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　　“人”的方面原来比较简单，实验人员操作就可以了；但现在要求还有渗透测试，在行业里是拿高薪的一些专家们在做，他们要进入实验室去做测试，这是对人员进一步要求的提升。“机”的方面更多是设备和工具，原来机械工装比较多，未来智能网联汽车测试就会要求很多电子设备、高精度设备，跟实验样品去匹配。“料”的方面更多是指企业和产品，原来我们做实验的时候，企业送样之后甚至可以不在，去测试就可以了；现在尤其信息安全标准里需要提供企业的设计输入，基于企业的输入才能去测试企业做的对不对，有一些可能涉及到企业不方便提供或者有特殊技术路线时甚至需要一些白盒测试，企业自证、检测机构抽检等方式，是由黑盒向灰盒向白盒的演进。“法”的方面是实验的方法，但智能网联汽车来临以后，方法是需要我们重点去研究的。“环”的方面现在把场景纳入进来了，自动驾驶有非常多的场景，是对实验环境的要求，无论是场地上、实际道路上的真实场景还是虚拟场景。

　　第四，标准的形式很有可能未来会进行一个大的革新。原来的标准是文件，所有内容写的非常清楚，但智能网联汽车来临以后，可能会通过一个标准去引用一些数据，通过数据或数据库的支持去实现你的开发测试，甚至以后的准入认证。

　　举个例子，比如网络安全测试在信息安全行业已经这么用了，就是要求企业去符合国家权威的漏洞库，这个漏洞库是实时更新的，但标准不变，相当于引用了一个权威的数据库。比如自动驾驶数据库、场景库在不断演进，我们行业只要有统一的公认共用数据库；比如电池兼容有很多场景库，包括现在联合国对信息安全OTA有一套方法库，在信息安全领域并不追求实验方法的完全一致，各有各的技术路线，但要求几种技术路线的尽量统一，同样的技术路线有统一的实验方法。联合国在58协议下建立了这样一个数据库，我们国内未来也需要这样一个库的建立。所以，我们提出了标准必要数据库概念，后续也将进一步去落实。

　　第五，我们认为智能网联汽车标准体系包括产业发展不是自己发展自己的，一定对我们传统汽车技术包括标准有一个全面的带动。传统的标准体系随着智能网联汽车发展会有全面的转型升级。新的技术设备、新增部件、驾驶任务形态会对我们传统技术产生影响。比如灯光标准“前不见红后不见白”，车后面如果有白光影响后面车的安全；但现在自动驾驶的发展，自动泊车的要求有时候会把白光往后调，照着后面的停车线。企业经常问这是不是符合我们灯光的要求，这就是新的需求对我们传统的标准带来的一些挑战。比如座椅，原来被动安全座椅、安全带都是按照正向去匹配的，驾驶员移一点，匹配都会发生变化；以后座椅换成侧向，这个匹配怎么去做。自动转向以后都是线控转向了，还有功能安全怎么保证。玻璃也一样，原来就是一个透明玻璃，现在通信的一些部件模块嵌入以后标准该怎么做，传统的安全玻璃标准是不是要转型升级。还有外扩尺寸，现在外后视镜上面可能会放一些摄像头，不光看后面，还有侧面的一些雷达等等，这些都和整车功能结合起来了，是不是我们以后整车外扩尺寸能把两个大耳朵去掉也是个问题。因此我们做了很深入分析，今年年底将发布这个报告，就是智能网联汽车可能对我们传统领域标准体系产生哪些影响，将来这块标准该怎么去做，会提出一个统一的指南。

　　最后是对未来体系的发展展望。智能网联汽车标准体系建设也设立了2025年和2030年两个目标，在这两个目标牵引下，在主管部门带动下，2020年到现在是进一步巩固先发优势的阶段。到2025年，计划支撑高级别自动驾驶和网联化场景应用在国际上能够跃升国际先进，到2030年随着标准体系进一步完善，希望实现体系建设的国际领先水平。实际上它依托的产业整体实力，标准体系不可能自己去发展，一定是以坚实产业基础作为支撑，所以希望我们产业和标准体系一起在2030年实现这样的总体目标。

　　以上是我的报告，谢谢大家！