基于智能駕駛項目的風險管理策略研究

摘要：分析了智能駕駛項目的主要風險及其對項目管理的影響，以安徽Y智能駕駛公司為例，構(gòu)建了智能駕駛項目整體框架，從技術(shù)風險、法律風險、運營風險、質(zhì)量風險四個方面進行總結(jié)，并提出了智能駕駛的可實施風險管理的建議，旨在對智能駕駛項目有所幫助，保證項目順利完成。

關(guān)鍵詞：智能駕駛；風險管理；法律風險；項目管理

中圖分類號：U469收稿日期：2024-11-20

DOI：10.19999/j.cnki.1004-0226.2025.01.027

1智能駕駛系統(tǒng)概述

1.1基本概念

智能駕駛系統(tǒng)是一種利用先進的技術(shù)和算法，使汽車能夠在沒有或極少人的干預(yù)情況下，自動或半自動地輔助人們使用交通工具的系統(tǒng)，其核心目標是提高道路安全性、改善交通效率和提升駕駛體驗。

智能駕駛系統(tǒng)的功能如下：a.依賴各種傳感器（如攝像頭、毫米波雷達、超聲波雷達、激光雷達、地圖定位信息等）來收集環(huán)境信息，識別周圍的物體、道路和交通信號[1]；b.根據(jù)道路環(huán)境數(shù)據(jù)實時決策與規(guī)劃，確定最佳行駛路徑；c.通過控制橫向轉(zhuǎn)向、縱向加速和剎車等操作，確保車輛能夠安全、平穩(wěn)地執(zhí)行控制指令，確保駕駛員獲取實時預(yù)警和反饋信息，或在必要時能夠參與決策和控制。

1.2智能駕駛系統(tǒng)項目框架

本文以安徽Y公司為例構(gòu)建智能駕駛整體項目管理框架，如圖1所示。

主機廠（OEM）作為整個智能駕駛系統(tǒng)的主導(dǎo)方，是所有需求的起點和系統(tǒng)功能及價值的終極體現(xiàn)，其主要職責包括提出需求、驗收結(jié)果以及監(jiān)督下游整車零部件的進度和質(zhì)量。零部件供應(yīng)商則負責提供滿足OEM需求的關(guān)鍵組件，如轉(zhuǎn)向和制動系統(tǒng)等。

合規(guī)認證是確保滿足國家和地區(qū)法律要求的重要環(huán)節(jié)，提供必要的法律證明；投資商會為Y公司的整體融資和市場支持提供資金保障。

Y公司供應(yīng)商包括上游相機、雷達、PCB、芯片等的硬件和部分非自研感知算法的軟件，用于支持Y公司后端研發(fā)。

Y公司內(nèi)部管理層負責公司的戰(zhàn)略制定、人員管理和融資洽談；銷售與產(chǎn)品部則承接國內(nèi)主要OEM的商務(wù)技術(shù)需求，并將其分解給內(nèi)部研發(fā)團隊。項目部根據(jù)實際項目需求，進行設(shè)計開發(fā)、采購和生產(chǎn)等資源的安排與管理。

通過以上分析，可以清晰地識別出參與智能駕駛系統(tǒng)開發(fā)的基本要素。接下來，將從技術(shù)風險、法律風險、運營風險和質(zhì)量風險四個方面，對各部分元素可能存在的風險進行深入分析和總結(jié)。

2智能駕駛項目的風險因素分析

2.1技術(shù)風險

智能駕駛系統(tǒng)是一個高度復(fù)雜的算法邏輯控制系統(tǒng)，如果發(fā)生問題將對整個控制造成嚴重的安全事故，例如，特斯拉的FSD駕駛系統(tǒng)在某些情況下未能正確識別障礙物或突然轉(zhuǎn)向，導(dǎo)致嚴重交通事故，此處的技術(shù)風險主要體現(xiàn)在智能駕駛算法的成熟度和穩(wěn)定性、功能安全性以及數(shù)據(jù)信息安全性等方面。

