49 秒之外：赛车救援链，照见自动驾驶的连环碰撞

事情发生在上海。

2026 年 9 月 5 日，China GT 一场比赛中，一辆赛车卷入多车碰撞，随后起火，车手被困在座舱里。

最先冲上去的，不是现场消防人员，也不是医疗团队，而是另一名参赛车手。他停车，跑过去，拿过灭火器，拆开受损车体，把被困车手拖了出来。

公开报道说，从起火到获救，大约 49 秒。

49 秒这个数字不算特别漫长。真正让人不安的是，完成这件事的，本应是赛道救援系统，而不是一个仍在比赛中的车手。

这件事后来迅速进入国际媒体。舆论当然会追问赛事管理、红旗时机、医疗车为什么迟到、现场人员是否训练充分。但我想从一个稍微不同的角度看它。

它不只是一次赛事管理的失败案例，更像一个提前出现的系统问题样本。

一、赛车安全，不是一个人的勇敢

很多人对赛车安全的理解，还停留在头盔、防火服、HANS、Halo、防滚架这些装备上。

装备当然重要。但一场真正的赛道事故，考验的是一整条链条。

FIA 在高压赛车安全框架里，反复强调的不是某一件新设备，而是角色和责任先固定下来。它的三个运营支柱是，现场电子安全代表、赛事控制室的专门协调链路，以及能够快速判断车辆是否安全的技术系统专家。1

换句话说，成熟赛事在事故发生之前，已经想好了谁负责判断、谁负责指挥、谁负责接近车辆、谁负责灭火、谁负责把伤员交给医疗车。

FIA University 最近发布的医学与安全白皮书，进一步把事故现场的救援指挥角色正式化，称为 Rescue Chief，并计划在 2026 年前对部分高级 FIA 医疗人员设定强制性的院前救护资质。2

这些词听起来像组织管理，但它们的价值非常具体。事故现场最怕的不是没有人愿意冲上去，而是大家都冲上去，却没有人知道下一步该做什么。

DMSB Academy 在纽伯格林做过国际医疗训练日。参加者不只是医生，还有医疗车驾驶员、救援人员和来自多个国家的急诊团队。训练内容包括真实赛车上的破拆，以及赛道创伤生命支持。3

他们的训练目标不是把人教成英雄，而是把灭火、接近、固定、破拆、转移这些动作，练成不需要临时讨论的分工。

这才是赛车安全真正的护城河。

二、连环碰撞没有标准答案，但有分层设计

如果只把这次事故看成单辆车起火，就会忽略一个更重要的问题，它是多车碰撞。

赛车领域并没有一个叫做“三车连环碰撞”的统一认证测试。FIA 的碰撞认证，是把前、侧、后、翻滚结构、转向柱等方向拆开，分别做静态和动态测试。45

有意思的是，部分认证还会在已经受损的结构上继续测试。这个做法的潜台词很清楚，一辆车在第一次撞击后，还要能承受后续冲击。

这是最接近连环碰撞的设计逻辑。

在此基础上，赛车安全还用很多层设计降低二次、三次碰撞的风险。

这些设计不是一次性发明，而是大量真实事故之后逐渐补上的。

这些分层设计分别可以在 FIA 的碰撞认证、赛道护栏、Formula E 轮系拉索规则和 NASCAR 防离地装置中看到。45678

三、赛车场的问题，到了无人车会更难

过去几年，我一直在关注高级别自动驾驶的安全开发。看到上海这场事故时，我首先想到的不是赛车运动本身，而是另一个问题。

当未来的无人出租车、无人物流车发生多车碰撞时，谁来做那名跑向现场的“车手”？

答案可能是，没有。

传统交通事故现场，至少还有驾驶员。他可以下车，查看伤情，打电话，给急救人员指出车里有没有人、油箱在哪里、车门能不能开。

无人驾驶车辆里，这些即时信息未必有人能提供。

这正是 NHTSA 在 2026 年 7 月公开指出的问题。他们记录到无人驾驶车辆进入正在处置的事故现场、阻挡救护车和消防车，或者无法识别闪烁灯光、烟雾、火焰和交通锥。9

