亚远景-ISO/PAS 8800人工智能安全要求：从算法开发到整车集成的合规要点

发表时间：2025-10-23 作者：亚远景科技返回列表

ISO/PAS 8800:2024 是全球首个专门针对道路车辆人工智能（AI）系统的安全标准，其核心目标是将 AI 安全要求嵌入从算法开发到整车集成的全生命周期。

以下是该标准在算法开发到整车集成过程中的关键合规要点：

一、算法开发阶段的合规要点

安全目标定义

明确 AI 系统在极端场景（如暴雨、夜间低光）下的功能边界与安全目标。

安全目标需可追溯到整车级危害分析与风险评估（HARA）结果。

数据全生命周期管理

数据采集需覆盖多样性与代表性，避免偏差（如行人检测需包含不同肤色、体型）。

建立数据可追溯机制，确保训练数据来源、标注过程、质量控制可查。

数据清洗与验证需防止过拟合、概念漂移等问题。

算法设计与可解释性

引入可解释 AI（XAI）技术，确保关键决策路径可追溯。

模型需具备鲁棒性，能通过对抗样本测试、边界场景仿真等方式验证。

安全分析与风险识别

使用 DFMEA（设计失效模式分析）识别 AI 系统潜在失效模式，如泛化能力不足、数据偏差等。

针对 AI 特有的“功能不足”与“误用”风险，建立缓解措施（如冗余设计、多模态融合）。

二、系统集成与整车级验证阶段的合规要点

AI 安全需求分配与追溯

AI 系统的安全需求需从整车级安全目标分解而来，并与 ISO 26262 的功能安全要求协同。

非 AI 组件（如传感器预处理）仍按 ISO 26262 管理，AI 模型及其输入输出接口纳入 ISO/PAS 8800 范围。

虚拟仿真与极限场景测试

构建数字孪生测试环境，模拟 20 万种以上极限工况（如传感器干扰、极端天气）。

引入“安全感知孪生模型”，实现主算法与风险预警模块的双重验证。

实车测试与确认

在封闭场地与开放道路进行大规模测试，验证 AI 系统在真实交通环境中的稳定性。

测试需覆盖 ODD（设计运行域）边界，确保系统能在定义范围内安全运行。

部署后监控与 OTA 更新机制

建立持续监控机制，实时跟踪模型性能漂移、异常行为。

OTA 更新需通过安全审查，确保更新数据的场景覆盖完整性，并具备回滚机制。

三、与现有标准的协同要求

与 ISO 26262 协同：AI 系统的硬件随机失效仍由 ISO 26262 管理，ISO 8800 补充 AI 特有风险的识别与缓解。

与 ISO 21448（SOTIF）协同：用于处理 AI 系统在“无故障但功能不足”场景下的安全风险，如感知误判、场景识别失败等。

四、认证与合规实践建议

流程体系建设：建议先搭建 ISO 42001（AI 管理体系）作为管理框架，再落地 ISO 8800 的技术要求，有助于构建完整证据链与合规文档。

认证准备：如吉利、MUNIK 等车企已通过构建 AI 安全流程体系获得 ISO/PAS 8800 认证，涵盖 AI 安全开发、数据治理、验证确认、运行监控等全链条。

综上，ISO/PAS 8800 要求车企从算法设计、数据治理、系统集成到整车验证，构建覆盖“开发—部署—运维”全生命周期的 AI 安全合规体系。

这不仅是技术挑战，更是流程与组织能力的系统性升级。