【儀表網(wǎng) 儀表下游】導讀：AI需要解決各種不同的任務與挑戰(zhàn)，特別是進入高等級自動駕駛，駕駛員半脫管或完全脫管的情形下，保障行駛過程的可靠和安全尤為關(guān)鍵。
 

　　自動駕駛AI時代，安全可靠性被反復提出
 

　　隨著汽車產(chǎn)業(yè)變革上半場電動化趨勢的確定，下半場的智能化、網(wǎng)聯(lián)化也已步入正軌。據(jù)IDC預測，到2023年，全球智能網(wǎng)聯(lián)汽車的出貨量將進一步增至7630萬臺，年增長率為9.3%。
 

　　而在汽車從傳統(tǒng)的代步工具向智能網(wǎng)聯(lián)生活空間轉(zhuǎn)變過程中，軟硬件逐漸剝離，自動駕駛汽車根據(jù)傳感器信息和AI算法來執(zhí)行必要的操作，它需要進行數(shù)據(jù)采集與加工、模型訓練與深度學習、路徑規(guī)劃與決策控制、車內(nèi)監(jiān)測與路況監(jiān)測。但取代人類的認知和操控能力不是一件容易的事，車輛在實現(xiàn)自動駕駛的過程中仍面臨著巨大的挑戰(zhàn)，如何在實現(xiàn)高算力且低功耗等要求外的同時，提高安全性、滿足諸多車規(guī)級要求成為了當務之急。
 

　　自動駕駛AI的安全可靠性可從軟件、硬件、信息、功能四個維度來解讀。
 

　　l 軟件維度對應的是AI算法，可靠算法必須基于高質(zhì)量的訓練數(shù)據(jù)，滿足魯棒性及可解釋性，保證開發(fā)流程正確有效；
 

　　l 硬件維度對應AI芯片，以高性能、低功耗的芯片來滿足AI的大算力剛需，且保持性能及制造封裝過程的穩(wěn)定可靠；
 

　　l 信息維度對應信息保護，確保自動駕駛AI在數(shù)據(jù)采集與流通，信息存儲與使用，在線升級與傳輸海量等信息流處理過程中不存在安全漏洞；
 

　　l 功能維度對應功能安全，整車動力總成、底盤、被動安全等不同系統(tǒng)要達到不同安全級別要求。
 

　　未來中國有望憑借產(chǎn)業(yè)鏈前沿優(yōu)勢，推動全球汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展。那么在當下這個自動駕駛產(chǎn)業(yè)爆發(fā)前夜，更有必要加快行業(yè)安全標準的制定，加大對于安全問題的監(jiān)管力度，提升消費者對智能網(wǎng)聯(lián)新能源汽車的信心，抓住產(chǎn)業(yè)升級的巨大機遇。而國內(nèi)在車規(guī)級安全標準的制定上雖然還處于萌芽階段，但不少本土自動駕駛產(chǎn)業(yè)鏈上的企業(yè)已經(jīng)在拿國際標準來嚴格要求自己了。
 

　　資料來源：蓋世汽車網(wǎng)