康谋分享 揭秘C-NCAP ：合成数据如何助力攻克全球安全合规难关？

​​中国汽车市场以年均超 3000 万辆的销量规模（占全球1/3以上），正推动安全标准从被动防护向主动预防转型。2024 年 7 月实施的C-NCAP（China New Car Assessment Program）修订版首次将驾驶员监控系统（DMS）、道路特征识别（RFR）纳入评分体系，其中 DMS 占主动安全分值40%（总分 2 分），检测准确率需≥90%。

这一变革不仅响应工信部 GB/T 41796-2022等三项国家标准要求，更标志着中国从汽车安全规则跟随者向制定者的角色转变。

标准解读：C-NCAP 2024

什么是 C-NCAP？

C-NCAP（中国新车评价规程）于 2006 年启动，以 Euro NCAP为蓝本，是中国官方的车辆安全评级系统。该项目由中国汽车技术研究中心（CATARC）管理，目前同时评估被动安全和主动安全性能。

关键里程碑：

2006 年：C-NCAP 成立，专注于乘员碰撞耐撞性评估。

2018-2021 年：引入被动安全增强测试（侧柱碰撞和鞭打测试）。

2024 年修订版：重大更新包括纳入主动安全，新增自动紧急制动（AEB）、驾驶员监控系统（DMS）、道路特征识别（RFR）和弱势道路使用者（VRU）保护等测试。

中国汽车安全框架要求

驾驶员状态监控（DFM）：测量驾驶员的身体 - 认知状态（如眼睑开合度、头部姿势），并在达到特定阈值后发出疲劳警告。

驾驶员注意力监控（DAM）：检测视线方向和分心行为，若眼睛离开道路超过 3-5 秒，将逐级发出警报。

数据隐私与安全：收集的驾驶员数据必须符合中国《个人信息保护法》（PIPL），对生物识别信息进行匿名化处理，并确保传输安全。

C-NCAP亮点

2024 年 C-NCAP 协议将主动安全提升至核心地位，为车内监控和 ADAS 功能分配了总分中最高 2 分的分值。这是DMS 首次直接对整体安全评级产生影响。

评分构成

DMS 占 2 分，分值仅次于 AEB 的 3 分。

测试场景

- DFM 测试：闭眼、打哈欠、头部低垂。

- DAM 测试：视线偏离道路、使用手机。

评分标准

需达到≥90% 的检测准确率才能获得满分。

传感器融合

评估车内与车外传感器的集成能力（如 DMS + AEB + VRU）。

道路特征识别（RFR）

评估在不同天气和光照条件下对交通标志和车道的检测能力。

除此之外，行人和骑行者保护一直未受到足够重视。2024 版 C-NCAP 改变了这一现状，整合了VRU-AEB 测试和被动碰撞评估：

主动 VRU-AEB

场景包括遮挡行人与骑行者，分昼夜进行测试。

被动安全测试

对行人假人进行头部和腿部碰撞评估。

全球最佳实践接轨

通过结合规避（AEB-VRU）和伤害减轻测试，C-NCAP 与 Euro NCAP 针对 VRU 安全的双重方法形成呼应。

这种双重办法反映了全球最佳做法，既处理避免损害问题，也处理减轻损害问题。这些措施推动OEM集成先进的传感器融合和坚固的车辆结构，使所有用户的街道更安全。

行业落地的技术瓶颈与合规挑战

落地情况

自 2024 版 C-NCAP 实施以来，中国主要 OEM（如上汽、吉利、比亚迪）已在所有新车型中集成符合 C-NCAP 标准的 DMS。

比如博世和法雷奥等行业龙头已推出集成 DMS 平台，采用多模态传感器组合（红外、RGB、雷达）。

目前存在以下验证趋势：

虚拟仿真：将基于物理的传感器建模与 AI 结合，加速验证进程。

合成数据：减少对真实道路测试的依赖，加快合规工作流程。

合规难点

当前，汽车行业在迈向更高安全合规标准的过程中仍面临多重挑战：

成本压力

高性能ADAS（高级驾驶辅助系统）硬件的研发与生产成本高昂，如何在保证性能的同时控制成本，成为车企面临的一大挑战。

恶劣环境可靠性

雨、雪、雾和低光等恶劣环境对DMS和RFR系统的可靠性提出了更高要求，如何确保在这些条件下系统的准确性和稳定性，是车企必须解决的问题。

复杂协议测试

AEB（自动紧急制动）、DMS和RFR等系统的广泛测试要求，给车企的研发团队带来了巨大压力，如何在保证测试质量的同时缩短产品上市时间，成为亟待解决的难题。

误导性广告风险

部分车企在宣传ADAS功能时存在误导性陈述，导致消费者对系统能力产生过高期望，增加了事故风险。

国际法规差异

随着中国车企积极进军国际市场，如何满足不同国家和地区的法规要求，成为车企必须面对的挑战。

Anyverse助力车企应对安全挑战

我们不难发现，传统的开发测试模式已难以满足新规下快速迭代与严格合规的双重需求。Anyverse平台优势显得尤为重要，它以其独特的虚拟仿真与合成数据技术，正在彻底改变OEM 测试和验证驾驶员监控系统的方式：

模拟数千种车内场景（人口特征、行为、光照）。

实现摄像头、红外和雷达模态的完美校准。

针对 GB/T 和 C-NCAP 基准进行预验证，将物理原型需求减少高达 80%。

通过使用合成数据，即使在面对中国监管机构的严格审查时，制造商能够大胆地扩展开发、加速验证并保持安全合规性。

Anyverse 已通过提供符合 Euro NCAP 的测试场景目录，帮助 OEM 和一级供应商实现 Euro NCAP 合规。这使得目标为进入欧洲市场的中国 OEM 能够提前验证其系统，利用合成数据满足最新的欧盟法规。

Anyverse | InCabin是一个符合 NCAP 要求的一站式平台，能够生成所有需要的数据，根据 C-NCAP 和 Euro NCAP 的精确测试场景验证系统。使汽车企业能够 “一次构建，全球合规”，在加快上市时间的同时，降低验证的成本和复杂性。

结论

在汽车安全标准日益严苛的今天，C-NCAP新规的出台无疑为汽车行业指明了新的发展方向——从被动安全向主动安全全面转型。

通过与GB/T 标准保持一致并利用基于物理的仿真，OEM 和供应商才可以实现遵守、超越，并提供强大、可靠的舱内 AI，进而满足中国及其他地区最严格的安全和监管基准。

因此面对技术实现难点与法规合规的双重挑战，车企亟需创新解决方案以提升产品安全性能并加速市场布局。​​​​

审核编辑 黄宇