亚远景-ISO/PAS 8800:2024在自动驾驶系统中的应用与实践

ISO/PAS 8800:2024《道路车辆—安全和人工智能》标准为自动驾驶系统提供了全面的安全框架，规范了从开发到部署、运行及持续监控的整个生命周期，以确保系统的安全性、可靠性和兼容性。以下是该标准在自动驾驶系统中的应用与实践的深度解读

1. 自动驾驶系统的适用范围

ISO/PAS 8800:2024重点关注自动驾驶系统，这类系统通过集成多种传感器（如摄像头、雷达、激光雷达等）和复杂的人工智能算法，实现车辆的自主驾驶功能。例如，特斯拉的Autopilot系统和百度的Apollo自动驾驶平台都属于此类系统。

2. AI安全生命周期在自动驾驶中的应用

（1）需求分析与定义

在自动驾驶系统中，需明确系统在不同交通场景下的行为规范和安全要求，例如对行人、障碍物的检测与避让能力。

（2）系统架构设计

基于需求分析，设计自动驾驶系统的架构，包括选择合适的人工智能技术、确定数据需求和接口规范。

（3）数据收集与处理

自动驾驶系统需要大量高质量的数据用于训练和验证。ISO/PAS 8800强调数据的质量和多样性，以确保模型的鲁棒性和泛化能力。

（4）安全评估与验证

自动驾驶系统需通过系统性失效评估（如过拟合、概念漂移、数据偏差等）和安全保证论据评估（类似于ISO 26262中的安全档案）。例如，通过数据增强和模型正则化等方法缓解过拟合问题。

（5）部署与持续监控

将自动驾驶系统部署到实际环境中后，需持续监控其性能和输出，及时发现潜在的安全风险并进行优化。

3. 故障类型与安全措施

ISO/PAS 8800识别了自动驾驶系统中可能出现的故障类型，包括系统性失效（如过拟合、概念漂移）、随机硬件故障（如传感器读数错误）、功能不足（如模型泛化能力不足）和操作不当（如错误配置）。标准建议通过数据增强、模型优化和冗余设计等措施来缓解这些风险。

4. 与其他标准的协同

ISO/PAS 8800与ISO 26262（功能安全）和ISO 21448（预期功能安全）紧密衔接。ISO 26262主要关注硬件和软件的可靠性，而ISO/PAS 8800扩展到人工智能算法的鲁棒性和数据质量。这种协同确保了自动驾驶系统在不同应用场景下的全面安全性。

5. 实践案例

目前，亚远景科技已基于ISO/PAS 8800提供人员能力搭建、公司级流程体系建设和产品与系统认证等技术解决方案。这些实践案例表明，ISO/PAS 8800为自动驾驶系统的开发和部署提供了明确的指导，有助于降低安全风险并增强市场信任。

ISO/PAS 8800:2024为自动驾驶系统提供了系统的安全框架，规范了开发流程、数据管理和安全评估方法。通过与其他标准的协同，该标准为自动驾驶技术的安全应用提供了全面保障，推动了汽车智能化的健康发展。