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经济导报记者刘勇近日，最高人民法院发布《关于依法审理涉人工智能纠纷案件的意见》（下称《意见》），这是首部由国家最高审判机构发布的涉人工智能司法裁判规则文件。《意见》共24条，分为5个部分，聚焦AI换脸、大数据杀熟、自动驾驶等社会各界广泛关注的问题。其中，针对自动驾驶及辅助驾驶汽车交通事故的责任认定规则，尤为引人关注。《意见》发布同日，由最高人民法院研究室主任周加海等人编写的《的理

2026-09-11

这些情况下，辅助驾驶出事要担刑责

2026.09.08本文字数：2393，阅读时长大约4分钟作者 | 第一财经安然然随着自动驾驶和辅助驾驶技术的快速发展，相关事故责任认定成为社会关注焦点。最高法日前发布新文件，明确了自动驾驶汽车、具备驾驶辅助功能汽车致损时的责任承担规则，并对车企的虚假宣传进行规制。9月7日，最高人民法院发布《关于依法审理涉人工智能纠纷案件的意见》（下称《意见》），这是首个由国家最高审判机构发布的涉人工智能司法裁

2026-09-11

最高法：明晰自动驾驶及辅助驾驶事故责任划分

来源：广州日报随着自动驾驶和辅助驾驶技术的快速发展，相关事故责任认定成为社会关注焦点。9月7日，《最高人民法院关于依法审理涉人工智能纠纷案件的意见》发布。这是我国最高审判机关出台的首部涉人工智能专门司法裁判规则文件。《意见》指出，自动驾驶汽车、具备辅助驾驶功能的汽车上道路行驶，发生交通事故造成损害的，依据民法典和道路交通安全法有关规定承担赔偿责任。因车辆存在产品缺陷导致交通事故造成损害，当事人请求

2026-09-11

为改进辅助驾驶，宝马收集车主真实道路事故影像

【文/观察者网潘昱辰编辑/高莘】据美国汽车媒体motor1于9月8日报道，宝马近期推出了一项视频数据计划，，从而使车主成为真实道路的安全测试员：自2026年4月起，在特定市场，搭载指定操作系统和传感器套件的车型，会在检测到危险情况时录制短视频片段，并将客户视频上传至云端。宝马表示，每个捕获的事件结合了外部摄像头画面和外部传感器的数据，最多包含120秒未经编辑的视频。这一时长涵盖了事件发生前

2026-09-11

数据边界：辅助驾驶系统中的“无更多数据”困境解析

数据边界：辅助驾驶系统中的“无更多数据”困境解析很多人以为辅助驾驶系统的能力提升仅依赖数据量的无限堆砌，其实不然。当系统反馈“{"error":"没有更多数据了"}”时，这并非技术瓶颈的终点，而是数据边界与算法效能的临界点。底层逻辑是：辅助驾驶系统的决策质量由数据质量、算法效率与场景覆盖度共同决定。单纯增加数据量可能引发两个问题：一是低质量数据（如重复场景、模糊标注）会稀释有效信息，导致模型过拟合

2026-09-11

数据瓶颈下的辅助驾驶：突破“没有更多数据了”的困局

数据瓶颈：辅助驾驶的隐形天花板很多人以为，辅助驾驶系统的进化完全依赖海量数据的持续输入，只要数据量足够大，算法就能无限逼近人类驾驶水平。其实不然，当数据规模达到某个临界点后，单纯增加数据量对系统性能的提升边际效应递减，甚至可能因数据冗余导致模型过拟合。这种“没有更多数据了”的困境，正在成为行业技术突破的关键掣肘。听起来可能反直觉，但在辅助驾驶领域，数据质量远比数据量更重要。底层逻辑是：真实驾驶场景

2026-09-07

征程®6P智驾芯片助力长安自研全场景智能辅助驾驶

9月4日，新锐动感SUV长安启源Q06正式开启预售。新车搭载地平线征程®6P旗舰智驾芯片，基于长安自研一段式端到端大模型算法，集成长安天枢领航Ultra智能辅助驾驶系统。依托 “智驾芯片底座+车企自研算法” 协同模式与560TOPS超高算力，车辆面对复杂路况能够实现 “看得清、算得快、反应灵”，让启源Q06拥有全场景端到端领航能力，实现高速、城区及泊车场景无缝衔接，做到开得更安全、坐得更舒服、用得

2026-09-06

问界7天7000多公里极限实测，路程超95%由智能辅助驾驶完成

IT之家 9 月 6 日消息，今年 8 月 18 日，赛力斯集团宣布，问界全系车型于祖国西极出发抵达上海滴水湖，赛力斯集团股份有限公司创始人张兴海带队全程参与，行业率先使用在售量产车型进行全场景体验，7 天 7000 多公里极限实测。IT之家注意到，赛力斯集团董事、副总裁康波昨晚分享了央视新闻关于此次问界极限实测的报道。张兴海在报道中透露，7 天超 7000 公里的路程 95% 以上由智能辅助驾驶

2026-09-06

长安朱华荣、赵非：辅助驾驶不是自动驾驶，技术成熟也不能模糊边界

在智驾渗透率迅速攀升的背景下，高阶智驾系统正逐渐演变为日常出行的常见配置。然而，伴随端到端大模型等技术的爆发式应用，行业正面临深刻的结构性矛盾：一边是智驾功能愈发顺畅、体验日益拟人，另一边则是消费者在实际使用中过度依赖智驾而存在的安全隐患。在此背景下，厘清技术能力与安全责任的界限，已成为汽车产业必须直面的核心问题。9月4日，在第六届长安科技生态大会上，长安汽车正式发布了其自研的一段式端到端

2026-09-06

数据边界：辅助驾驶的「无更多数据」困局与突破路径

数据饱和的临界点：当「无更多数据」成为技术瓶颈很多人以为，辅助驾驶系统的进化依赖数据量的无限堆砌——只要传感器覆盖范围足够广、采集频率足够高、标注样本足够多，系统性能就会线性提升。其实不然。当数据量突破某个临界值后，系统会陷入「数据饱和陷阱」：新增数据对模型优化的边际效用急剧下降，甚至因数据分布偏差导致过拟合。这一现象在高速场景的L2+级系统中尤为明显——某头部车企的测试数据显示，其城市NOA功能

2026-09-06

赛力斯张兴海谈问界 7 天 7000 多公里极限实测，称路程 95% 以上由智能辅助驾驶完成

2026-09-06

数据边界：辅助驾驶系统的「数据荒」困境与突破路径

数据瓶颈：从「没有更多数据了」到系统效能的临界点很多人以为辅助驾驶系统的性能提升仅依赖海量数据堆砌，其实不然。当数据采集量突破特定阈值后，系统会陷入「数据冗余陷阱」——无效数据占比超过60%，模型训练效率呈指数级下降。这一现象在L3级以上高阶辅助驾驶场景中尤为显著，其底层逻辑是：真实道路场景的分布符合幂律法则，极端长尾场景占比不足0.1%，却消耗了90%以上的标注资源。案例：上海国际赛车场极端场景

2026-09-06

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