当智能网联汽车大规模驶入大众生活，代理式人工智能正加速从被动应答向自主决策与行动的技术跃迁，数字世界的安全风险正持续向物理实体空间传导。
车载大模型自主决策、智能体跨系统调用工具、车路云数据高频交互，在拓展产业全新增长空间的同时，也打破了传统安全范式的边界。
网络安全、功能安全、预期功能安全的风险彼此交织，人工智能自主行为带来的未知威胁持续涌现，不同国家监管框架差异化、产业安全评估体系互不兼容，正在成为制约全球智能产业协同发展的现实桎梏。
在此背景之下，国际电信联盟电信标准化部门安全研究组（ITU T SG17）第二次内容周会议于日前在重庆召开，这也是SG17首次将内容周会议落地中国。
大会由国际电信联盟主办，中国汽研与中国信通院联合承办，汇集全球30余个国家共 280余名专家代表，以线上线下融合的形式，围绕智能网联汽车安全、代理式人工智能安全两大核心方向，开展专题研讨、标准提案讨论与产业实地调研。
会议不只是一场跨国界的技术交流，更是一次全球产业基于真实产业痛点开展标准共建的实践，试图弥合技术创新与安全治理之间的落差，为全球智能产业探寻可落地、可协同的安全规则路径。
直面安全范式迭代
在多域风险交织中锚定标准现实底座
智能化重构了安全风险的生成逻辑，无论是智能网联汽车还是代理式人工智能，单一维度的防护体系已经难以覆盖层出不穷的新型威胁。本次大会首日设置的两场专题研讨会，正是立足产业现实场景，对当前智能领域的全新攻击面开展系统性梳理。
智能交通与网联汽车安全研讨环节，围绕联合国WP.29框架下的法规落地、全球整车厂合规实践展开充分交流，行业已经形成共识，网络攻击不再只是信息泄露层面的风险，还能够直接诱发整车功能安全失效，传统安全体系相互割裂的模式，已经难以适配汽车智能化发展。
代理式人工智能专题研讨则以真实安全事件为切入点，剖析智能体自主规划、工具调用、跨系统访问带来的身份欺骗、供应链投毒、控制权丧失等新型风险，探讨现有标准框架对于AI自主行为的覆盖缺口。
安全治理不能悬浮于技术理想之上，标准的生命力，源于对产业现实痛点的充分体察。中国汽研党委副书记、董事、总经理刘安民在会议期间指出，当前行业在推进多域安全融合的进程中，面临组织架构协同、评估体系衔接、验证框架统一等多重挑战，需要产业链各方凝聚合力、协同攻关。
与会专家在研讨中指出，车企内部网络安全、功能安全、预期功能安全（SOTIF）分属不同业务条线，重复分析带来研发资源浪费，供应链各方安全责任边界模糊，算法模型黑盒进一步放大整车安全论证的难度。
与此同时，风险度量体系互不兼容，不同安全域的评估逻辑、评价标尺相互割裂，企业无法形成整车维度统一的风险台账，安全目标之间出现冲突时也缺少量化的仲裁依据。这些现实矛盾，也成为本次会议研讨融合安全国际标准时重要的现实参照。
研讨会现场，中外专家也聚焦验证体系缺失的行业困境展开思辨。SOTIF长尾场景难以穷尽、AI对抗攻击手段持续演化，不同安全域的验证报告相互独立，行业始终没有形成统一的整车安全论证框架。
刘安民认为，智能网联汽车安全标准化工作必须立足产业实际需求，标准研制不能脱离工程可实现边界，要充分考量现阶段产业的技术积累和落地能力，区分短期可落地要求与中长期技术目标，避免标准沦为脱离实践的纸面文本。
也正是基于这样的共识，代理式人工智能圆桌环节邀请一线开发者参与对话，坦诚辨析当前安全能力的技术上限，为后续建议书编制划定务实的基线。
打通实践到规则链路
以产业经验赋能国际标准共建
国际标准不是凭空产生的技术条文，而是全球产业实践沉淀之后形成的共识结晶。
