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，構建了智能駕駛項目整體框架，從技術風險、法律風險、運營風險、質量風險四個方面進行總結，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智能駕駛系統概述

1.1基本概念

智能駕駛系統是一種利用先進的技術和算法，使汽車能夠在沒有或極少人的干預情況下，自動或半自動地輔助人們使用交通工具的系統，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）來收集環境信息，識別周圍的物體、道路和交通信號[1]；b.根據道路環境數據實時決策與規劃，確定最佳行駛路徑；c.通過控制橫向轉向、縱向加速和剎車等操作，確保車輛能夠安全、平穩地執行控制指令，確保駕駛員獲取實時預警和反饋信息，或在必要時能夠參與決策和控制。

1.2智能駕駛系統項目框架

本文以安徽Y公司為例構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的主導方，是所有需求的起點和系統功能及價值的終極體現，其主要職責包括提出需求、驗收結果以及監督下游整車零部件的進度和質量。零部件供應商則負責提供滿足OEM需求的關鍵組件，如轉向和制動系統等。

合規認證是確保滿足國家和地區法律要求的重要環節，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。

Y公司內部管理層負責公司的戰略制定、人員管理和融資洽談；銷售與產品部則承接國內主要OEM的商務技術需求，并將其分解給內部研發團隊。項目部根據實際項目需求，進行設計開發、采購和生產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開發的基本要素。接下來，將從技術風險、法律風險、運營風險和質量風險四個方面，對各部分元素可能存在的風險進行深入分析和總結。

2智能駕駛項目的風險因素分析

2.1技術風險

智能駕駛系統是一個高度復雜的算法邏輯控制系統，如果發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駕駛系統在某些情況下未能正確識別障礙物或突然轉向，導致嚴重交通事故，此處的技術風險主要體現在智能駕駛算法的成熟度和穩定性、功能安全性以及數據信息安全性等方面。

2.1.1智能駕駛算法的成熟度和穩定性

智能駕駛算法的成熟度表現在不同駕駛環境和場景的適應能力，缺乏成熟度的算法可能在復雜場景中出現錯誤判斷，無法覆蓋所有的cornercase，盡管Y公司量產了多款車型，這種風險還是無法完全避免，不管使用傳統的感知-預測-規劃-控制算法還是最新端到端算法[2]。

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

2.1.2功能安全和信息安全的風險

a.功能安全。系統在出現故障或異常情況下，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，風險自動駕駛系統必須遵循相關的安全標準（如ISO26262），確保在硬件故障、軟件崩潰等情況下，系統能夠及時檢測并采取措施，避免事故發生[3]。

b.信息安全。智能駕駛系統需要收集和處理大量用戶的敏感數據，包括用戶的位置信息、行駛習慣等。數據泄露可能導致用戶隱私侵犯，甚至安全威脅。系統需實施強有力的MCU和SOC內的數據加密和訪問控制措施，確保敏感數據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，法律風險在智能駕駛系統的應用中尤為突出，隨著政府政策的支持和裝車率的提升，智駕系統的運營和責任劃分的法律法規缺失的問題越發突出。同時隨著OEM不斷探索海外市場，尤其是在歐美地區有著成熟的智能駕駛系統評價體系，如E-Mark、GDPR，而國內的系統則無法完全滿足這些要求。不同國家和地區在自動駕駛法律規定上的差異，進一步加大了合規挑戰。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，而印度則明確不允許自動駕駛車輛上路。

Y公司部分客戶的產品及其需要銷售的區域及智能駕駛系統的法規要求如表1所示。

2.3運營風險

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

2.3.1商業化運營風險

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

近些年由于智能駕駛行業內卷嚴重，主機廠在技術選擇上通常較為謹慎，且同時關注產品的安全性、穩定性和經濟性，尤其是智能駕駛系統如果未能滿足其預期的技術標準和性能要求，將可能導致市場推廣受阻，公司市場份額驟減的風險。

