自動駕駛系統的安全性如何保障？

自動駕駛系統的安全性保障主要通過以下幾個方面：

首先是對安全和風險的清晰理解，安全并非絕對零風險，而是將損害和風險控制在可接受水平。

自動駕駛安全技術體系涵蓋基礎安全、功能安全、預期功能安全和網絡信息安全等維度。基礎安全包括靈活多樣的智能傳感器硬件配置方案、智能化的自動駕駛算法軟件、車與萬物互聯實現車云協同車路協同，以及無人車專用安全設備。

功能安全要遵循三部曲，即預防、檢測和控制軟硬件故障。預期功能安全需設計機制和措施，擴大已知安全區域，轉換已知不安全情況。網絡信息安全涵蓋車端和云端，要采取多種安全機制和措施，保障數據的保密性、安全性和完整性。

在車輛上，獨家設計的 NOME 機制能幫助實現“真無人”，并應對各種故障和異常行為，無人駕駛車輛還能適應全天候和多種場景。

自動駕駛企業要完善大模型成熟度，開展廣泛測試工作，以推動 L3 的商業落地。對于 L4 級自動駕駛，要明確定義安全狀態和輸出措施，開發算法要覆蓋所有可能場景，軟硬件和系統功能測試要全面。高精地圖要及時更新，考慮 ODD 定義的多方面因素。L4 級自動駕駛要設計功能模塊保證環境安全，通過有效建模認知周邊環境、與環境雙向交互、遵循全面可解釋的駕駛規則、建立安全責任模型。

行為安全要提升處理問題的全面能力，包括自身不導致事故和在其他車輛出錯時正確反應。功能安全要進行失效避免分析、安全功能設計和預期功能安全設計，通過量化數據證明安全性。

運營和質量安全要求大量測試，包括仿真和真實路測。安全優化方面，OTA 升級至關重要，包括售前和售后，涵蓋軟件和數據，根據不同內容有不同更新頻率和升級方式。

此外，感知契約能為依賴機器學習的不完美系統提供安全性保證，量化不確定因素，確保系統在指定范圍內運行。中國汽研的監管平臺和自動駕駛監督終端能為自動駕駛提供有效監管手段，記錄和存儲車輛事故或失效狀況數據，實時上傳行駛數據，多維度監控和分析車輛駕駛情況，保障消費者權益，促進產業安全有序發展。

總之，隨著技術進步和法規完善，自動駕駛安全性將不斷提升。