L2至L4自驾加速演进 德国莱因解析车用AI、网安与验证趋势

第三方独立测试及认证机构德国莱因（TÜV Rheinland）于2026年8月6日以「驾驭未来智能前行」为题，举办2026智能汽车趋势发展论坛，这个已连续第三年的交通论坛，聚焦自动驾驶法规、车用AI应用、网络安全与网安防护等多重挑战，协助车用产业掌握智能汽车、自动驾驶与国际合规认证的最新动态。

AI驱动下的台湾车电产业机会与应用场景

开场演讲由工研院机械所企划研发组组长兼车辆电动化推动办公室主任张念慈主讲，他聚焦于台湾产业如何整合资通讯技术与电子制造的优势，分析AI驱动下的台湾车电产业机会，以及打造主流车电自动化应用场景，他分享政府在电动商用巴士国产化的推动经验，首先政府投资100亿元的补助，让本土电动商用巴士与物流商务车从L1到L2的升级中做到初步成效，而L3的系统，现在也由台北市政府的自驾公车系统的专案领头，目前规范十条路线的自驾公车，成为重要进展。

另外，他也分享商用电动物流车计划的推行后的实际效益，透过AI的自驾系统，整合AI车队调度掌握能源与行车路线的优化步骤，省下重要的时间与金钱成本，一举让物流商发现能源成本降低72%，碳税也可望下降7成，这也为国内半导体与电子制造产业带来新的应用机会，也有助于台湾高科技产业链结国际绿能与碳排的ESG目标的达成。这些再加上包括Tesla的FSD测试等自动驾驶将要进入台湾市场的消息，台湾自驾车产业正进入快速发展阶段。

自驾车是众所瞩目的焦点，但是法规面的合规要求也正推动中，当中UN R155网络安全管理、R156系统软件更新管理法规正当红，台湾交通部也顺势公告VSTD 96（网络安全）、VSTD 97（软件更新）的导入规划，并将自2028年起分阶段实施与强制执行。而相关于ADAS的UN R79/R152/R171，以及L3自驾，甚至无人载具科技创新实验条例／自驾公车实验运行安全指引等大量新法规陆续推出，尤其重视自驾汽车载具的全生命周期的风险评估要求下，当中的技术复杂度与挑战都不可同日而语，他认为台湾车用系统需要掌握核心要件包括硬件控制器、整车平台、车队营运平台、动态保险制度，这些都是他所归纳未来台湾车用产业致胜的关键。

从安全、自动驾驶到智能车电的发展方向

随着自动驾驶与AI技术赋能的智能车辆技术的快速进展，大量的新技术与创新功能发展甚至跑的比欧盟或是各国产业规范更快，目前L4等级自驾车市场准入的欧洲市场法规已经逐步完成，也就是欧盟的自驾车型式认证法规标号EU 2022/1426，这是全球首个针对SAE L4以上全自动驾驶系统（ADS）建立的统一技术全车认证框架，德国莱因交通服务事业群总经理吴孝先认为一开始容易卡关的是需要先定义一个务实的操作设计范围（Operational Design Domain；ODD），ODD明确界定L4自驾车的使用条件。

自驾车要在欧洲合法上路，采取的是「双轨并行」的监理法规结构，包括如通过德国交通部等地方主管机构的审查与核发证书，一系列的文件审核，还需要有安全案例（Safety Case）的提列，换句话说，L4自驾车的认证已经不再是像过去一样，送一台车来通过不同的测试后就拿证书，而是审慎的要求L4自驾车车厂证明自己的自驾车在道路上行驶是安全的，L4自驾车厂需要提出自己的主张与依据，再经过第三方验证机构验证才算完成，因此，L4自驾车的认证模式与传统车辆认证有所不同。

