技术跑赢规则!自动驾驶 AI 正在撕开传统安全标准的漏洞

人工智能正从车载信息娱乐系统，逐步渗透至转向、制动以及其他整车核心控制功能，随之带来的安全挑战影响全球汽车市场。

TÜV 莱茵台湾工业服务与信息安全高级业务经理庄珮甄在台湾本地智慧汽车产业论坛上表示，传统测试方法与旧版安全标准，已经不足以验证由人工智能驱动的自动驾驶功能。全球监管机构与整车厂，都正在应对车载黑盒人工智能带来的特有风险。

包括 ISO 26262 在内的传统汽车安全标准，最初是为确定性硬件、基于规则的软件所设计，核心目标是规避零部件失效引发的故障。但基于深度学习的自动驾驶系统，带来一类全新风险：即便全部硬件、软件组件均无故障，系统依然可能出现非预期的危险行为。这类风险即为预期功能安全（SOTIF），不在传统功能安全框架的覆盖范围之内。

仅依靠真实道路测试，无法完整验证高度依赖人工智能的系统。即便完成数百万英里实车测试，依然难以覆盖海量罕见极端场景；同时实路测试耗时极长、成本高昂。

因此行业正在将大规模虚拟仿真，作为实车路测必不可少的补充手段。设计完备的虚拟测试，可以复现在公共道路极少出现的交通极端工况，同时大幅缩短验证周期、降低整体成本。

但虚拟仿真本身也带来认证难题。全球监管尚未形成统一标准，用以评判仿真数据集、测试环境是否具备足够可信度。缺少公认基准的前提下，虚拟测试结果很难作为型式认证的正式安全证据。

远程软件升级（OTA）进一步增加了复杂度。现代自动驾驶车辆会频繁推送 OTA 版本，调整感知模型、驾驶策略参数、算法逻辑。每一次软件改动，都可能改变车辆的行驶行为。而现有标准针对的是固化、版本固定的车载软件，无法完全适配车辆交付之后持续迭代的算法。厂商需要完善的全生命周期管理，覆盖每一次 OTA 升级的版本管控、回滚机制、漏洞修复与完整溯源。

一批新标准正在填补上述缺口：ISO/PAS 8800 专门针对车辆人工智能安全要求，提供处理深度学习黑盒风险的指引；联合国 R156 法规则规范整车软件更新管理。但全球落地执行并不统一，不同经济体对新标准的解读存在差异，给跨国销售的车企带来额外合规压力。

庄珮甄强调，安全认证必须从零部件导向的检测，转向面向全系统、全生命周期的评估。检测机构不再只单独核验硬件零部件，而需要评估完整闭环：数据输入、AI 模型推理、决策输出、运行时监控、上市后真实道路数据反馈、模型持续迭代优化。

没有任何单一测试手段，可以为自动驾驶提供完整安全保障。融合实车测试、高保真虚拟仿真、预期功能安全分析、车辆投用后持续监控的混合方案，将成为未来认证的主流路径。

监管层面仍存在大量待解决核心问题：如何为黑盒 AI 驾驶系统设定可量化的安全目标；如何建立全球公认的虚拟仿真有效性阈值；如何监管 OTA 带来的持续算法变更。在这些问题得到解决之前，传统安全标准仍将滞后于快速迭代的自动驾驶技术。