2.3.2財務風險

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

資金短缺可能影響產品開發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輪融資環節，現金流的控制仍然是管理層放在首位的事。作為創業企業，Y公司在研發、營銷等方面需要投入更多資源以維持競爭力，技術研發需要高昂的投入，包括人力資源、技術開發、測試等，高研發成本結合長時間的技術轉換周期，無法獲得快速的經濟回報。同時Y公司近兩年也在面臨正規化的陣痛，需要從正規化和收益之間找一個平衡點，日益蓬勃發展的同時也面臨巨大的財務隱患。

2.4質量風險

智能駕駛屬于新興行業，且多數產品未經過市場驗證，除了個別主流供應商具備完備的體系認證流程，可以按照正規的流程開發和驗證，如BOSCH和Mobileye等優秀智能駕駛系統供應商代表，其他小型企業都面臨諸多潛在質量風險，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，比如所有產品線均嚴格按照ASPICE流程進行開發和驗證。

同時，新技術的快速迭代使得企業在制定和執行質量標準時缺乏一致性，而新興企業可能缺乏足夠的經驗和資源來選擇質量更可靠的供應鏈，導致各企業在產品質量控制上面臨困難。

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，智能駕駛公司應系統性地識別和評估各類風險因素，評估風險影響，包括技術風險、法律風險、運營風險和質量風險等。對每類風險進行量化評估，分析其對項目進度、成本和質量的潛在影響。通過構建風險影響矩陣，企業可以直觀地識別高風險領域，從而優先分配資源進行管理。

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

3.2建立風險評估和監控機制

建立有效的風險評估和監控機制是確保智能駕駛項目成功的關鍵，這一機制的構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，結合項目進展、市場變化和技術迭代進行定期檢查。企業可以設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.動態監控系統。利用數據分析工具和監控軟件，實時跟蹤項目的關鍵指標，及時識別可能出現的風險。例如，通過數據可視化儀表盤，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、評估和監控。該團隊應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，并提出相應的應對措施。

d.應急響應機制。制定明確的應急響應流程，一旦發生風險事件，應急團隊能夠迅速采取行動。確保每個團隊成員都了解應急預案，并定期進行演練，以提高應對能力。

通過以上措施，企業能夠建立一個全面、動態的風險管理體系，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

建立強大的數據庫和場景訓練體系，強化硬件在環（HiL）測試等實驗環節，確保算法在不同駕駛環境下的穩定性和適應性。通過持續的數據鏈路回灌，提升算法的感知能力和決策水平[5]。

組建法務部門，將法規融入開發過程，持續跟蹤國內外智能駕駛相關法律法規的變化，獲取必要的合規認證，以降低法律訴訟和罰款的風險。在項目各階段設立合規審查機制，確保所有設計、開發和運營環節均符合相關法律法規的要求。

定期開展市場調研，了解主機廠的需求變化和市場趨勢，以便及時調整產品策略和市場推廣方案，優化融資結構，增強資本的靈活性。通過合理的財務管理，確保資金鏈的健康，預防由于資金短缺導致的研發和市場推廣延遲。

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

4結語

在智能駕駛系統的實施過程中，風險管理至關重要。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風險、法律風險、運營風險和質量風險四個關鍵點，并提出相應的風險控制建議。面對技術復雜性、法規不確定性和市場競爭加劇等挑戰，智能駕駛公司需要建立系統化的風險識別與評估機制，動態監控風險狀況，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成功。通過優化管理流程、加強法律合規審查和提升產品質量，智能駕駛系統的供應商能夠更有效地應對未來的不確定性，從而在競爭激烈的市場中立于不敗之地。

參考文獻：

[1]《中國公路學報》編輯部.中國汽車工程學術研究綜述[J].中國公路學報，2017，30（6）：1-197.

[2]褚端峰，王如康，王競一，等.端到端自動駕駛的研究進展及挑戰[J/OL].中國公路學報，2024（10）：209-232.

[3]李川鵬，郭宇辰.淺析自動駕駛技術發展現狀、趨勢及挑戰[J].時代汽車，2022（14）：4-6.

[4]潘姝婷.互聯網企業商業模式的財務風險分析與控制研究[D].廣州：廣東財經大學，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，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。