召回1.21亿辆次之后，智能汽车的“安全债”该还了

9月19日，2026泰达汽车论坛。国家市场监督管理总局缺陷产品召回技术中心工业品所所长肖凌云站在台上，报出一组数字：截至2025年底，我国累计实施汽车召回1.21亿辆次，其中53%是监管部门发起缺陷调查引发的。到2026年6月，全国汽车保有量3.7亿辆，差不多每三辆就有一辆经历过召回。

图片来源：2026泰达论坛

这个数字听起来不小。但紧接着他说了另一个数据：2019年到2025年，新能源汽车万车火灾率下降了68%。

召回多了，火灾少了。这两组数据放在一起，说明过去几年的安全监管是有效果的。

但事实上，真正的挑战才刚开始。智能网联汽车带来的新问题，已经超出了传统召回制度的覆盖范围。

一天近800万辆召回，都是新技术“惹的祸”

肖凌云举了一个例子。今年8月21日，中国市场一天之内爆发了接近800万辆汽车召回。这些召回大多不是传统的机械故障，而是和新技术相关：软件问题、电池系统问题、智能驾驶功能问题等。

传统召回制度建立在燃油车时代。产品质量法定义了“缺陷”，缺陷汽车产品召回管理条例规定了召回流程。这套体系在过去十几年运行得很好。但现在，新问题层出不穷。

换电模式越来越多，条例只管整车企业，换电电池的安全谁来管？自动驾驶系统越来越集中到少数供应商手里，整车企业对系统内部的了解非常有限，供应商能不能作为责任主体？网络安全、数据安全、隐私安全，这些在传统汽车时代不存在的问题，现在每天都在发生。

条例正在修订。肖凌云透露，新的召回条例将把摩托车纳入范围，也会考虑智能网联汽车带来的新监管需求。但条例修订周期长，等不及。去年，市场监管总局和工信部联合发了一份文件，在事故报告、沙盒监管等方面提出了一系列要求。肖凌云称这份文件是智能网联汽车安全监管领域的一个里程碑。传统召回的逻辑是：出了事故，消费者投诉，监管部门调查，企业召回。这个流程有个天然的滞后性。等到事故发生，人可能已经受伤了。

沙盒监控改变了这个逻辑。所谓沙盒，是在真实用户使用场景之外，专门搭建一个极限压力测试环境。把车辆放到这个环境里，用最极端的工况去“折腾”它，在事故发生之前主动发现问题。

肖凌云给出的数据：目前已有大约200多辆车通过沙盒测试发现了问题。企业据此主动改进，避免了这些问题车型流向市场后引发更多事故和人员伤亡。主流车企的新款智能车型，都在陆续参与沙盒测试。

这背后是一套“三线理论”。肖凌云解释，沙盒是高线，在事故发生前主动发现风险；召回是底线，问题已经暴露了就必须召回。中间还有一条线，是日常的事故报告和监测。三条线共同构成智能网联汽车的安全监管体系。

宅会技术中心去年还推出了事故报告制度。该制度要求企业必须在智驾事故发生后按时上报，监管部门汇总分析，形成危险场景库。

肖凌云说，在建立事故报告制度之前，行业以为辅助驾驶系统的问题已经解决得差不多了。但实际数据上来后发现，车辆对异形目标物、特殊目标的识别和处理仍有不足。原因很简单：实验室里的测试基于标准场景，但驾驶员每天面对的都是非标准场景。

用AI和数据闭环追上技术迭代

智能网联汽车的风险数量和增长速度，远超传统汽车时代靠人工分析的处理能力。肖凌云团队正在做的，是用大模型和数据闭环把监管效率提上去。

他们正在申请两项国家标准。一项是辅助驾驶系统缺陷判定标准，用来判定L2、L3商品车辆在设计上是否存在缺陷。另一项是事故报告相关标准，规范企业上报的数据格式和内容。

更前沿的工作是用AI构建产品分析工具。监管部门已经打通了事故报告系统和危险场景库的数据接口，系统可以根据历史事故数据自动生成新的测试场景。

目前有七八家企业已经在沙盒中接受这些自动生成场景的挑战。肖凌云说，这套体系的目标是让质量监管对智能网联汽车的风险实现快速识别和发现。

标准层面也在补课。市场监管总局和宁德时代合作，去年陆续发布了四项动力电池质量管理国家标准。这些标准不是凭空写的，而是把头部企业的优秀管理经验提炼成国家标准。下一步，这些标准将被转化为国际标准，在全球规则制定中争取话语权。

肖凌云说，中国汽车产业创新很快，但也有很多创新失败了。有些创新消费者并不买账，甚至因为安全问题让消费者产生了抵触。他的判断是：大浪淘沙，最后留下来的一定是质量和安全双优的品牌和车型。

这个判断放在当下的市场环境里并不多余。2026年以来，行业价格战激烈，很多企业忙着推新车、拼配置，安全投入容易被挤压。监管部门的角色，就是在这种时候托住底线。

除了国内监管，缺陷产品管理中心还在建一个出海合规平台。中国汽车出口量越来越大，但海外的数据回不来，企业对目标市场的质量担保法规、召回规则不熟悉，容易吃亏。平台把主要海外市场的法规要求、数据模型整合到一起，帮企业在产品设计阶段就考虑好合规问题。

肖凌云在结尾说，安全才真正定义了汽车。只有安全的产品，才能在市场上消耗下去。这句话听上去朴素，但放在智能驾驶狂奔的2026年，分量不轻。