将智能驾驶安全隐患暴露在公众视野下，也加深了用户对“智驾”的使用焦虑。
在智能驾驶系统中，传感器相当于车辆的“眼睛”和“耳朵”，承担着收集周围环境信息的关键任务，是其“感知-决策-执行”中的重要一环。常见的传感器包括激光雷达、车载摄像头、毫米波雷达等。有业内人士指出，小米SU7事故中，小米SU7标准版依赖的纯视觉方案（摄像头和算法），缺乏激光雷达等冗余传感器，在光线复杂的夜间高速场景下，对静态障碍物的识别存在延迟。
综合分析多个智驾失灵事件来看，不同类型传感器之间的协同工作也面临挑战，由于数据融合算法不够成熟，传感器之间在处理数据冲突时存在决策矛盾，影响了智能驾驶系统对整体环境的准确感知。为解决这些问题，传感器企业从被动响应到主动参与制定科学合理的动态测试规范显得至关重要。
一、动态模式规范的制定
动态测试规范能够模拟传感器在各种复杂实际场景下的运行状况，全面检测传感器的性能。通过规范的测试，可以及时发现传感器在不同环境条件、不同行驶状态下的缺陷，为技术改进提供依据，从而提升各个场景下的可靠性、安全性。
当然，制定行之有效的动态测试规范，需要可落地的实施路径。仪商网在走访行业学会和企业中发现，建立动态指标体系-攻关关键技术-反哺市场的成本策略，成为实施落地的有效手段。
（2）攻关关键检测技术更高的测试覆盖率、更高效的异常分析计算、更有效的校准工具等等，是动态指标体系得以落地的关键一步。
二、失效模式数据反哺标准迭代
通过FMEA（失效模式与影响分析）建立传感器失效数据库。目前许多行业协会和企业已经认识到失效数据库对建立行业标准的至关重要性，并需要更多行业企业的参与。
据麦肯锡预测，到2030年，60%的工业标准将实现基于实时失效数据的动态迭代，标准更新周期从当前的3-5年缩短至3-6个月，产品可靠性指标可提升50%以上。
这在汽车电子领域、工业物联网场景已经得到实践。某头部车企通过分析曲轴位置传感器失效数据（占整车故障的23%），已经推动ISO26262增加：ASIL-C级传感器需增加双路冗余设计、故障码触发阈值需动态调整等相关标准。