这件事的意义不是某个公司没做好，而是事故现场管理，在自动驾驶安全生命周期里仍然是一个薄弱环节。

SAE AVSC 已经发布了一份面向 L4/L5 车队专用车辆的应急人员交互最佳实践。它开始讨论车辆识别、乘员存在判断、高压与火灾处理、拖曳和车队运营方协调。10

方向是对的。但指南发布，不等于车队已经把它变成可验证的能力。

四、传统 NCAP 为什么不能覆盖连环碰撞

另一个容易被误解的地方，是碰撞测试。

Euro NCAP 的碰撞保护，确实包含正面 100% 刚性壁障、正面 MPDB 可变形移动壁障、侧面 AE-MDB 移动壁障、侧面柱碰、远端乘员保护和鞭打试验。11

但它们不是同一次三车碰撞。正面是正面，侧面是侧面，用多辆同型车分别完成。

中国 C-NCAP 也一样。100% 刚性壁障、50% MPDB 偏置、侧面壁障、侧面柱碰，都是独立项目。12

大家看到的“三车双重碰撞”“三车连碰”，更多是中汽中心或车企额外做的挑战，不是常规 NCAP 评分项目。

上汽奥迪 E7X 的十字路口多车随机碰撞也是这样。它验证的是整车被动安全，而不是自动驾驶系统在多车交互、通信失效和事故后二次碰撞方面的运行安全。13

这两个问题不能混在一起。

Euro NCAP 2026 新增了一个重要方向，Post-Crash Safety。它要求车辆在第一次碰撞后，能够多碰撞制动、自动开启危险警示，减少二次、三次碰撞。11

这是非常接近连环碰撞的主动预防。但它仍然不是“同一辆车连续承受多方向碰撞”的被动安全测试。

五、先保护车手，再管住后面的车

如果只看赛车，安全工作的重心已经从“让车手在第一次撞击中活下来”，扩展到“让后续所有人和车都安全停下来”。

这一点变化非常重要。

过去的赛车安全更多围绕车手。防火服、HANS、Halo、生存舱、防滚架，都是保护座舱里的那个人。现在，FIA 的高压安全框架还要求现场电子安全代表、赛事控制链路和系统专家一起工作，判断事故车辆是否仍然带电、是否安全，是否可能影响后续车辆和救援人员。1

2020 年巴林站 Grosjean 事故是一个常被引用的例子。公开报道说，赛车撞击后起火，红旗在 5 秒多后出示，医疗车团队在 28 秒左右已经到位，并按照事先分工展开灭火、接近和医疗准备。17

这件事的关键不是某一个数字，而是现场不是靠一名路过的车手临时做决定。

放到自动驾驶上，问题进一步升级。

传统碰撞后，驾驶员可以下车，告诉别人车里是否还有人，车门是否被卡住，动力系统是否还在工作。无人驾驶车辆里，这些信息只能来自车辆自身、远程运营或者外部识别手段。

如果没有提前设计，事故现场就会出现信息真空。

这已经不是被动安全的延伸，而是一套事故后协同系统。

六、自动驾驶缺的，不是再撞一次

如果把自动驾驶安全看作一个生命周期，多车连环碰撞目前散落在很多地方，却没有被当成一个完整目标。

风险识别层面，我们更习惯分析一辆车和一个目标车之间的两两交互，而不是多辆车之间的连锁传播。

安全设计层面，车队级状态广播、事故车辆向周围车辆和应急人员声明状态，还缺少统一接口。

安全测试层面，我们容易测“单车能否刹停”，却不容易测“多车会不会相互放大风险”。

事故后处理层面，远程运营、应急部门、交通管理之间的协作，还没有形成标准化流程。

国内已经有人开始补这块。

我正在牵头的一项中国汽车工程学会团体标准预研，正在讨论高度自动驾驶车辆运营管理中的异常事件处置。它涉及异常事件场景分类、责任矩阵、第一响应者交互计划和验证方法。14

这是一个好信号。但它还处在预研阶段，离完整落地仍然有距离。

从方法上看，ISO 34502 给出了功能场景、逻辑场景、具体场景的分层，适合把多车交互变成可测试的场景。UL 4600 也允许把评估对象定义为车队或 platoon 整体，而不只是单车。1516

