自动驾驶的功能安全：解锁未来出行的安全密码

发表于2025-07-24|更新于2025-07-26|技术

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大家好，我是你们的老朋友 qmwneb946。在我的技术和数学世界里，总有一些交叉点让我无比着迷。今天，我们将聚焦一个不仅融合了尖端技术，更关乎我们生命安全的宏大议题：自动驾驶的功能安全。

想象一下未来的城市，车辆在道路上以令人惊叹的效率和精度自行穿梭，交通拥堵成为历史，交通事故大幅减少。这幅图景的实现，离不开人工智能、传感器技术和计算能力的飞速发展。然而，当方向盘从人类手中交到机器手中时，一个根本性的问题浮出水面：我们如何确保这些智能机器在任何情况下都能安全可靠地运行？

这就是“功能安全”登场的时候了。它不仅仅是一个技术术语，更是自动驾驶技术能否被社会广泛接受、能否真正改变我们生活的基石。今天，我将带大家深入探讨自动驾驶功能安全的方方面面，从其基本概念、核心标准，到面临的挑战和解决方案，希望能为各位技术爱好者揭开这层神秘的面纱。

引言：为什么安全是自动驾驶的“生命线”

自动驾驶，无疑是当前最激动人心、最具颠覆性的技术之一。它承诺为我们带来更高效、更舒适、更便捷的出行体验。从L0（无自动化）到L5（完全自动化），每一级别的提升都意味着车辆承担的驾驶任务越来越多，人类驾驶员的干预越来越少。当车辆进入L3、L4甚至L5级别时，系统将承担全部或大部分的动态驾驶任务（Dynamic Driving Task, DDT），并需要在特定条件下执行最小风险减缓策略（Minimum Risk Mitigation Function, MRMF）。

然而，伴随自动化程度的提高，风险也随之升级。每一次交通事故，特别是涉及自动驾驶车辆的事故，都会迅速占据头条，引发公众对技术可靠性的质疑。这不是偶然，因为安全是自动驾驶的最高优先级，是其商业化、社会化落地的先决条件。 离开了安全，任何先进的技术都只是空中楼阁。

功能安全，正是确保自动驾驶系统在发生故障或偏差时，能够有效避免、减轻或控制风险的关键学科。它旨在通过一系列严格的工程流程、标准和验证方法，确保系统在整个生命周期内，都能保持可接受的安全水平。

什么是功能安全？

在深入探讨自动驾驶的功能安全之前，我们首先需要理解“功能安全”这一概念的普适性定义。

功能安全的核心定义

功能安全 (Functional Safety) 指的是通过充分管理系统故障，来避免由E/E（电气/电子）系统失效引起的不可接受的风险。这些失效可能源于硬件故障（如芯片损坏）、软件错误（如逻辑缺陷），或是系统设计上的不足。

简单来说，当一个系统承担了重要的功能，而这个功能一旦失效可能导致人员伤亡、环境破坏或财产损失时，我们就需要考虑其功能安全。例如，飞机上的飞控系统、核电站的控制系统、医疗设备中的生命支持系统，都对功能安全有着极高的要求。

汽车领域的功能安全：ISO 26262的诞生

在汽车领域，随着E/E系统在车辆中的作用越来越核心，从传统的防抱死制动系统（ABS）到电子稳定程序（ESP），再到如今的自动驾驶系统，任何一个环节的失效都可能导致严重后果。为了规范这一领域的安全开发，国际标准化组织（ISO）于2011年发布了 ISO 26262 标准，并于2018年进行了修订和扩展。

ISO 26262 被誉为“道路车辆功能安全的国际标准”，它提供了一个在汽车产品整个生命周期（从概念阶段、开发、生产、运行、维护直到报废）中管理功能安全的方法论。它不是一个关于如何设计具体安全系统的手册，而是一个框架，指导汽车制造商和供应商如何系统地识别风险、评估风险、并采取措施将风险降低到可接受的水平。

该标准的核心思想是：系统性地预防和控制随机硬件故障和系统性故障。

随机硬件故障 (Random Hardware Failures)：这类故障是不可预测的，通常是由于硬件元件的老化、磨损、环境影响（如温度、震动）或制造缺陷等随机事件引起的。例如，一个电阻器突然开路，一个传感器输出异常值。
系统性故障 (Systematic Failures)：这类故障是可预测的，通常是由于设计缺陷、开发错误、制造缺陷、安装不当或维护不当等原因引起的，且在特定条件下会确定性地复现。例如，软件中的一个Bug，设计文档中的一个错误，或某个安全机制的逻辑缺陷。

