市場監管總局近日宣布，我國針對新能源汽車熱失控與速度失控兩大核心安全風險，已成功構建并應用了一套完整的技術防控體系。該體系通過多維度技術創新與機制整合，有效提升了新能源汽車全生命周期安全管控能力，為行業高質量發展提供關鍵支撐。

在事故溯源技術領域，科研團隊突破傳統分析框架，創新提出"雙痕跡融合"熱失控致因分析方法。該方法通過整合物理痕跡與數據痕跡，攻克了單純依賴閾值判定或現場勘驗的局限性，形成覆蓋火災事故與突然失控場景的深度調查技術規范。實際應用中，該技術已支撐48起火災事故和30起失控事故的精準溯因，為后續防控措施提供科學依據。

針對缺陷判定環節，體系構建了雙重技術路徑。在火災缺陷認定方面，首創"數證結合"判定模型，將大數據預分析與工程實驗證據形成閉環驗證鏈。該技術不僅為9起火災缺陷調查提供完整證據體系，推動18.8萬輛缺陷車輛實施召回，更主導制定了《純電動汽車火災缺陷分析方法》國家標準，填補了行業空白。在失控缺陷領域，創新研發的"人域耦合"判定技術，通過駕駛員行為與車輛系統交互分析，成功支撐3起重大缺陷調查，促成112.5萬輛問題車輛召回，預計避免1272起潛在事故，同步制定《汽車再生制動功能缺陷分析指南》國家標準。

風險預警機制實現重大突破，構建的"線上監測-線下檢測"雙軌防控體系，通過智能算法對車輛運行數據進行實時分析，已精準識別并處置103輛高火災風險車輛，避免直接經濟損失1545萬元。線下檢測環節創新采用半導體漏液檢測與棱鏡折射視覺檢測技術，研發的兩套專用檢測裝置實現動力電池安全檢測領域的技術覆蓋，累計銷售250臺，創造產值337.5萬元。

作為體系中樞的智慧監管云平臺，采用算法集與模型庫協同工作模式，在事故鑒定、維修響應、應急救援等關鍵環節形成閉環管理。目前平臺已完成5家主流車企、71萬輛新能源汽車的數據接入，通過實時監測預警機制，顯著提升安全事件處置效率，有效降低二次事故發生率。該平臺的技術架構與運行模式，為行業數字化轉型提供了可復制的示范樣本。