为期五天的议程当中，除专题研讨之外，报告人中间会集中对在研项目、成熟建议书、全新立项提案开展评审磋商，工作组全会敲定下一阶段的工作规划。海外参会代表还走进中国汽研各类安全检测实验室、赛力斯龙兴超级工厂实地参访，直观了解国内智能网联汽车安全测评、整车制造的产业实践。
中国作为全球最大的汽车市场，在智能网联汽车产业化落地过程中积累了大量场景经验，如何将本土实践转化为全球共享的规则方案，是国内产业参与国际标准化工作的核心命题。
刘安民提出，产业链不同主体在国际标准制定的链条当中各有定位，第三方检测机构要发挥平台桥梁价值，把大量整车测试、仿真验证的经验提炼为标准提案；车企立足产品研发，输出真实场景下的安全痛点；零部件企业提供芯片、传感器等底层硬件的技术指标；科研机构输出风险研判的理论支撑，多方协同才能完成从实践到标准的闭环。
截至目前，由中国汽研牵头立项的两项车载安全国际标准，分别针对外联车载电控单元（X.ececu）、车路协同管理平台(X.vrcmp)的安全要求，正是这套协同模式产出的实质性成果，其中X.ececu在本次会议期间取得重要阶段性进展。
工信部科技司副司长甘小斌在开幕式上提出，要坚持开放包容，打造多边协同的标准共建机制。本次会议充分践行这一思路，在研讨过程中兼顾不同国家产业发展阶段，既吸纳欧美成熟车企的经验，也充分倾听新兴市场的诉求，不简单套用单一市场的规则范式。不管是智能网联汽车的融合安全框架讨论，还是代理式AI风险评估机制的磋商，都充分兼顾技术前瞻性和产业可行性，为后续建议书的修订完善打下坚实基础。
面向智能时代
构建安全可信的产业生态
智能安全的标准化建设并非一次会议就能够完成，本次重庆内容周更多是凝聚共识的起点，真正的考验在于会后持续迭代与产业落地。大模型、端到端技术大规模装车，代理式人工智能向千行百业渗透，会持续催生全新安全问题，安全治理与标准研制，必然是一个动态演进、持续迭代的长期课题。
在智能网联汽车领域，AI驱动的自动驾驶正在改写安全的底层逻辑。传统的安全体系建立在规则化系统之上，而大模型带来的涌现性特征，使得系统行为存在不确定性，对抗样本攻击、模型泛化能力退化等风险，给整车可信验证带来全新挑战。
刘安民指出，面向大模型上车的趋势，安全标准体系需要与时俱进，构建适配智能时代的可信验证框架。一方面要推动网络安全、功能安全、预期功能安全的深度融合验证，打破传统安全域之间的壁垒；另一方面要立足国内测评实践，将产业一线的经验转化为国际标准的技术输入，为全球车载AI安全标准的演进提供中国方案。
放眼更长周期，多域安全融合、AI驱动系统的全生命周期验证、车载人工智能评估体系搭建，是摆在全球行业面前的共同课题。本次会议的两场专题研讨，已经对上述方向进行了充分的观点碰撞。
智能网联汽车议题当中，行业专家围绕融合安全体系建设、自动驾驶安全冗余设计分享工程经验；代理式人工智能研讨环节，与会者围绕智能体内生安全架构、运行时行为监控、标准化评估验证方法开展多视角讨论，覆盖风险识别、机制设计、测评方法、产业落地全链条。
多边协作的价值，就在于不同市场把各自在技术研发、测试验证、产业应用当中遇到的问题摆到台面上共同探讨。本次SG17第二次内容周落地重庆，为全球搭建起一个对话的窗口，中国产业的实践经验得以进入全球标准的视野，同时国内行业也近距离接触全球前沿的治理思路。
安全标准从来不是束缚技术创新的枷锁，而是为智能产业行稳致远筑牢底座。面对智能化带来的机遇与挑战，全球产业唯有持续开展开放对话，把真实产业诉求源源不断注入标准研制进程，才能构筑起适配技术发展、兼顾各方利益的全球智能安全治理格局。
记者 | 郝文丽
编辑 | 刘晓烨