功能安全的目标就是确保无论出现哪种类型的故障，系统都能够进入一个安全状态（Safe State），从而避免或减轻对人员的伤害。

为何功能安全至关重要？

在自动驾驶的语境下，功能安全的重要性被提升到了前所未有的高度。这不仅仅是技术合规的问题，更是对生命和信任的承诺。

生命的权重：不可承受之痛

自动驾驶车辆与道路上的行人、骑自行车的人以及其他车辆共享空间。一旦发生功能失效，轻则导致交通中断，重则可能造成严重的交通事故，甚至人员伤亡。每一次悲剧，都不仅仅是一个数字，而是破碎的家庭和对未来技术的深刻怀疑。功能安全的首要目标，就是最大程度地保护生命。

公众信任的基石

公众对自动驾驶技术的接受程度，直接取决于他们对这项技术安全性的信任。如果频繁出现安全事故，无论技术多么先进，消费者和监管机构都将望而却步。功能安全不仅是技术要求，更是建立公众信任、推动自动驾驶产业健康发展的“压舱石”。

法律与伦理的挑战

当自动驾驶车辆发生事故时，责任的归属将变得异常复杂。是制造商的设计缺陷？是软件供应商的程序漏洞？是传感器供应商的质量问题？还是运营方的维护不当？功能安全的过程记录和合规性将是界定责任、应对法律挑战的重要依据。

此外，还涉及到伦理困境。在不可避免的事故中，车辆应如何做出“最小伤害”的决策？例如，在避免撞击一辆校车和避免撞击一名行人的两难选择中，系统应如何权衡？虽然这不是功能安全直接解决的问题，但功能安全为确保系统在决策过程中稳定、可预测地执行预设策略提供了技术保障。

商业可持续发展的要求

任何一项新兴技术要走向商业成功，都必须具备可靠性和安全性。高昂的召回成本、法律诉讼费用以及品牌声誉的损失，都可能对自动驾驶企业的生存造成毁灭性打击。将功能安全融入产品开发的全生命周期，是企业实现可持续发展的内在要求。

ISO 26262：汽车功能安全的黄金标准

ISO 26262 作为汽车行业功能安全的国际标准，是自动驾驶系统开发中不可或缺的指导框架。它为E/E系统提供了全面的安全生命周期管理流程。

起源与目标

ISO 26262 基于 IEC 61508（电气/电子/可编程电子安全相关系统的功能安全）标准，并针对汽车行业的特定需求进行了裁剪和扩展。它的主要目标是：

为汽车E/E系统提供一个统一的、国际认可的功能安全标准。
降低与E/E系统故障相关的风险，确保人员安全。
提供一套系统化的安全管理、开发和验证方法，提高产品开发效率和质量。
促进汽车制造商和供应商之间的沟通和协作。

安全生命周期

ISO 26262 定义了一个V型开发模型，涵盖了从概念阶段到报废的整个产品生命周期。其核心流程包括：

安全管理 (Safety Management)：建立安全文化，定义安全组织，确保安全活动在整个开发过程中得到有效管理和支持。
概念阶段 (Concept Phase)：
- 项目定义 (Item Definition)：明确被控系统（例如，自动驾驶功能）及其边界。
- 危害分析与风险评估 (Hazard Analysis and Risk Assessment, HARA)：这是功能安全的核心环节。通过识别系统可能造成的危险事件（Hazard），评估其严重度（Severity）、暴露度（Exposure）和可控性（Controllability），从而确定该危险事件的ASIL（Automotive Safety Integrity Level）等级。
- 功能安全概念 (Functional Safety Concept, FSC)：基于HARA结果，定义系统需要满足的功能安全要求（Functional Safety Requirements, FSRs），这些要求通常是对危险事件的规避或减缓措施。
系统级产品开发 (System Level Product Development)：
- 技术安全概念 (Technical Safety Concept, TSC)：将功能安全要求细化为具体的技术实现方案，包括硬件和软件层面的安全机制、安全架构设计等。
- 系统设计与集成 (System Design and Integration)：基于TSC进行系统架构设计、组件选择、接口定义等。
硬件级产品开发 (Hardware Level Product Development)：
- 硬件安全要求 (Hardware Safety Requirements)：定义硬件需要满足的安全指标，如随机硬件故障度量（SPFM, LFM等）。
- 硬件架构设计与实现 (Hardware Architecture Design and Implementation)：选择安全可靠的硬件组件，设计硬件电路。
- 硬件集成与测试 (Hardware Integration and Testing)：验证硬件是否符合安全要求。
软件级产品开发 (Software Level Product Development)：
- 软件安全要求 (Software Safety Requirements)：定义软件需要满足的安全特性，如可靠性、鲁棒性等。
- 软件架构设计与实现 (Software Architecture Design and Implementation)：设计软件模块、算法，编写代码。
- 软件集成与测试 (Software Integration and Testing)：对软件进行单元测试、集成测试、系统测试。
验证与确认 (Verification and Validation)：在各个阶段进行验证活动，确保开发出的产品符合安全要求，并在最终进行确认测试，证明产品能够满足预期的功能安全目标。
生产、运行、服务与报废 (Production, Operation, Service and Decommissioning)：确保生产过程中的质量控制，产品在运行中得到适当的维护和更新，并在生命周期结束时安全报废。

