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原文链接：https://blogs.nvidia.com/blog/drive-av-mercedes-benz-cla-euro-ncap-safety-award/
原文作者：Ali Kani
由 AI 驱动的驾驶辅助技术正成为标准配置，从根本上改变了人们评估和验证车辆安全性的方式。
梅赛德斯-奔驰 CLA 最近被欧洲新车安全评鉴协会（Euro NCAP）评为 2025 年最佳表现者（Best Performer of 2025），这凸显了这一转变。该车型将传统的被动安全特性与 NVIDIA DRIVE AV 软件相结合，实现了当年最高的综合安全评分。
梅赛德斯-奔驰集团首席执行官 Ola Källenius 表示：“当 Euro NCAP 评估车辆安全性时，它会同时评估被动和主动系统——要获得满分，就需要最先进的驾驶辅助系统。”“这一里程碑标志着梅赛德斯-奔驰与 NVIDIA 历时五年合作的成果，旨在提高现实世界的安全性并为客户提供切实价值。”
近 30 年来，Euro NCAP（欧洲新车安全评鉴协会）一直是欧洲独立的车辆安全权威机构，得到了欧洲各国政府、汽车组织和消费者团体的支持。
Euro NCAP 在四个反映现实世界安全性的类别中对车辆进行评估。对于 AI 驱动的驾驶辅助系统而言，最相关的类别是“弱势道路使用者”（Vulnerable Road User）和“安全辅助”（Safety Assist），这些类别评估旨在帮助防止碰撞的技术——包括自动紧急制动、车道保持辅助和速度辅助等。
只有配备标准设备并获得五星评级的车辆才有资格获得“同类最佳”的认可，获胜者根据所有类别的加权得分决定。2025 年，Euro NCAP 共测试了创纪录的 49 个车型。
安全至上：DRIVE AV 如何建立信任
像 Euro NCAP 这样的安全评级越来越认可那些结合了强大被动保护和先进主动安全性能的车辆。随着 AI 在驾驶中占据核心地位，“最安全”汽车的基准将越来越多地由车辆在帮助预防事故方面的有效性来定义，而不仅仅是处理碰撞的能力。
梅赛德斯-奔驰 CLA 基于 NVIDIA DRIVE AV 构建，这是一种双栈架构（dual-stack architecture），旨在帮助汽车制造商交付不仅智能，而且在现实世界中可预测、可验证且具有弹性的系统。该架构将一个 AI 驱动的端到端驾驶系统与一个并行的经典安全栈相结合，在自动驾驶感知、规划和执行方面提供了冗余。
CLA 还基于 NVIDIA DRIVE Hyperion 架构构建，该架构将传感器多样性和硬件冗余性融入到车辆的整体设计中。
这种方法的中心是 NVIDIA Halos——一个涵盖硬件、软件、工具、开发流程和认证支持的综合安全系统。Halos 为开发自动驾驶和其他 AI 功能提供了结构化的安全基础，同时始终坚持稳健的护栏、冗余和容错机制。
第三方认证和评估对于建立信任也至关重要：
- TÜV SÜD 授予 NVIDIA 汽车系统级芯片（SoC）、平台和软件工程流程 ISO 21434 网络安全流程认证。此外，NVIDIA DriveOS 6.0 符合 ISO 26262 汽车安全完整性等级（ASIL）D 标准。
- TÜV Rheinland 对 NVIDIA DRIVE AV 进行了独立的联合国欧洲经济委员会（UNECE）安全评估，评估其与复杂电子系统安全要求的相关性，NVIDIA 成功完成了评估。
NVIDIA 最近发布了其 Alpamayo 系列开放式 AI 模型、仿真工具和数据集——这使得自动驾驶汽车能够通过将场景分解为更小的步骤、推理多种可能的动作并最终选择最安全的动作，来应对它们从未训练过的罕见、“长尾”事件。在 NVIDIA DRIVE AV 双栈架构中使用这些模型以及并行的经典安全栈，为车辆保持在安全边界内提供了额外的保护层。
通过数据和仿真训练安全
现代 AI 驱动的安全系统从远超任何人类一生中可能经历的驾驶场景中学习。NVIDIA 的“云到车”（cloud-to-car）开发方法利用 NVIDIA DGX 系统进行神经网络训练、NVIDIA Omniverse 和 Cosmos 平台进行仿真，以及 NVIDIA DRIVE AGX 进行车载计算，将真实世界数据转化为数十亿英里的模拟里程。
这种方法解决了安全验证中的一个关键挑战：训练 AI 应对罕见但高风险的边缘案例，这些案例在现实世界中太危险或发生频率太低，无法可靠地进行测试。通过生成代表这些罕见情况的合成场景，AI 系统可以在开发过程中学习适当的响应，而不会危及他人安全。
CLA 获得的认可不仅仅是一个车型获得了最高评级——它反映了现代汽车安全含义的广泛转变，即将受信任的碰撞保护与旨在帮助首先避免事故的 AI 赋能的驾驶辅助技术相结合。
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