自动驾驶汽车安全性测试的严重低效性，成为阻碍其研发迭代与落地应用的瓶颈性难题。针对这一行业难题，封硕凝练其背后的科学难题——超高维空间小概率事件估计，提出了“连续时空智能环境测试”的全新思路。他创立“自动驾驶汽车等效加速测试”理论与方法体系，解决了自动驾驶测试的低效率难题，克服了片段化场景测试的局限性。

入选理由：首次揭示自动驾驶汽车安全性挑战背后的科学难题——稀疏度灾难，开辟了基于生成式人工智能的安全性加速测试与可持续学习框架，将仿真与实车测试速度提高 3 至 5 个数量级。