亚远景-ISO/PAS 8800：构建汽车AI安全的全生命周期管理框架

发表时间：2025-12-22 作者：亚远景科技返回列表

ISO/PAS 8800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领域人工智能（AI）系统的安全标准，旨在填补汽车AI安全应用的国际标准空白，推动行业从“技术合规”向“全生命周期安全”转型。该标准通过系统化的框架，覆盖AI系统从需求分析到持续监控的全过程，确保其在复杂场景下的安全运行。

一、标准背景与核心目标

随着自动驾驶、智能座舱等技术的快速发展，AI算法失效、数据质量缺陷及网络安全风险等新挑战日益凸显。传统功能安全标准（如ISO 26262）已无法全面覆盖AI系统的复杂性与不确定性。ISO/PAS 8800的出台，旨在：

解决AI特有的安全风险：如系统性失效、随机硬件故障、功能不足及操作不当等。

构建全生命周期安全管理体系：覆盖需求分析、系统设计、数据管理、验证测试、部署运维等六大核心阶段。

推动行业协同：为车企、科技公司及数据提供商提供统一的安全规范，加速自动驾驶商业化落地。

二、全生命周期管理框架的六大核心阶段

ISO/PAS 8800将AI系统的安全开发划分为以下关键阶段，每个阶段均明确安全目标与交付物：

安全需求定义

目标：基于车辆使用场景，明确AI系统的功能边界与安全目标。

示例：自动驾驶系统需在极端天气（如暴雨、低光环境）下实现安全停车。

系统架构设计

目标：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。

示例：采用多传感器融合技术，降低单一传感器失效的风险。

数据全流程管理

目标：确保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。

关键要求：

多样性：覆盖极端场景（如暴雨、夜间低光环境）。

无偏性：避免隐含偏见（如行人检测需包含不同肤色、体型）。

可追溯性：记录数据来源、采集条件及标注过程。

安全分析

目标：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。

方法：

失效模式与影响分析（FMEA）：识别潜在风险（如传感器干扰攻击）并提出缓解措施（如冗余设计或多模态数据融合）。

对抗样本测试：验证模型鲁棒性，确保其能抵御恶意攻击。

验证与确认

目标：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。

方法：

仿真测试：覆盖“corner cases”（边界场景）。

实车验证：通过百万公里级测试验证系统性能。

持续监控

目标：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。

关键措施：

实时性能跟踪：监控传感器健康度、模型输出置信度等指标。

OTA更新：通过无线升级推送优化后的模型版本，提升系统安全性。

三、标准的核心特点与创新

整合现有标准方法论

ISO/PAS 8800与ISO 26262（功能安全）和ISO 21448（预期功能安全）紧密衔接，建立从AI系统故障到车辆级危害的因果模型。例如：

随机硬件故障：通过ISO 26262的硬件安全机制进行管理。

功能不足或操作不当：结合ISO 21448的场景库开发和风险评估方法。

强调数据质量与治理

数据是AI系统的核心，标准提出数据质量评估方法，并要求企业建立合规的数据治理体系，确保数据的安全性、多样性和合规性。

引入基于风险的治理框架

针对AI系统的动态性和不确定性，标准提出全生命周期的风险管理策略。例如：

数据准备阶段：检测数据集潜在偏差。

模型训练阶段：监控过拟合和对抗性干扰。

推动AI安全与功能安全的融合

标准要求企业在自动驾驶场景中同时满足硬件随机失效防控（ISO 26262）、功能不足管理（ISO 21448）及AI决策鲁棒性要求（ISO/PAS 8800）。

四、行业实践与案例

吉利汽车

认证情况：全球首家通过ISO/PAS 8800认证的车企，其智能驾驶系统覆盖99.8%的复杂场景，百万公里实车验证未发生因AI失效导致的安全事故。

安全体系：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，形成覆盖软硬件的完整安全链条。

经纬恒润

认证情况：国内首个通过ISO/PAS 8800认证的Tier1企业，其产品开发体系与ISO 26262、ISO 21448、ISO 21434体系结合，全面覆盖功能安全、预期功能安全、网络安全、AI安全四大领域。

安全保障：为自动驾驶、智能座舱、智能底盘等产品构建全面且坚实的安全屏障。

地平线

认证情况：全球首张且唯一的ISO/PAS 8800认证证书获得者，其AI安全流程体系通过美国权威认证机构exida的认证。

技术优势：构建起符合国际最高道路车辆AI安全标准的产品开发体系，能够充分满足OEM和Tier1的相关安全需求。

五、未来展望与挑战

标准动态更新

ISO/PAS 8800当前处于DIS阶段，预计2025年发布最终版，后续将纳入AI伦理、人机交互安全等新增条款。企业需关注标准动态，避免技术合规风险。

技术挑战

数据隐私：如何在数据共享（如跨企业训练数据池）中平衡安全与合规？

模型可解释性：需结合XAI（可解释AI）技术满足标准对安全决策可追溯性的要求。

行业协作

推动车企、科技公司及数据提供商共建自动驾驶场景库联盟，提升全行业安全水平。例如，吉利与腾讯、华为合作开发多模态感知数据集，覆盖未被现有标准覆盖的边缘场景。

工具链集成

企业需集成符合标准的数据管理工具（如AWS SageMaker数据质量模块）与安全监控中间件（如实时检测模型输出异常的AI防火墙），实现流程自动化与风险可控化。