2.1.1智能駕駛算法的成熟度和穩(wěn)定性

智能駕駛算法的成熟度表現(xiàn)在不同駕駛環(huán)境和場景的適應(yīng)能力，缺乏成熟度的算法可能在復(fù)雜場景中出現(xiàn)錯誤判斷，無法覆蓋所有的cornercase，盡管Y公司量產(chǎn)了多款車型，這種風險還是無法完全避免，不管使用傳統(tǒng)的感知-預(yù)測-規(guī)劃-控制算法還是最新端到端算法[2]。

智能駕駛算法的穩(wěn)定性風險指的是即使算法在實驗環(huán)境中表現(xiàn)良好，但在實際應(yīng)用中，因環(huán)境變化、傳感器噪聲等因素，算法可能出現(xiàn)不穩(wěn)定或不一致的行為，不穩(wěn)定的算法可能導(dǎo)致不可靠的決策，比如在緊急情況下反應(yīng)遲緩，或在復(fù)雜交通中產(chǎn)生錯誤的路徑規(guī)劃。

2.1.2功能安全和信息安全的風險

a.功能安全。系統(tǒng)在出現(xiàn)故障或異常情況下，是否仍然能夠以安全的方式運行，或在不可避免的情況下是否能降低風險，風險自動駕駛系統(tǒng)必須遵循相關(guān)的安全標準（如ISO26262），確保在硬件故障、軟件崩潰等情況下，系統(tǒng)能夠及時檢測并采取措施，避免事故發(fā)生[3]。

b.信息安全。智能駕駛系統(tǒng)需要收集和處理大量用戶的敏感數(shù)據(jù)，包括用戶的位置信息、行駛習(xí)慣等。數(shù)據(jù)泄露可能導(dǎo)致用戶隱私侵犯，甚至安全威脅。系統(tǒng)需實施強有力的MCU和SOC內(nèi)的數(shù)據(jù)加密和訪問控制措施，確保敏感數(shù)據(jù)在存儲和傳輸過程中的安全性。

2.2法律風險

作為新興行業(yè)，法律風險在智能駕駛系統(tǒng)的應(yīng)用中尤為突出，隨著政府政策的支持和裝車率的提升，智駕系統(tǒng)的運營和責任劃分的法律法規(guī)缺失的問題越發(fā)突出。同時隨著OEM不斷探索海外市場，尤其是在歐美地區(qū)有著成熟的智能駕駛系統(tǒng)評價體系，如E-Mark、GDPR，而國內(nèi)的系統(tǒng)則無法完全滿足這些要求。不同國家和地區(qū)在自動駕駛法律規(guī)定上的差異，進一步加大了合規(guī)挑戰(zhàn)。例如，美國已有40個州允許在公共道路上進行自動駕駛，或提供盈利性定制交通服務(wù)，而印度則明確不允許自動駕駛車輛上路。

Y公司部分客戶的產(chǎn)品及其需要銷售的區(qū)域及智能駕駛系統(tǒng)的法規(guī)要求如表1所示。

2.3運營風險

運營風險是指企業(yè)在日常運營過程中因管理、市場環(huán)境變化及外部因素等引發(fā)的潛在損失和不確定性。對于智能駕駛系統(tǒng)的供應(yīng)商而言，這類風險主要集中在商業(yè)化運營和財務(wù)管理等方面。

2.3.1商業(yè)化運營風險

Y公司深知創(chuàng)業(yè)公司若無法迅速適應(yīng)市場變化或提供獨特的價值，將面臨失去市場的可能，作為智能駕駛系統(tǒng)的供應(yīng)商，市場接受度主要體現(xiàn)在主機廠對智能駕駛系統(tǒng)的認可和采納上，主機廠對供應(yīng)商接受程度直接影響產(chǎn)品的訂單量和市場推廣。

近些年由于智能駕駛行業(yè)內(nèi)卷嚴重，主機廠在技術(shù)選擇上通常較為謹慎，且同時關(guān)注產(chǎn)品的安全性、穩(wěn)定性和經(jīng)濟性，尤其是智能駕駛系統(tǒng)如果未能滿足其預(yù)期的技術(shù)標準和性能要求，將可能導(dǎo)致市場推廣受阻，公司市場份額驟減的風險。