自驾车除了欧盟的（EU）2022/1426之外，联合国世界车辆法规协调论坛UNECE WP.29最新通过的自动驾驶全球法规UN R185 ADS GTR也是重点，两者共同勾勒出了未来L4级自驾车上路的合规蓝图，而就UN R185法规中的规范来看，L4自驾车将从「功能性安全」转成「结构化安全保证」与「全生命周期管理」的要求，注重整车生命周期的安全与持续监控，确保全生命周期的安全观点。

由于L4自驾车认证需要文件上的准备，以及对验证架构的掌握，还有需要清楚定义权责等因素，这也造成L4自驾车认证时间上延滞的背后原因，而第三方验证机构在其中所扮演的角色也更加重要。

由于L4自驾车所驱动的无人驾驶出租车（Robotaxi）的市场部署与应用也是产业关注的议题，除了取得认证仅是市场准入的一部分之外，实际部署还需考量营运许可、数据规范与政府的要求，在商业部署过程就涉及政府、营运商、物流商等多方角色的界定，而车辆系统认证可以拆分为基础车辆、ADS自驾套件（含 AI）与第三方营运商的内容，最后的部署成败还是在于明确定义法律责任与风险归属。

车用人工智能趋势与实务应用

德国莱因工业服务与信息安全事业群资深业务经理庄佩甄谈车用人工智能趋势，当L4自驾车中AI技术大幅度参与了车辆的控制决策后，AI会直接影响到刹车、转向等决策，这对传统车用安全提出了崭新的挑战，这代表从流程整合、数据品质、决策依据及安全量化等多个面向上需重新审视车用安全。

目前关于AI汽车的合规标准，基本盘是功能安全（ISO 26262）与信息安全（ISO/SAE 21434），以及ISO 21448（预期功能安全；SOTIF）。她举例，SOTIF标准和功能安全的整合相当重要，主要处理汽车功能本身没坏，但「能力不足」的问题，如逆光、下雨导致识别失效而造成的风险危害，强调预期性功能安全的重要性，并可作为自驾系统在感知、决策、控制方面的性能限制与不安全场景的重要依据。

目前欧盟ISO/PAS 8800法规也成为智能车安全的重点，该标准着眼于AI训练数据不足等智能车特有的安全风险，强调当系统发生问题时，需要回到源头判断是哪种失效所导致，然后才能再采取正确的因应措施。而欧盟AI法案（EU AI Act）是欧盟针对高风险AI系统采取严格规范，强调车辆核心决策（如煞车、转向）的AI应用，皆需受监管产品的完整合规测试，该法案预计自2028年8月将开始强制执行。

当前全球智能车与自驾法规发展的核心逻辑从追求100%零风险的要求转向追求「相较于人类驾驶更安全」的相对风险控制。不论是ISO/PAS 8800还是欧盟AI法案，其共同目标都是将抽象的AI运作，转化为可量化、可管理的风险评估体系。而ISO/PAS 8800的精神在于将AI效能与后果（Consequence）建立关联，而欧盟AI法案则采取风险导向，针对「高风险AI」做强制要求。这些发展呼应L4自驾车如何因应车载AI技术不确定性，建立涵盖完整生命周期的管理机制与测试验证框架。

从L2到L3看UN R157 / R171 DCAS智能驾驶法规趋势与验证实务

观察UN R157（自动车道保持系统）/ R171 DCAS（驾驶控制辅助系统）的议题，随着汽车功能从L2朝向L3发展时，吴孝先认为无可避免的车辆系统承担的驾驶任务大举增加，车厂需掌握UN R157及UN R171 DCAS的适用范围与合规重点，德国莱因在中国大陆、日本、韩国皆已经有R171 DCAS的认证服务经验。

R171 DCAS的法规起初是由汽车制造商与零组件供应商（如智能头灯厂商）协助建立测试标准而成，吴孝先提出通过认证的案例，如奔驰（Mercedes-Benz）在2021年完成全球第一个R157的形式认证（自动车道保持系统）；福特（Ford）于2023年获得特殊核准，允许驾驶在特定条件下双手离开方向盘，现此功能已纳入DCAS要求中。

