为辅助驾驶系好“法治安全带” （文稿内容转自人民日报） 早晚高峰拥堵路段，打开智能跟车系统，车辆自动保持 安全车距；长途驾驶中开启自适应巡航，自动超车、变道一 气呵成；启动自动泊车，车辆可自行停车入库……近年来， 智能网联汽车日益进入驾驶人日常生活。其中，辅助驾驶作 为智能网联汽车的重要功能，有效提高了驾驶效率、便利性 和舒适度。 然而，驾驶辅助技术也带来诸多风险和问题。因对辅助 发事故；一起追尾事故，驾驶者认为是因辅助驾驶系统预警 延迟 2.3 秒所致，车企却主张驾驶者脱手时间达 8 秒要求免 责……这些问题启示我们：当算法日益深度介入驾驶，应在 法治轨道上构建完善“人机协同驾驶”新秩序，为辅助驾驶 系好“法治安全带”。 模糊的营销宣传引发认知偏差值得警惕。现实中，有车 企以“智能驾驶”“零接管”等话术和词语，对辅助驾驶进 行模糊和夸大宣传，却对其功能边界、安全操作规程等“惜 行模糊和夸大宣传，却对其功能边界、安全操作规程等“惜 字如金”。在一些网络平台和自媒体账号上，“解放双手”的 “测评”和“全程托管”的实录更是吸引眼球。这极易让一 些消费者产生认知偏差，对辅助驾驶“过度信任”乃至“过 于放任”，甚至将辅助驾驶等同于“自动驾驶”，带来驾驶安全隐患。 对此，工信部举行汽车企业安全专题会议，要求车企“明 确系统功能边界和安全响应措施，不得进行夸大和虚假宣 传”，不能出现“自动驾驶”“自主驾驶”“智驾”“高阶智驾”

准缺失、 责任不清等问题。 （来源：经济观察网） 一是 夸张营销普遍。中国新闻网文章指出，智能驾驶现阶段仍是辅助工具， 国内车企虽然在智能驾驶技术上取得了一定突破，但不同品牌、不同车型的智能 辅助驾驶能力参差不齐。许多车企在营销过程中夸大了系统的功能性，甚至弱化 了“辅助”这一概念。《中国青年报》称，一些车企、经销商、自媒体一味使用“高 大上”的词语来包装智能驾驶技术，甚至夸大宣传，却对具体功能、安全边界和 智能驾驶情景下责任人承担不同。 浙江大学数字法治研究院院长孙笑侠指出，现有法律对智能驾驶汽车事故责任的 划分尚不明确，可能产生新的法律纠纷。在司法实践中，对于 L2 级（部分自动 化）及以下的辅助驾驶，驾驶员仍是驾驶任务的执行者和责任人；而对于 L3 级 （有条件自动化）及以上高级别的自动驾驶，仍需要法律进一步作出回应。《证 券日报》指出，若系统误判导致事故，车企是否应承担技术缺陷责任？保险条款 L0-L2 级别的智 能驾驶汽车中，发生交通事故应由驾驶员承担责任，只有在确定由于系统缺陷导 致的事故时由生产者承担责任。而在 L3 及以上级别的智能驾驶汽车中，驾驶员 或者远程安全员仅起到辅助作用，发生事故可归因于系统缺陷，此时发生交通事 故应当由生产者承担责任。《证券日报》文章建议，探索技术过错推定原则，建 立第三方数据存证平台，确保事故可追溯。 四是 加大安全教育力度。澎湃新闻称，消费者需要更高层面的引导和教育，

建了覆盖政策法规、办事指南、历史案例等专属知识库，为 基层工作提供强大的智库支持和工作辅助，其公文格式修正 准确率超 95%，审核时间缩短 90%，错误率控制在 5%以内。 深圳市福田区政务服务和数据管理局党组成员、副局长高增 表示，目前，大模型已覆盖政务服务全链条，应用在公文处 理、民生服务、应急管理、招商引资等多个部门的政务流程 中，但该模型仅为“数智助手”，是辅助角色，没有决策权。 此外，查询发现，不止深圳，江苏、江西等均有地区宣布将 余篇、微信文章 1800 余篇、网站报道 1700 余 篇、其余平台信息数量较少，具体占比情况如上： 三、舆论观点 （一）媒体观点 封面新闻：深圳市福田区创新出台了相关的管理办法， 将人工智能定义为辅助角色，并指定了人类监护人，提高工 作效率的同时，积极预防风险的发生。这说明，在享受技术 红利的同时，政府部门考虑到了如何确保 AI 决策的公平性、透明性，以及如何保护公众的隐私数据。随着新技术的前进，

