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亚远景-“过度保守”还是“激进创新”?ISO/PAS 8800的99.9%安全阈值之争

ISO/PAS 8800的99.9%安全阈值既非“过度保守”的枷锁,也非“激进创新”的妥协,而是汽车AI安全领域在风险可控性与技术突破性之间寻求的动态平衡点。这一阈值通过量化安全目标、覆盖全生命周期风险、推动技术迭代与行业协同,为智能汽车发展提供了兼具安全底线与创新空间的框架。

一、99.9%安全阈值的设定逻辑:风险可控性与技术可行性的平衡

  1. 量化安全目标,回应AI不确定性挑战

    • 传统功能安全标准(如ISO 26262)假设系统行为可被完整规格化,失效模式可枚举,但AI系统的“黑箱”特性(如数据依赖性、不可解释性、持续学习)导致其失效模式难以穷举。

    • ISO/PAS 8800通过设定99.9%的安全阈值,将AI特有的不确定性(如对抗样本攻击、概念漂移)纳入量化评估体系,要求企业通过系统性失效评估、数据质量评估、安全保证论据评估等方法,确保AI系统在统计意义上达到高置信度。

    • 例如,吉利汽车通过ISO/PAS 8800认证时,其自动变道功能决策延迟从0.8秒压缩至0.3秒,误判率降低72%,正是通过量化安全目标驱动技术优化的结果。

  2. 覆盖全生命周期,避免“一次认证、终身有效”的漏洞

    • AI系统的安全性需贯穿需求分析、系统设计、数据收集与处理、安全评估与验证、系统部署与持续监控六大阶段。99.9%的阈值要求企业建立动态安全生态,而非静态合规。

    • 例如,吉利通过云端实时收集安全反馈,实现AI系统周级迭代;地平线科技融合ISO 26262、ISO 21448等标准,构建覆盖AI系统全生命周期的“全域安全开发体系”。这些实践表明,99.9%的阈值并非限制创新,而是倒逼企业建立持续改进的安全机制。

二、99.9%安全阈值对行业的影响:从“技术狂奔”到“负责任创新”的范式转移

  1. 提升市场信任,破解国际法规技术壁垒

    • ISO/PAS 8800是国际首个针对道路车辆AI安全的权威标准,直接回应了欧盟GSR、UN R171-DCAS等法规对AI系统可解释性、风险可控性的严苛要求。

    • 例如,吉利汽车作为全球首家通过ISO/PAS 8800认证的车企,其认证经验已形成可复制的“中国方案”,包括三层协同安全体系(数据层、算法层、验证层)、误判率降低72%的技术突破等,为行业提供了量化安全准则的标杆。

  2. 推动技术迭代,构建安全驱动的创新模式

    • 研发端:吉利电子软件中心开发AI安全专用建模工具,自动识别算法中的认知盲区(如夜间无路灯路段行人着装颜色识别偏差)。

    • 供应链端:安全要求前置到芯片设计阶段,与半导体厂商共同定义安全岛隔离机制,确保算力提升的同时风险可控。

    • 用户端:通过云端实时收集安全反馈,实现AI系统周级迭代,如暴雨天积水路面误判后3天内完成算法优化。

    • 99.9%的阈值要求企业从被动合规转向主动进化,通过安全需求倒逼技术创新。例如:

  3. 促进产业协同,构建跨领域安全生态

    • ISO/PAS 8800的实施需要跨部门(功能安全、AI研发、数据治理、网络安全)协同,打破传统OEM/供应商的“筒仓”结构。

    • 例如,地平线科技通过“软硬协同”技术,将认证标准转化为可量产的解决方案,降低主机厂开发成本,推动10万元级别车型搭载城区NOA功能;吉利与SGS、exida等认证机构共建联合实验室,缩短认证周期至6个月。

三、争议焦点:99.9%是否阻碍技术突破?

  1. 反对观点:过高阈值可能抑制创新

    • 部分企业认为,99.9%的安全阈值要求过高,可能导致研发成本激增、技术迭代放缓,尤其在罕见场景数据稀缺的情况下,统计置信度难以达标。

    • 例如,高保真仿真+场景生成需行业统一基准,但目前市场尚无成熟方案;车规级可解释AI(XAI)工具链成熟度低,难以支撑安全论证。

  2. 支持观点:阈值是技术成熟的催化剂

    • 99.9%的阈值并非固定不变,而是随着技术进步动态调整。例如,吉利通过建立覆盖全球气候带的场景基因库(2000万公里路测数据、10万+长尾危险场景样本),将算法学习的“营养均衡”转化为安全性能的提升。

    • 此外,ISO/PAS 8800与ISO 26262、ISO 21448形成“三维安全网”,分别解决随机硬件失效、功能不足、AI特有不确定性等问题,为技术突破提供了分层保障。

http://www.lryc.cn/news/602721.html

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