实现智能网联汽车换道的安全决策是改善交通安全、提高道路机动性的关键任务。本文探究了智能网联汽车换道的安全性问题，从驾驶安全的角度出发，分析了极端换道行为和紧急换道行为给交通安全带来的不利影响，强调风险评估的重要性，并梳理了利用环境传感器、交通冲突指标、车辆微观轨迹数据等换道风险评估方法。通过风险评估识别风险，并采取相应的措施，能够显著减少危险换道行为导致的交通事故。阐述了智能网联汽车在传统环境以及车联万物（vehicle to everything,V2X）场景下，通过获取环境信息完成换道决策的方法；重点剖析了智能网联汽车在V2X环境下，通过周围环境的感知和识别、目标检测、数据处理进行决策，并对未来智能网联汽车在V2X环境下实现安全决策提出合理建议。然后分析了现有换道决策模型方法，归纳为4类：即规则模型、离散选择模型、人工智能模型、博弈论模型；系统地总结了决策模型在国内外道路行车安全领域的研究和应用现状、存在的问题，以及应用展望。综上所述，尽管智能网联汽车的换道技术已取得重大研究成果，但未来仍存在很多挑战。针对现有研究中存在的问题：低等级自动驾驶环境情况下如何安全可靠地进行决策、智能网联汽车在低渗透率情况下如何做出更为高效和智能的驾驶决策、信息不完全情况下如何实现安全决策、在换道决策模型算法的可优化性方面如何改进，提出可行的解决方案。