就明确要求，车企需在车辆醒目位置标注驾驶等级，宣传材 料必须注明“辅助驾驶需人工接管”。这些规定将 “企业自 律”升级为“法律义务”，彻底扭转了“宣传靠自觉”的松散局面。​ 三是专项整治收尾，强化执法震慑。市监总局开展“智 驾宣传专项整治行动”，全国范围内检查车企门店，下架违规 宣传材料，曝光“夸大场景覆盖”“模糊责任划分”等典型案 例。某车企因将“L2 辅助驾驶”宣传为“L3 自动驾驶”，被 处以罚款， 破解“技术迭代快于认知更新”矛盾的关键。​ 这种矛盾的核心，是“技术迭代速度”与“社会认知速 度”的不匹配。从技术层面看，中国智驾已跻身全球第一梯 队：百度 Apollo 的 “城市 NOA（导航辅助驾驶）” 覆盖 多个城市，比特斯拉 FSD 的覆盖范围广；华为 ADS 4.0 在无 高精地图的乡村道路，仍能实现“精准避障”。但从公众认知 来看，多数人仍停留在“传统汽车”的思维定式。既期待 “智驾责任考试”，内容涵 盖人机协同边界、紧急接管流程等，未通过者无法激活高阶 功能。​（三）媒体从“事件曝光”到“专业引导”​ 主流媒体在舆情引导中发挥 “定海神针” 作用。人民 网“三评辅助驾驶”系列评论（《夯实“技术底座”驶向美好 未来》《系好数据“安全带”适逢其需》《校准“法规罗盘” 才能把稳方向》）既指出企业营销中的问题，又肯定产业发展 的方向，避免舆论走向“全盘否定”或“盲目乐观”，帮助公

RPA（机器人流程自动化）相结合是现阶段 Agent 落地的一 种有效手段，可以充分发挥技术协同优势，增强数据处理与理解能力，将智能决策与任 务执行有机融合；也有助于通过RPA明确的流程规则，确保价值对齐和透明性提升，以 及责任界定的辅助；通过RPA系统本身具有的稳定性和可靠性，在一定程度上提升Agent 应用的安全保障能力等。如下三种方式并行，也是企业考虑利用Agent和数字员工提升 劳动生产力的可行之道。 本报告来源于三个皮匠报告站（www 应用方向规划 实践落地及应用效果 工行软件开发中心组建AI4SE（即AI for Sofware Engineering，智能化软件工程） 专项工作团队，明确AI落地方向 需求分析 设计辅助 编码辅助 测试辅助 版本发布 智能运维 ③ 推进以AI为主导的智能研发模式建设，加快智能体技术落地 ② 从单一编码环节拓展至需求、设计、测试、运维等研发全流程 ① 提升编码效率和质量 代码补全 代码安全检测 积累优秀金融代码资产，推进模型微调 • 形成智能研发规范指引，持续赋能 ③ 构建模型测评体系 • 打造自动化测评平台 • 构建三层测评体系实现逐级准入 • 开展用户试点评估与快速迭代 AI辅助代码生成占比 从22%提升至32% 平均单测行覆盖率 60% 智能代码问题检出率 40% ① 加快智能研发应用 梳理研发全领域，将研发阶段拆解细化，推进智能研发助手36项场景能力建设21 激发科技与创新活力

综横关联并用以指导链式互动和跨维协作。IV 2．守教育本源需求之正、创教学模式重组之新的守正创新 人工智能的本质是模拟人类的行为与思维。故而，人工智能 赋能教育不应也不能否定辅助人类先天心智发育、促进智力成长、 保障必要人际交往、引导社会化成长、辅助知识技能理解与应用、 激发创造性思维及创造能力培养的教育本源需求。本《蓝皮书》 倡导人工智能赋能教育应首先守住志向教育本源需求的常规教 学并追求对有效常规教学模式的提质增效。同时，从这些本源需 学生立体智能画像。同时借助可视化的智能动态数据，可进行发 展性的诊断分析和针对性服务，实现更客观、全面和及时地评价。 围绕以“智”助评的实践环节，当前应用场景较为有限，有部分 学校在尝试使用人工智能技术来辅助进行“五育融合”学生画像、 综合素质评价、学生评估等方面探索，试图通过技术将“人的全 面发展”转化为可测量、可干预的数字化路径，尝试逐渐破解现 有评价维度单一、反馈滞后的难题，希望在未来可以推动教育评 《中小学生成式人工智能使用指南（2025 年版）》指出：在中 小学应用场景中，应以保障个人隐私和数据安全为前提，通过规 范化使用充分发挥生成式人工智能的潜能。小学阶段禁止学生独 自使用开放式内容生成功能，教师可在课内适当使用辅助教学； 初中阶段可适度探索生成内容的逻辑性分析；高中阶段允许结合 技术原理开展探究性学习。学生、教师和教育管理者等不同使用 主体可根据实际需求，综合考虑技术成熟度、任务复杂度以及本 地资源特

