2026年6月18日，在2026第九届智能驾驶与出海大会上，TomTom大中华区资深客户成功经理陈威诚围绕“信任、合规与规模化”三个关键词，系统阐述了中国智能驾驶全球化落地的核心痛点与破局路径。
陈威诚指出，中国智能驾驶出海的真正瓶颈并非技术本身，而是规则。合规决定了能否进入目标市场，规模化决定了能在多大范围内复制能力，而信任则决定了能在全球走多远。他强调，法规体系正在持续进化，中国车企必须抓住短暂的窗口期，构建从合规到规模化的完整能力，同时借助拥有全球经验与本地化能力的合作伙伴，才能在全球市场建立起从合规到信任、从信任到规模化的闭环。
陈威诚 | TomTom 大中华区资深客户成功经理
以下为演讲内容整理：
合规是进入海外市场的第一道门槛
当中国智能驾驶走向海外，首先撞上的是合规这堵墙。海外汽车法规大致可分为强制性法规与自愿性法规两类。强制性法规是市场准入的硬性要求，例如欧盟的智能限速辅助(ISA)、紧急车道保持辅助(ELKS)，这些功能必须满足，否则车辆无法上市销售。而自愿性法规，如自动车道保持系统(ALKS)或驾驶员控制辅助系统(DCAS)，虽非强制，却往往决定了一款车能否在市场竞争中赢得消费者信任。简而言之，强制性法规决定了能否进入市场，自愿性法规则决定了能否赢得市场。
全球汽车法规体系呈现出明显的层次化结构。最底层是联合国欧洲经济委员会(UNECE)制定的框架，为全球60多个国家提供了基础性法规参考，涵盖欧盟、韩国、澳大利亚、日本等地区。在此之上，欧盟叠加了更为严格的安全要求，适用于包括土耳其在内的EMEA进口车辆。再往上则是各欧盟成员国的国家立法，部分国家甚至比欧盟更早、更严格地出台了相关规定。此外，Euro NCAP等新车安全测评体系虽非监管机构，但其评分结果直接影响市场表现。相较之下，中东、东南亚、拉美等地区属于“软立法”地带，法规要求相对宽松，这也正是中国车企出海可以优先突破的区域。
图源：演讲嘉宾素材
在现行法规中，四条关键法规构成了欧洲市场的技术准入门槛。UN R79聚焦转向系统配置，覆盖L1、L2级别ADAS的车道保持功能，自1996年发布以来持续修订至2026年。ELKS紧急车道保持系统面向L1功能，在驾驶员非主动偏离车道时进行预警并修正轨迹，2021年在欧盟成为强制要求。UN DCAS驾驶员控制辅助系统面向L2+场景，覆盖高速与非高速路段，与中国车企正在量产的NOA功能直接相关。UN R157自动车道保持系统则属于L3级别，仅限于高速公路场景，是实现“Hands-off、Eyes-off”的真正入场券。这四条法规叠加在一起，回答了一个根本问题——你的车有没有资格进入欧洲市场。
法规并非一成不变，而是处于持续的演进之中。展望未来三到五年，L4级别自动驾驶法规正在加速推进业界普遍预期相关法规将加速落地，这意味着行业将从辅助驾驶竞赛进入自动驾驶合规竞赛。与此同时，欧盟人工智能法案已将AI纳入汽车安全体系，未来算法本身也将受到监管，而不仅限于最终结果。欧盟通用安全法规(GSR)每隔数年修订一次，持续将可选功能升级为强制要求。从2021年到2030年，几乎每年都有关键法规节点——从L3的ALKS，到L2+的DCAS，再到即将到来的L4 ADS法规，每一步都在向更高级别推进。行业不是在等待未来，而是已经被未来推着走。
数据合规成为欧洲市场的核心挑战
图源：演讲嘉宾素材
欧盟当前聚焦安全、数据主权与技术主权三大议题。三者叠加，指向一个核心问题：数据不能再随意跨境，GDPR成为最大障碍。在GDPR下，摄像头视频、GPS轨迹等均属个人数据，違規最高可达全球营业额一定比例(如GDPR规定的上限约4%)。而行业惯用的“匿名化”处理并不完全合规，导致中国车企陷入两难——需要欧洲路采数据训练模型，数据却不能自由回传，许多项目因此卡住而非技术瓶颈。