就目前市面上的自驾车认证大多是L2的等级，认证是属于R171 DCAS智能驾驶法规，而L3车辆适用UN R157自动车道保持系统，L4则以欧盟的自驾车法规2022/1426与最新的联合国R185规范为主要规范。再者，DCAS标准的提出，以NATM（新评估与测试方法）取代传统R79逐项对照的方式，重视性能导向（Performance-based）与风险管理原则。核心不再是限制系统如何操作，而是要求系统必须达到一定的安全绩效，让技术得以应用在更多元、更复杂的驾驶情境。因此，测试方式也从传统的「单一通过／失败」模式，转向由真实道路测试（Real-world testing）、封闭场域测试（Track testing）及虚拟模拟（Simulation）所组成的动态验证架构，以更全面评估自驾系统在不同情境下的实际安全表现。

相关系统必须先通过安全管理系统（SMS）稽核与预期功能安全（SOTIF）评估。而UNECE UN R155（网络安全管理系统CSMS）、UN R156（系统软件更新管理SUMS）的重要性也日益提升，尤其是UN R155已成重要强制性合规要求。台湾交通部也公告VSTD 96（网络安全）、VSTD 97（软件更新）的导入规划。值得一提的，德国莱因正申请VSTD 96、VSTD 97的测试认可，未来可以提供台湾产业相关的合规认证服务。吴孝先特别建议，台湾的盲点侦测、传感器厂商应在早期导入欧盟与台湾认证法规验证要求，有助于降低后期修改与验证成本，并有利于进军东南亚或中东市场。

车载产品之网络安全指引与CRA合规

德国莱因工业服务与信息安全苏晖博经理剖析网络韧性法案（CRA）的合规要求，指出硬件制造商需面对的风险评估、漏洞持续管理、揭露义务与安全更新的核心义务。需要做CRA合规者，包括售后市场产品如 OBD诊断器、充电桩、TPMS、后装通讯模块。而部分车类如L类（如电动脚踏车）、农用车（非道路用车）等产品也需符合CRA。

车用市场的影响与豁免条件，若产品已依据UN R155/R156进行整车型式认证（如M、N类车辆），就可豁免于CRA。再者，制造商与供应链厂商的职责也有差别，制造商必须提供至少5年的安全更新，并建立软件物料清单。另外，进口与经销商需负有连带责任，并确认制造商已完成合规文件与贴上CE标志要求。至于天价的罚则方面，CRA罚款最高可达1,500万欧元或企业全球年营业额的2.5%，所以业者不能掉以轻心。

维车网安一站式平台提供CRA合规与AI风险应对范例

最后由维车网安（VicOne）资深业务经理陈莹芳小姐压轴，她聚焦于该公司CRA合规一站式平台，以流程自动化整合CRA合规管理、软件物料清单管理与供应链风险管理，协助产业因应欧盟CRA国际网安合规需求。该平台会内建车用威胁情报与零日／未公开漏洞侦测，能在漏洞进入公开CVE前提前示警，协助企业满足CRA要求的ENISA 24小时通报义务，这可以满足车辆安全营运中心（VSOC）运作机制，打造资产可视性、侦测与防护到情资研判分析。

她分享三大实战案例做为指引，包括新兴电动车OEM厂商直接导入端到端解决方案，加速产品上市的合规要求。或是欧系豪华品牌的案例，透过设定关键字索引，由网安团队监测「暗网」过滤真实威胁。最后用技术整合案例，将车用网安规则无痛整合至车厂既有的IT平台，实现跨系统防御。她建议企业应从「阶段性监控」转向「持续性监控」。透过自动化机制处理网安事件，避免依赖人工处理以降低误报率（False Positive）。

面对自驾系统与AI趋势，功能安全、网安、软件管理与虚拟验证将是供应链持续投资竞争力的关键，德国莱因协助台湾车用供应链因应AI智能化转型需求，掌握自驾系统的关键转折点。