问题不是标准没开口子，而是产业实践和公开研究仍然以单车为中心。

七、标准已经开了头，产业还没串成一条线

要理解这个缺口，可以先看一圈现有标准和产业信号。

这张表看起来像好消息，因为每个方向都已经开了一点口子。

但真正的问题是，这些口子没有连成一条线。

做场景的人关心场景生成，做运营的人关心应急流程，做碰撞的人关心乘员保护，做标准的人关心条文。四拨人都在处理连环碰撞的一部分，但很少有一条线，把风险识别、安全设计、安全测试、事故后处理串起来。

这正是上海那 49 秒给我的启发。问题不是没有工具，而是工具没有在关键时刻形成一条自动运转的链。

自动驾驶的安全体系也是一样。我们不能只追求单辆车通过更多测试，还要问，一次碰撞发生后，整条链能不能自动把风险降下来。

所以下一块工作，不是再发明一个孤立指标，而是把已经存在的框架和真实数据接起来，让连环碰撞第一次成为可以计算、可以测试、可以验收的对象。

八、有数据之后，问题才不再是猜测

谈到这里，有人可能会问，这些问题听起来都对，但有没有办法从“感觉应该做”变成“可以计算、可以测试、可以验收”。

我的判断是，有。

过去几年，我们实验室积累了一批航测自然驾驶数据，目前大约是 1000 小时以上、1200 万条以上交通目标轨迹。这类数据的价值在于，它不是被设计出来的测试场景，而是真实道路里自然发生的多车交互。

我们可以用它回答一些现在仍然没有被充分回答的问题。

第一，多参与者交互到底有多常见。今天很多安全分析还是围绕一辆自车和一个目标车做两两判断。但真实道路上，一辆车同时被加塞、被前车制动、又看到相邻车道车辆逼近的情况，并不少见。我们需要知道，三辆车、四辆车甚至更多参与者耦合的场景，在城市和高速场景里分别占多少。

第二，多车风险是如何传播的。前车急刹，后车跟着急刹，再后车变道躲避，结果又把风险带给旁边车道。这个过程不是几组两两关系相加，而是一条有时间顺序的链。我们可以用 TTC、PET、DRAC 等指标，去看风险在空间和时间上怎样扩散。

第三，哪些场景值得优先测试。自然驾驶数据里的多车冲突样本相对稀疏，不能什么都测。我们可以先用数据把高频率、高风险、高耦合的多车场景簇找出来，再把这些场景变成 OpenSCENARIO 测试用例。

第四，事故后的应急协同应该设计成什么样。车辆停止后，怎么声明自己的位置、是否有人、是否已经断电。远程运营、消防、急救和交通管理之间，各自需要什么信息。这些问题可以先在数据里找到证据，再进入产品设计。

ISO 34502 给了场景分层的入口，UL 4600 允许把车队作为一个整体来评估。真正缺的，是把这些框架和真实数据接起来。1516

如果把它拆成可以认领的工作包，大致是下面几块。

• 多车交互场景挖掘，从航测数据里提取三辆及以上车辆参与的冲突片段，并计算交互度。
• 连锁传播建模，分析前车制动、跟随车响应、相邻车道变道之间的时间顺序和风险扩散。
• 测试场景生成，把高频高风险场景簇转成 OpenSCENARIO 用例，进入仿真和场地测试。
• 事故后协同设计，定义车辆、远程运营、消防、急救和交通管理之间需要交换的状态信息。
• 评价指标研究，建立不只看单车是否刹停、也看多车是否相互放大风险的验收方法。

这也是我希望把它变成一个开放研究话题的原因。数据和方法都已经有了雏形，但需要更多人一起把它做成可复现、可验证的研究资产。

九、这件事，我准备做成开放研究话题

写到这里，这件事已经超过了公众号式评论能承载的范围。

它需要有人真的去定义问题，去用数据计算多参与者交互到底有多常见，去把连环碰撞变成可复现的场景库，去验证事故后应急协同方案。

所以我会在 OpenTopic 里新增一个完整开放话题。

题目暂定为，多车交互与自动驾驶连环碰撞安全。

它不会是一份漂亮的概念文档，而是尽量给出研究问题、数据基础、方法指标、工作包和转化路径。

我知道凭一个课题组做不完这件事。但好问题不应该因为人手不够，就被锁在抽屉里。

这也是我一直在做 OpenTopic 的原因。数据可以开放，研究思路也应该开放。

最后

上海那 49 秒，暴露的是一个赛车救援链在关键时刻没有自动运转的问题。

放到自动驾驶上，它提醒我们，真正的难题不是让一辆车学会避免碰撞，而是让一群车、一个车队、一支应急力量，在第一次碰撞发生之后，仍然能够协同地停下来、保护人、把信息交给正确的人。

