ISO/PAS 8800:2024《道路车辆——安全和人工智能》标准由国际标准化组织（ISO）于2024年12月正式发布，旨在填补汽车领域人工智能（AI）安全应用的国际标准空白。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。该标准的出台，标志着汽车AI安全从“技术合规”向“全生命周期安全”转型，为行业提供了系统性安全框架。

　　ISO/PAS 8800围绕AI系统的全生命周期构建安全管理体系，涵盖六大核心模块：

　　定义从需求分析、系统设计、数据管理、验证测试到部署运维的完整流程，强调每个阶段的安全目标与交付物。例如，在需求分析阶段需明确AI系统的功能边界与安全目标（如“自动驾驶系统在极端天气下的安全停车”）；在部署后需持续监控系统输出，实时识别传感器异常或模型置信度下降等风险。

　　针对自动驾驶、智能座舱等场景，提出量化与定性相结合的安全需求分解方法。例如，要求自动驾驶系统在99%的场景下实现安全决策，并明确剩余1%场景的降级处理策略。

　　强调数据质量、多样性与安全性，要求训练数据覆盖极端场景（如暴雨、夜间低光环境），避免隐含偏见（如行人检测需包含不同肤色、体型），并建立数据可追溯性机制（记录数据来源、采集条件及标注过程）。

　　提供系统性失效评估（如过拟合、概念漂移）、随机硬件故障评估及功能不足评估方法。例如，通过仿真测试覆盖“corner cases”（边界场景），或采用对抗样本测试验证模型鲁棒性。

　　定义基于测试结果的安全分析技术，如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）。

　　要求企业建立系统化文档，证明AI系统符合安全要求，包括数据质量控制流程记录、模型测试覆盖范围统计报告及异常事件改进记录等。

　　AI系统的“黑箱”特性导致可解释性不足，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。例如，吉利汽车通过构建模型决策日志，实现关键场景下的决策路径回溯。

　　需平衡数据共享与隐私保护，避免跨境数据传输风险。中国《数据安全法》要求关键数据本地化存储，企业需建立合规的数据治理体系。

　　部署后需通过OTA更新迭代优化Kaiyun官方入口模型，并投入资源维护实时监控系统。吉利汽车通过建立云端安全运营中心（SOC），将系统干预响应时间缩短至0.3秒。

　　吉利汽车成为全球首家通过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。认证助力吉利构建“功能安全-预期功能安全-AI安全”三级防护体系，增强市场信任。

　　标准推动AI与功能安全（ISO 26262）、预期功能安全（ISO 21448）的融合。例如，在自动驾驶场景中，需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）。

　　标准为政府制定AI汽车监管政策提供技术依据，加速自动驾驶商业化落地。欧盟已明确将ISO/PAS 8800纳入L4级自动驾驶法规审批流程。

　　ISO/PAS 8800当前处于DIS阶段，预计2025年发布最终版，后续将纳入AIKaiyun全站网页伦理、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。

　　需推动车企、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。

　　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。