2.3.2財務(wù)風險

在研發(fā)及市場推廣過程中，創(chuàng)業(yè)公司需要大量資金支持，但融資渠道相對有限。特別是在技術(shù)尚未成熟、市場不確定性較大的背景下，投資者對新興技術(shù)的投資熱情可能下降，導(dǎo)致公司面臨資金短缺的風險。

資金短缺可能影響產(chǎn)品開發(fā)進度及市場推廣策略，甚至威脅到公司的生存，目前Y公司已到C輪融資環(huán)節(jié)，現(xiàn)金流的控制仍然是管理層放在首位的事。作為創(chuàng)業(yè)企業(yè)，Y公司在研發(fā)、營銷等方面需要投入更多資源以維持競爭力，技術(shù)研發(fā)需要高昂的投入，包括人力資源、技術(shù)開發(fā)、測試等，高研發(fā)成本結(jié)合長時間的技術(shù)轉(zhuǎn)換周期，無法獲得快速的經(jīng)濟回報。同時Y公司近兩年也在面臨正規(guī)化的陣痛，需要從正規(guī)化和收益之間找一個平衡點，日益蓬勃發(fā)展的同時也面臨巨大的財務(wù)隱患。

2.4質(zhì)量風險

智能駕駛屬于新興行業(yè)，且多數(shù)產(chǎn)品未經(jīng)過市場驗證，除了個別主流供應(yīng)商具備完備的體系認證流程，可以按照正規(guī)的流程開發(fā)和驗證，如BOSCH和Mobileye等優(yōu)秀智能駕駛系統(tǒng)供應(yīng)商代表，其他小型企業(yè)都面臨諸多潛在質(zhì)量風險，Y公司同樣不能避免，只能盡可能多的引進先進管理理念和檢驗方法，比如所有產(chǎn)品線均嚴格按照ASPICE流程進行開發(fā)和驗證。

同時，新技術(shù)的快速迭代使得企業(yè)在制定和執(zhí)行質(zhì)量標準時缺乏一致性，而新興企業(yè)可能缺乏足夠的經(jīng)驗和資源來選擇質(zhì)量更可靠的供應(yīng)鏈，導(dǎo)致各企業(yè)在產(chǎn)品質(zhì)量控制上面臨困難。

3智能駕駛項目風險管理策略

3.1明確風險因素及影響

首先，智能駕駛公司應(yīng)系統(tǒng)性地識別和評估各類風險因素，評估風險影響，包括技術(shù)風險、法律風險、運營風險和質(zhì)量風險等。對每類風險進行量化評估，分析其對項目進度、成本和質(zhì)量的潛在影響。通過構(gòu)建風險影響矩陣，企業(yè)可以直觀地識別高風險領(lǐng)域，從而優(yōu)先分配資源進行管理。

根據(jù)風險發(fā)生的概率和影響程度，對風險進行優(yōu)先級排序，根據(jù)風險的發(fā)生概率和影響程度，為每個風險因素設(shè)定優(yōu)先級。高優(yōu)先級的風險應(yīng)當優(yōu)先處理，以降低其對項目的整體影響［4］。

3.2建立風險評估和監(jiān)控機制

建立有效的風險評估和監(jiān)控機制是確保智能駕駛項目成功的關(guān)鍵，這一機制的構(gòu)建包括以下幾個方面：

a.定期風險評估。制定風險評估的周期性計劃，結(jié)合項目進展、市場變化和技術(shù)迭代進行定期檢查。企業(yè)可以設(shè)置季度或半年度的風險評估會議，確保各部門共享最新的風險信息。

b.動態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)。利用數(shù)據(jù)分析工具和監(jiān)控軟件，實時跟蹤項目的關(guān)鍵指標，及時識別可能出現(xiàn)的風險。例如，通過數(shù)據(jù)可視化儀表盤，項目團隊可以隨時查看項目進度與風險狀況。

