AI智慧汽车：科学知识如何提升车规验证？
AI智慧汽车：科学知识如何提升车规验证？
随着AI智慧汽车的快速发展，如何确保这些复杂系统的安全性和可靠性成为业界关注的焦点。2024年12月，ISO/PAS 8800:2024《道路车辆-安全和人工智能》标准正式发布，为AI技术在汽车领域的安全应用提供了重要指导。这一标准的出台，标志着汽车安全验证进入了一个全新的阶段。
AI系统验证的特殊挑战
传统的汽车电子设备验证主要关注硬件和软件的功能安全，而AI系统的引入带来了全新的挑战。AI算法的不确定性和复杂性使得传统的验证方法难以适用。例如，在感知系统中，神经网络可能因为训练数据的局限性而无法正确识别某些场景，而在决策系统中，AI可能因为学习率或网络拓扑的错误而产生危险的输出。
ADAS（高级驾驶辅助系统）的验证更是面临数据量巨大的挑战。据康谋公司介绍，一支小型测试车队就能产生PB级的数据，其中大部分是无价值的"空驶里程"。如何从这些海量数据中自动识别出真正具有挑战性的场景，成为验证工作中的关键问题。
ISO/PAS 8800：AI安全验证的新标准
ISO/PAS 8800由ISO/TC22/SC32道路车辆人工智能安全工作组制定，旨在为AI技术在汽车领域的安全应用提供框架性指导。该标准的核心内容包括：
- AI安全生命周期：从设计到退役的全生命周期安全管理
- AI系统安全要求：针对AI特性的专门安全要求
- AI系统安全设计：指导AI系统架构设计的安全原则
- AI系统验证和确认：专门针对AI系统的验证方法论
- AI系统安全分析：风险评估和安全分析的AI特定方法
- 数据相关考虑：数据质量、数据偏见等数据相关安全问题
这一标准的发布，填补了ISO 26262在AI领域覆盖不足的空白，为汽车制造商和供应商提供了一个全面的AI安全框架。
技术创新：从理论到实践
在标准制定的同时，行业领先企业也在积极探索AI系统验证的新方法。NVIDIA推出的DRIVE AI安全检测实验室就是一个典型案例。该实验室专注于检测和验证合作伙伴的软件和系统是否符合严格的功能安全和网络安全标准，包括最新的AI功能安全标准。
实验室已通过美国国家标准学会国家认可委员会（ANAB）的ISO/IEC 17020认证，覆盖了ISO 26262、ISO 21448、ISO 21434等多个重要标准。NVIDIA汽车事业部副总裁Ali Kani表示，新实验室将帮助全球汽车生态系统合作伙伴开发安全、可靠的自动驾驶技术。
康谋公司则通过其IVEX软件提供了一种创新的解决方案。该软件能够自动识别和提取驾驶记录中的挑战性场景，显著降低了数据存储成本和工程时间。在一次实际测试中，IVEX从8小时的驾驶记录中成功提取出5分钟的关键场景，将数据量从2TB减少到20GB，效率提升了一个数量级。
未来展望
尽管取得了显著进展，AI智慧汽车的验证仍面临诸多挑战。如何在保证安全的前提下加快验证速度，如何处理AI系统的不确定性，如何建立全球统一的验证标准，都是业界需要共同面对的问题。
随着技术的不断进步和标准的不断完善，我们有理由相信，AI智慧汽车将为人类带来更安全、更便捷的出行体验。而这一切的基础，正是建立在科学严谨的验证体系之上。