亚远景-ISO 8800：构建汽车AI安全的全生命周期管理框架

发表时间：2025-07-10 作者：亚远景科技返回列表

ISO/PAS 8800:2024 是国际标准化组织（ISO）于 2024 年 12 月发布的全球首个针对道路车辆人工智能（AI）系统的安全标准。该标准为汽车 AI 技术构建了系统化的全生命周期管理框架，旨在提升道路车辆中 AI 系统的安全性。以下是其主要内容和特点：

1. 全生命周期管理框架

ISO/PAS 8800:2024 将 AI 系统的安全开发划分为六大关键阶段：

安全需求定义：基于车辆使用场景，明确 AI 系统的功能需求与安全目标。

系统架构设计：结合 AI 技术特性设计安全架构，包括算法选择、数据接口规范及冗余设计。

数据全流程管理：从数据收集、清洗、标注到验证，强调数据质量对模型鲁棒性的影响，要求数据集具备多样性和代表性。

安全分析：识别 AI 系统的潜在风险，包括系统性失效、随机硬件故障、功能不足和操作不当。

验证与确认：通过多种方法验证 AI 系统的安全性，确保其在各种场景下的可靠性和稳定性。

持续监控：在系统部署后，持续监控 AI 系统的运行状态，及时发现并处理异常。

2. 与现有标准的协同

ISO/PAS 8800 整合了 ISO 26262（功能安全）和 ISO 21448（预期功能安全）的方法论，建立了从 AI 系统故障到车辆级危害的因果模型。

例如，AI 系统的随机硬件故障可通过 ISO 26262 的硬件安全机制进行管理，而功能不足或操作不当则需结合 ISO 21448 的场景库开发和风险评估方法。

3. 数据安全与质量

数据是 AI 系统的核心，ISO/PAS 8800 强调数据的多样性和代表性，要求在数据收集、处理和验证过程中避免偏差和过拟合。

此外，标准还提出了数据治理的要求，以确保数据的安全性和合规性。

4. 风险治理与持续监控

ISO/PAS 8800 引入了基于风险的治理框架，针对 AI 系统的动态性和不确定性，提出了全生命周期的风险管理策略。

例如，在数据准备阶段，需确保数据集的代表性并检测潜在偏差；在模型训练阶段，需监控过拟合和对抗性干扰。

此外，标准还强调了部署后持续监控的重要性，通过实时性能跟踪和事件分析，及时发现并处理异常。

5. 行业实践与认证

吉利汽车成为全球首家获得 ISO/PAS 8800 认证的车企。吉利通过构建全域安全体系，将 AI 安全贯穿于研发、测试和落地的每个环节，形成了覆盖软硬件的完整安全链条。此外，上汽集团也在积极落实 ISO/PAS 8800 的要求，通过技术创新和流程优化，构建覆盖芯片、软件、通信的全方位 AI 安全体系。

6. 未来展望

ISO/PAS 8800 的发布标志着汽车 AI 安全从“功能合规”向“全生命周期安全”的转型。

未来，随着该标准的持续完善和行业实践的积累，汽车 AI 安全将成为智能网联汽车竞争的核心壁垒。