c.設(shè)立專門的風險管理團隊。組建跨部門的風險管理小組，負責風險的識別、評估和監(jiān)控。該團隊應(yīng)定期向管理層匯報風險狀況，采用量化分析工具，如風險矩陣和概率分布模型，對不同風險進行評估，并提出相應(yīng)的應(yīng)對措施。

d.應(yīng)急響應(yīng)機制。制定明確的應(yīng)急響應(yīng)流程，一旦發(fā)生風險事件，應(yīng)急團隊能夠迅速采取行動。確保每個團隊成員都了解應(yīng)急預(yù)案，并定期進行演練，以提高應(yīng)對能力。

通過以上措施，企業(yè)能夠建立一個全面、動態(tài)的風險管理體系，有效降低智能駕駛項目中的不確定性，確保項目的順利推進和長期成功。

3.3實施風險控制措施

建立強大的數(shù)據(jù)庫和場景訓(xùn)練體系，強化硬件在環(huán)（HiL）測試等實驗環(huán)節(jié)，確保算法在不同駕駛環(huán)境下的穩(wěn)定性和適應(yīng)性。通過持續(xù)的數(shù)據(jù)鏈路回灌，提升算法的感知能力和決策水平[5]。

組建法務(wù)部門，將法規(guī)融入開發(fā)過程，持續(xù)跟蹤國內(nèi)外智能駕駛相關(guān)法律法規(guī)的變化，獲取必要的合規(guī)認證，以降低法律訴訟和罰款的風險。在項目各階段設(shè)立合規(guī)審查機制，確保所有設(shè)計、開發(fā)和運營環(huán)節(jié)均符合相關(guān)法律法規(guī)的要求。

定期開展市場調(diào)研，了解主機廠的需求變化和市場趨勢，以便及時調(diào)整產(chǎn)品策略和市場推廣方案，優(yōu)化融資結(jié)構(gòu)，增強資本的靈活性。通過合理的財務(wù)管理，確保資金鏈的健康，預(yù)防由于資金短缺導(dǎo)致的研發(fā)和市場推廣延遲。

制定完整的質(zhì)量管理標準與流程，確保每一環(huán)節(jié)均符合質(zhì)量要求，尤其是對供應(yīng)鏈的質(zhì)量控制。設(shè)立用戶反饋渠道，及時收集并分析用戶在使用過程中的意見和建議，針對性地進行產(chǎn)品迭代和改進。

4結(jié)語

在智能駕駛系統(tǒng)的實施過程中，風險管理至關(guān)重要。本文通過對安徽Y智能駕駛公司的案例風險分析，明確了智能駕駛項目中的技術(shù)風險、法律風險、運營風險和質(zhì)量風險四個關(guān)鍵點，并提出相應(yīng)的風險控制建議。面對技術(shù)復(fù)雜性、法規(guī)不確定性和市場競爭加劇等挑戰(zhàn)，智能駕駛公司需要建立系統(tǒng)化的風險識別與評估機制，動態(tài)監(jiān)控風險狀況，并實施針對性的風險控制措施，以確保項目的順利推進和商業(yè)成功。通過優(yōu)化管理流程、加強法律合規(guī)審查和提升產(chǎn)品質(zhì)量，智能駕駛系統(tǒng)的供應(yīng)商能夠更有效地應(yīng)對未來的不確定性，從而在競爭激烈的市場中立于不敗之地。

參考文獻：

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[3]李川鵬，郭宇辰.淺析自動駕駛技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀、趨勢及挑戰(zhàn)[J].時代汽車，2022（14）：4-6.

[4]潘姝婷.互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)商業(yè)模式的財務(wù)風險分析與控制研究[D].廣州：廣東財經(jīng)大學(xué)，2022.

[5]李浩然.智能汽車個性化駕駛行為決策與運動控制方法研究[D].武漢：武漢理工大學(xué)，2021.

作者簡介：

吳靖，男，1993年生，研究生在讀，研究方向為工程管理。