那 49 秒不该由一个车手来完成。

未来的道路上，也不应该等一个恰好经过的英雄。

这个开放研究话题，就放在 OpenTopic。

如果你也在做多车交互、场景生成、车队运营或事故后应急，欢迎把它接着做下去。

参考文献

[1] FIA, Safety Charge: How the FIA is leading the way in high voltage racing, 2026-02-04. https://api.fia.com/news/safety-charge-how-fia-leading-way-high-voltage-racing

[2] FIA University, Working for Safety: Medical and Research-Driven Advances in Motor Sport Safety, 2026-04-15. https://api.fia.com/news/fia-university-launches-working-safety-white-paper-medical-and-research-driven-advances-motor

[3] FIA / DMSB Academy, International Medical Training Days at the Nürburgring, 2017-02-21. https://api.fia.com/news/international-medical-training-days-nurburgring

[4] FIA, Breaking the barriers of safety, 2013-05-28. https://api.fia.com/news/breaking-barriers-safety

[5] Formula 1 car testing regulations and load cells, 2024-03-30. https://www.loadcellshop.co.uk/load-cell-uses/how-to-test-your-new-f1-racing-car/

[6] TecPro Barriers: F1 Track Safety, 2026-05-14. https://f1briefing.com/tecpro-barriers-improve-f1-track-safety/

[7] FIA Formula E 2026-2027 Technical Regulations, wheel tether requirements. https://www.fia.com/system/files/documents/2026-2027_season_13_formula_e_techregs_wmsc_10.12.2025_eng_fr_v17.pdf

[8] NASCAR A-post flap safety update, 2025-08-21. https://thesportsrush.com/nascar-news-everything-about-the-a-post-flap-that-nascar-will-debut-at-daytona/

[9] NHTSA, An Automated Vehicle That Cannot Safely Interact With First Responders is a Danger to the General Public, 2026-07-08. https://www.nhtsa.gov/press-releases/av-developers-automated-vehicle-that-cannot-safely-interact-first-responders-danger

[10] SAE AVSC, AVSC Best Practice for First Responder Interactions with Fleet-Managed ADS-DVs, 2024-04-04. https://avsc.sae-itc.org/Global/FileLib/SAE_International/AVSC-I-01-2024_pd_04.02.24_JG_FINAL_4.03.24_bam_clean.pdf

[11] AVL, Euro NCAP 2026: What’s Changing and How to Stay Compliant, 2025-10-22. https://www.avl.com/en/blog/euro-ncap-2026-whats-changing-and-how-stay-compliant

[12] MarkLines, NCAP（新车评价规程）的概要及趋势（1），2022-11. https://www.marklines.com/cn/report/rep2396_202211

[13] 上汽奥迪 E7X 完成行业首次十字路口多车随机碰撞挑战，公开汽车媒体报道，2026-04-14. https://www.toutiao.com/article/7628873761420263979/

[14] 中国智能网联汽车产业创新联盟，标准预研｜智能网联汽车 高度自动驾驶车辆运营管理异常事件处置规范，2026-05-12. https://mp.weixin.qq.com/s/hQiBeE37qpUqKCRHsJZHjQ

[15] ISO 34502:2022, Road vehicles — Test scenarios for automated driving systems — Scenario based safety evaluation framework. https://www.nen.nl/norm/pdf/preview/document/303466/

[16] UL Standards & Engagement, UL 4600 Ed. 3-2023 scope summary, 2023-03-16. https://webstore.ansi.org/standards/ul/ul4600ed2023

[17] Speedcafe, FIA concludes investigation into Grosjean crash, 2021-03-05. https://speedcafe.com/fia-concludes-investigation-into-grosjean-crash/

[18] ISO 21448:2022, Road vehicles — Safety of the intended functionality. https://www.iso.org/standard/77490.html