ASIL等级：安全完整性级别

ASIL（Automotive Safety Integrity Level）是ISO 26262中最重要的概念之一。它衡量了特定安全目标所需的安全严谨性和验证程度。ASIL共分为四个等级：A、B、C、D，其中ASIL D代表最高的功能安全要求，ASIL A代表最低。还有 QM（Quality Management），表示无须进行ASIL分析，通过常规质量管理即可满足要求。

ASIL的确定基于HARA分析中对危险事件的评估：

严重度 (Severity, S)：一旦危险事件发生，可能造成的伤害程度。
- S0: 无伤害
- S1: 轻度至中度伤害（可恢复）
- S2: 严重伤害（不可恢复，可能危及生命）
- S3: 危及生命或致命伤害
暴露度 (Exposure, E)：特定操作场景下危险事件发生的可能性。
- E0: 极低
- E1: 低
- E2: 中
- E3: 高
可控性 (Controllability, C)：驾驶员或系统在危险事件发生后，能够避免或控制风险的程度。
- C0: 易于控制
- C1: 通常可控
- C2: 难以控制
- C3: 基本无法控制

通过这三个参数的组合，查表即可确定ASIL等级。例如，一个可能导致致命伤害（S3）、在高速公路上频繁发生（E3）且驾驶员难以控制（C3）的危险事件，其ASIL等级将是D。

S \ E / C	C1	C2	C3
E1	QM	QM	QM
E2	QM	QM	A
E3	QM	A	B

S \ E / C	C1	C2	C3
E1	QM	QM	QM
E2	QM	A	B
E3	A	B	C

S \ E / C	C1	C2	C3
E1	QM	QM	A
E2	QM	B	C
E3	B	C	D

注意： 以上表格仅为示例ASIL确定规则的一部分，实际的ISO 26262标准有详细的矩阵和说明。

ASIL等级决定了开发过程中需要采取的严谨程度、方法和工具，以及验证和确认的强度。ASIL D项目需要最严格的流程、最可靠的组件和最彻底的测试。

随机硬件失效度量

为了应对随机硬件失效，ISO 26262要求对硬件进行定量分析。主要指标包括：

FIT (Failures In Time)：每 10^9 小时内发生失效的次数。例如，100 FIT 意味着每 10^9 小时有 100 次失效。
SPFM (Single-Point Fault Metric)：单点故障度量。衡量了安全机制覆盖单点故障的有效性。计算公式通常为：
$SPFM = \frac{\sum{FM_{safe}} + \sum{FM_{perc}}}{\sum{FM_{total}}}$
其中， $FM_{safe}$ 是被安全机制覆盖并进入安全状态的故障模式数量， $FM_{perc}$ 是被诊断但未进入安全状态的故障模式数量（或可被后续机制处理）， $FM_{total}$ 是所有故障模式数量。SPFM通常要求达到 90% 或 99% 以上，具体取决于ASIL等级。
LFM (Latent Fault Metric)：潜在故障度量。衡量了安全机制覆盖潜在故障的有效性。潜在故障是指系统内部存在但未被检测到，且后续可能导致更严重失效的故障。计算方式与SPFM类似。LFM通常要求达到 60% 或 90% 以上。