TomTom的解法是一套完整合规体系：在欧洲本地建立数据处理闭环，数据在欧盟境内完成处理、验证和存储，再输出合规结果。TomTom作为数据处理者，车厂作为数据控制者，责任边界清晰。通过符合GDPR要求的匿名化处理方式，配合“先检测、后存储”机制(采用数据最小化与匿名化机制)，彻底规避标准合同条款的残余风险。核心价值在于让数据在欧洲合规闭环，实现安全跨境使用。
图源：演讲嘉宾素材
同时，Euro NCAP 2026将引入道路安全信息系统(DFRS)，要求车辆具备实时共享和接收道路风险信息的能力，否则影响评分。中国车企因缺乏本地数据、跨境合规限制和整合成本高昂，面临“能力达标、分数失利”的困境。TomTom打通数据产生、共享、应用全链路，帮助中国车企加速融入欧洲安全生态。
规模化是能力复制的核心命题
跨过合规门槛后，更大挑战是规模化——在多国、多法规、多环境下稳定复制智能驾驶能力。成熟的自动驾驶不应只是感知，而应像老司机一样预判路况。其本质不是看见世界，而是提前理解世界。
图源：演讲嘉宾素材
TomTom时空智能服务于两类需求：性能需求(ADAS决策、ODD管理、AI训练)和体验需求(可解释性、可视化、用户信任)，两者共同构成完整系统。
图源：演讲嘉宾素材
车道级地图是核心基础，自动驾驶需要的不再是传统导航图，而是全路网(含城区和复杂路口)的精细结构信息。TomTom覆盖全路网，数据来源开放多元，融合自有数据、GPS轨迹、传感器观测、专业采集和开源数据，支持车厂接入自身数据，通过AI原生平台支持高频更新(接近实时)。这套能力建构的是一个包含道路语义、结构和车道级信息的“世界模型”，叠加动态事件，形成可直接输入决策系统的环境理解。TomTom与CARIAD等策略伙伴的国际项目已验证，能在多国多车型下保持一致性能——真正的规模化是“一次部署，全球复制，持续运行”。
信任是长期持续运营的根基
合规决定入场，规模化决定广度，而信任决定能走多久。衡量合作伙伴的关键指标是经营历史、公司规模和数据的深厚积累。TomTom深耕地图与位置技术超过30年，覆盖200多个国家和地区，服务超过65个OEM品牌，大量项目已量产——能力经过真实上路的检验，而非仅存于PPT。合作伙伴选择TomTom，因其车规级道路智能、尊重OEM自主权、不强制UI/UX，以及AI原生平台让导航与ADAS共享一张地图，保证鲜度和可扩展性。
TomTom的愿景是让车辆与系统对前方道路拥有共同理解，使导航与ADAS协同工作，提供全球一致的安全、自然驾驶体验。对中国车企而言，出海已是必答题，而TomTom的角色是将数据、合规与能力连接起来，助力中国智驾在全球稳定落地。真正的出海，不仅是进入世界，更是有能力在世界持续运行。
关于TomTom
TomTom是全球领先的导航与位置技术服务商，深耕行业逾30年，覆盖200多个国家和地区，在汽车导航、实时交通、ADAS地图及自动驾驶位置技术领域占据领先地位，致力于为全球车企提供车规级、可规模化的位置智能解决方案。
(以上内容来自TomTom 大中华区资深客户成功经理陈威诚先生于2026年06月18日第九届智能驾驶与出海大会发表的题为《信任、合规与规模化：時空智能如何支撑智能驾驶全球化落地》的演讲宁波股票配资。)
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