碰撞爆燃事故引发轩然大波 3 月 29 日晚，一辆小米 SU7 在高速行驶时撞上护栏后起 火，车内 3 名驾乘人员不幸罹难。4 月 1 日，小米汽车官方 发布回应声明，披露事故发生前车辆处于 NOA 智能辅助驾驶状态，以及事故前后车辆的运行数据。但死者家属对小米的 回应提出质疑，称小米智驾对事故负有责任，且小米未及时 与家属沟通。这起事故迅速成为舆论焦点，智能网联汽车的 安全问题及企业责任的相关话题热度持续攀升。 采用的电机带动锁机的车门开启方 式，在车辆发生剧烈碰撞时，可能因蓄电池故障导致车门无 法解锁。此外，对于智能驾驶系统在事故发生时的表现，舆 论也质疑，认为系统未能及时准确识别道路状况，为驾驶员提供有效的预警和辅助。​ （二）舆论关注事故责任如何落实与企业应对举措​ 大量舆论强调，车企作为智能网联汽车的生产者和服务 提供者，应当承担起保障产品安全的主体责任。在事故发生 后，车企不仅要及时、准确地向公众披露事故信息，积极配

极目新闻：综合报道了该事件的诸多细节，包括代孕的 价格、操作流程以及代孕机构的运作模式等，指出代孕会导致一系列法律问题、社会问题和伦理问题，而我国对代孕的 态度是明令禁止。其还提到国家曾开展严厉打击非法应用人 类辅助生殖技术专项活动，以规范人类辅助生殖技术应用， 打击各类违法犯罪行为，切实维护人民群众身体健康和生命 安全。 时代周报：采访了本次事件的爆料人打拐志愿者上官正 义，从他的视角阐述了代孕背后存在的非法贩卖出生证、非

面，与雷军发布会上的豪言壮语形成了惨烈的对比。公众 的质疑如潮水般涌来：“说好的‘铠甲电池’呢？”“钢 铝混合车身为何如此不堪一击？” 2025 年 9 月的一纸召回公告彻底击碎了小米的“安全 神话”。因 L2 辅助驾驶系统在特定极端场景下存在识别延 迟，小米宣布召回高达 11.6 万辆 SU7 标准版，几乎覆盖了 上市以来的全部销量。这一数字，创下了造车新势力单次 召回的记录。媒体对此评论道：“智能不是安全的‘免死 （二）互联网思维与工业伦理的错配 小米将互联网“唯快不破”的打法带入汽车行业，追 求参数的极致、营销的破圈，却在一定程度上忽视了汽车 工业最核心的伦理，生命安全。无论是被质疑“偷工减 料”的电池包防护，还是存在识别缺陷的辅助驾驶系统， 都指向一个根本问题。在“用户体验”和“生命安全”之 间，在“快速上市”和“充分验证”之间，小米的价值天 平是否发生了倾斜？ （三）流量运营与社会信任的错配 小米是流量运营的顶级玩家，但它似乎忘记了，流量

“问”代表对未知或复杂问题的深度挖掘与探索，体现了人类对知识与智慧的追求；“行”则代表基于AI分析结 果的迅速且精准的行动实施，彰显了人类对于机器智能输出的高效利用与转化。 此理念倡导在AI技术的辅助下，人类应持续深化提问的质量与深度，充分利用AI的数据挖掘与模式识别能力， 探寻数据与知识背后的深层逻辑与规律。同时，人类需对AI的输出进行精准解读，并迅速转化为具有实际操作性 的策略与行动，以 向。 AI自动化L1-L5：渐进提升 全能自理 对比维度 Sam Altman的AGI五阶段 AI自动化L1-L5 异同点 辅助性阶段 阶段1：狭义AI，AI在特定任务中提供 辅助。 L1：辅助自动化，AI简化流程，提供 工具支持。 两者均以AI提供辅助为基础，帮助人 类提高效率。 部分自主阶段 阶段2-3：AI在复杂任务中提供帮助， 需人类监督。 L2-L3：AI部分自动化，能独立生成内 在编程领域表现出色，能够生成高质量代码，优化算法， 帮助开发者提高生产力。 在教育领域帮助学生理解复杂的数学和科学概念，提供 个性化的学习辅导，提升教育效果。 在医学领域的应用提高诊断准确性，辅助医生制定个性 化治疗方案，提升整体医疗服务质量。 在科学领域推理能力显著提高，帮助研究人员进行更深 入的理论分析和数据解释，从而加速科学发现。 在内容创作和编辑方面表现优异，能够生成高质量的文 本，帮助作家和编辑提高工作效率。