智能汽车的驾驶环境具有高度不确定性和复杂性等特点，容易发生碰撞事故，导致乘员受伤或死亡。为了提高智能汽车的安全性，总结了当前用于评估其行驶风险的研究方法，包括基于确定性的方法、基于概率的方法和基于机器学习的方法。基于确定性的方法是一种传统的二分类预测方法，基于概率的方法可以对各种不确定性进行建模，基于机器学习的方法可以自动学习驾驶行为，从而更准确地评估行驶风险。未来的研究方向应该是结合3种方法的优点从而开发出更加安全、可靠的自动驾驶系统。

为减少人机共驾环境下驾驶员驾驶疲劳对驾驶安全的影响，首先阐述了人机共驾环境下驾驶疲劳产生的机理，然后从主观和客观两个方面分析驾驶疲劳的检测方法，从主动疲劳和被动疲劳两个方向介绍疲劳的缓解方法，最后提出了当前驾驶疲劳检测与缓解研究的不足，并从多特征、多模态融合的角度对人机共驾环境下驾驶员驾驶疲劳检测与缓解进行了展望。

安全分析是汽车开发过程的重要一环，随着自动驾驶系统复杂性提升，传统安全分析方法面临着挑战。首先，将故障树分析（FTA）、故障模式与影响分析（FMEA）、危险与可操作性分析（HAZOP）这些传统安全分析方法，与系统理论过程分析方法（STPA）进行对比，重点阐述使用STPA进行自动驾驶系统安全分析的优势。其次，详细论述了STPA在自动驾驶功能安全、预期功能安全、信息安全及人机交互系统等重要领域的应用现状。最后，从拓展STPA分析方法、加强分析与验证闭环、扩大应用范围的角度对STPA在自动驾驶领域的应用进行了展望。

分析了美国、日本、韩国、欧盟等国家和地区燃料电池汽车产业支持政策，总结了我国以燃料电池汽车示范政策为代表的支持政策。通过分析、借鉴全球燃料电池汽车政策，结合我国燃料电池汽车产业发展现状，为进一步优化顶层政策设计，高效支撑、引导未来燃料电池汽车相关产业发展提供参考。

为了提高智能座舱用户体验满意度、产品设计质量与产品研发效率，保证智能座舱产品的吸引力和用户粘性，从创新、质量、迭代3个方面对汽车人机交互体系进行阐述，建立了以创新为引领、以用户为中心的汽车HMI设计体系，包含全员协同的创新设计体系，设计自查、一致性测试、问题管理等质量机制，以及HMI自进化体系，从而实现与用户共生共长。

通过对电芯基础材料的发展、不同电芯集成技术对比以及电池包壳体轻量化方案的研究，深入探讨了提升电池包能量密度的技术路径。结果表明，单体电芯能量密度的提升依赖于基础材料科学的重大突破。预计在后锂离子时代，电芯密度有望达到1200 W·h/kg，而短期内，360 W·h/kg电芯密度的半固态电池技术有望率先实现量产，为电动汽车提供更长续驶里程和更高能量效率。此外，提高电芯的集成效率是另一个关键技术。无模组技术（CTP）、电池底盘一体化技术（CTC）和电池车身一体化技术（CTB）等方案，有望将电芯集成率提升至90%，空间利用率提升至70%，从而打破传统设计局限，实现电池包能量密度的显著提升。电池包壳体的轻量化设计同样至关重要，铝合金挤压型材、铝合金一体式压铸、超高强钢辊压和碳纤维复合材料模压等壳体轻量化设计方案，可以在确保电池包性能的前提下有效降低整包质量，从而提高电池包的能量密度。

利用专利分析方法，构建高精度地图技术的技术分解体系，在充分进行专利数据加工处理的基础上，从专利申请态势、专利申请人分布、专利技术构成方面分析高精度地图技术的专利技术发展现状与竞争格局，并针对高精度地图技术的重点分支技术领域的发展情况进行梳理，最终提出高精度地图技术的发展建议。

电动汽车的保有量迅速提升，因电网异常导致的充电问题随之出现，电动汽车电网适应性测试是行业内急需应用的热点技术。电网适应性测试技术可应用于整车充电系统或交流充电桩、直流充电桩、车载充电机以及高集成度充电总成，提升充电生态产品的开发质量。为深度适应用户不同场景的充电需求，汽车行业需要全面分析全球电网制式差异，梳理异常电网原理，在电网制式、电网跌落、电网陡升以及电网谐波方面开发覆盖用户充电工况的测试方案，电动汽车充电产品面向市场前被充分验证，规避潜在的电网异常相关的充电问题。

为了分析汽车行业智能制造场景的发展现状及趋势，基于入选2023年度智能制造示范工厂揭榜单位和优秀场景名单中汽车企业的入选情况，从地域分布情况、优秀场景、典型场景3个维度对汽车智能制造场景展开分析，从产品全生命周期、生产全过程、供应链全环节3个方面对智能制造场景内容进行研究。汽车智能制造场景的发展呈现以下趋势：短期内，“生产全过程”方面仍然是汽车行业开展智能制造的重点；“产品全生命周期”和“供应链全环节”方面的智能制造场景落地需求可进一步挖掘。