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專家訪談 | AI如何助力汽車功能安全?(汽車安全②:功能安全)

更新時間:2024-03-25  |  點擊率:1776
  本期話題
 
  在汽車行業中,確保功能安全至關重要。開發汽車功能需要一個嚴格的流程來最小化風險并增強安全性。本期“專家訪談”欄目,我們邀請到廣電計量汽車功能安全經理曹銘,為大家介紹汽車功能開發期間的完整功能安全流程,并解讀人工智能(AI)如何支持和優化相關過程。
 
  曹銘
 
  廣電計量汽車功能安全經理
 
  10以上年汽車行業工作經驗,曾任職電裝、日產、廣汽,具備汽車行業電子電氣零部件及整車開發及質量管理經驗,熟悉汽車功能安全、信息安全、軟件質量管理相關要求。具備ITAF16949、ASPICE相關資質。熟悉汽車安全相關業務,涵蓋汽車功能安全咨詢、汽車信息安全咨詢及測試,ASPICE咨詢審核等領域。
 
  汽車功能安全概況
 
  近年來,隨著智能網聯汽車的快速發展,功能安全在汽車行業的重要性日益凸顯。中國政府也將功能安全作為智能網聯汽車準入的重要要求。
 
  2023年,工信部發布了《關于開展智能網聯汽車準入和上路通行試點工作的通知》,明確要求L3/L4級自動駕駛汽車必須具備功能安全保障能力。這將進一步推動功能安全在汽車行業的應用。
 
  AI和大型語言模型 (LLM) 概況
  全球人工智能技術快速發展,成為推動科技和產業加速發展的重要力量,對經濟社會發展和人類文明進步產生深遠影響。大模型作為AI領域的重要發展方向之一,已經得到了廣泛的關注和應用。通過深入學習和掌握大模型的原理和實踐技巧,我們可以更好地應對復雜多變的AI應用場景。未來,隨著計算資源的不斷提升和技術的不斷進步,相信大模型將會在更多的領域展現出強大的潛力。
 
  功能安全過程及AI/LLM如何實現支持
  汽車功能開發中的功能安全流程包括多個階段,每個階段都可以從AI的支持中受益:
 
  危害識別:初始階段旨在識別與汽車功能相關的潛在危害、風險和故障模式。AI和LLM可以通過分析大量數據集、歷史事故和行業報告來協助。它們處理非結構化數據,如自然語言文檔,以提取傳統方法可能忽略的有價值的見解,嗅探出可能逃脫人類眼睛的潛在危害。
  風險評估:一旦識別出危害,就需要進行風險評估,評估潛在危害的可能性和嚴重性。AI的預測分析能力在這里發揮作用。機器學習算法可以分析數據,以預測潛在的安全風險及其可能性,幫助優先考慮關鍵領域的緩解措施。
 
  功能安全概念:功能安全概念概述了緩解已識別風險和危害的策略和機制。AI/LLM可以根據對已識別風險的深刻理解生成安全概念,并協助生成詳細的安全文檔和指南,確保概念全面。
  系統設計:在系統設計階段,根據安全措施開發汽車功能的體系結構和設計。AI可以通過考慮安全措施、冗余性和容錯性來優化系統架構。它提出設計改進建議并評估權衡,以實現高水平的安全性。
  實施:實際開發和實施汽車功能,遵循安全概念和設計原則。基于AI/LLM的代碼分析工具可以識別潛在的安全關鍵代碼部分,確保符合安全標準,也可以協助高效生成代碼文檔和與安全相關的文檔。
  驗證和驗證:進行廣泛的測試和驗證程序,以確保汽車功能符合安全要求,并在各種條件下可靠運行。AI促進了自動化測試和模擬,跨各種場景進行詳盡測試。這加快了驗證過程并及早發現安全問題。
 
  生產和運營:在成功驗證后,汽車功能準備投入量產和運營。通過持續監測和維護來確保持續的安全性。基于AI的預測性維護和實時監控系統可以在運營階段檢測潛在的故障和安全風險,確保持續的安全性和可靠性。
 
  此外,AI/LLM的深入應用在改變當前的開發范式的同時,可能也將促進功能安全的實施應用方式。我們期待基于AI/LLM的功能安全確保每個汽車功能在任何情況下都能很好地運行。
 
  它是守護天使,監視著每行代碼、每個傳感器、每個即時做出的決策。AI和LLM正在成為這場安全保衛戰中的秘密工具。
 
  總結
 
  AI/LLM在汽車功能開發期間增強功能安全方面起著至關重要的作用,它們支持和優化了流程的每一步。集成了AI的功能安全工具不僅可以極大的提高生產效率,還提升開發質量、促進技術創新,并幫助管理復雜性。盡管目前AI/LLM與功能安全的融合仍處于早期階段,但未來發展潛能無限,值得期待。
 
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