这些度量值用于评估硬件架构的安全性，并指导硬件的安全设计。

安全机制与故障容错

为了满足ASIL要求，系统需要设计一系列安全机制来应对潜在故障。常见的安全机制包括：

冗余 (Redundancy)：使用多个相同的或不同类型的组件并行工作，当一个组件失效时，其他组件能够接管。例如，双冗余传感器、多核处理器。
多样性 (Diversity)：使用不同原理、不同厂商、不同设计的组件或算法来实现相同的功能，以避免共因故障。例如，使用雷达和摄像头两种不同原理的传感器来检测障碍物。
故障诊断与检测 (Fault Diagnosis and Detection)：通过软件诊断（如心跳包、看门狗定时器）和硬件诊断（如CRC校验、ECC内存）来实时监测系统运行状态和数据完整性。
失效安全 (Fail-Safe)：当检测到故障时，系统能够立即进入一个预定义的安全状态（如，车辆减速、停车，或将控制权交还给驾驶员）。
故障排除 (Fault Exclusion)：通过高可靠性组件的选择或设计，在特定条件下排除某些故障模式的发生。

自动驾驶系统中的功能安全挑战

尽管ISO 26262为汽车功能安全提供了坚实的基础，但自动驾驶的引入，带来了前所未有的复杂性和挑战。

复杂性爆炸

现代L3/L4级自动驾驶系统是一个庞大的E/E系统集成体，包含：

多源传感器 (Multi-sensor Fusion)：雷达、激光雷达、摄像头、超声波、GPS/IMU等，需要对来自不同传感器的数据进行融合、校准和冗余管理。任何一个传感器的数据异常都可能导致误判。
高性能计算平台 (High-Performance Computing Platform)：运行复杂的感知、决策和规划算法。多核处理器、GPU、FPGA等异构计算单元的引入，使得硬件和软件的交互更加复杂。
复杂软件栈 (Complex Software Stack)：从底层操作系统、驱动程序，到中间件、感知算法、预测算法、决策规划算法、路径跟踪控制算法等，软件代码量巨大，且高度耦合。
执行器控制 (Actuator Control)：线控转向、线控制动、线控油门等，直接控制车辆运动。这些执行器的响应时间、精度和故障模式都需要严格考虑。

这种“复杂性爆炸”使得传统的安全分析方法面临巨大挑战。如何确保如此庞大且动态变化的系统在所有运行条件下都保持安全，是一个世界级难题。

AI/ML的不可解释性与可验证性

自动驾驶系统的“大脑”高度依赖于人工智能和机器学习技术，特别是深度学习。

感知 (Perception)：图像识别、目标检测、语义分割等，通过神经网络实现。
预测 (Prediction)：预测其他道路参与者的行为。
决策 (Decision-Making)：在复杂交通场景中做出驾驶决策。

然而，深度学习模型的“黑盒”特性带来了巨大的功能安全挑战：

不可解释性 (Lack of Interpretability)：很难完全理解神经网络为何会做出某个特定的决策。这使得故障模式分析（FMEA）和根本原因追溯变得极其困难。
可验证性 (Verifiability)：如何穷尽所有可能的输入和场景来验证一个基于AI的模型在所有情况下的安全性？数据驱动的方法虽然强大，但也意味着系统性能高度依赖于训练数据的质量和覆盖度。
对抗性攻击 (Adversarial Attacks)：微小的、人眼不可察觉的输入扰动，可能导致AI模型输出完全错误的结论（例如，将停止标志识别为限速标志）。

传统的ISO 26262标准在设计时并未充分考虑到AI/ML的特性，这使得如何将AI/ML安全地融入汽车系统成为一个新的研究热点。

OEDR 与 SOTIF：功能安全的新边界

随着自动驾驶系统能力边界的扩展，仅仅关注系统内部故障（功能安全，ISO 26262）已不足以覆盖所有安全风险。ISO 26262主要关注的是由E/E系统“失效”（Fault）导致的危害。但自动驾驶系统即使自身没有失效，也可能因为外部环境的“不确定性”或“性能不足”而导致不安全。

这就是 OEDR (Object and Event Detection and Response) 和 SOTIF (Safety Of The Intended Functionality, 预期功能安全) 的概念被引入的原因。

OEDR 是指自动驾驶系统感知物体和事件，并做出适当响应的能力。这是一个基本的能力。
SOTIF (ISO 21448) 旨在解决非故障导致的危害。例如：
- 传感器局限性：在恶劣天气（大雾、暴雨、强光）下，传感器性能下降，导致感知失败。
- 边界条件不足：系统在训练数据中从未遇到过的罕见交通场景（Corner Case），导致决策失误。
- AI模型性能不足：AI模型未能正确识别某些物体或行为，例如，将异形卡车误识别为天空。
- 人类与自动驾驶系统的交互不当：L3级车辆在ODD（运行设计域）外请求驾驶员接管，而驾驶员未及时响应。

SOTIF与ISO 26262是互补的。ISO 26262确保系统“按设计无故障运行”，而SOTIF则确保系统“在预期功能范围内，即使无故障运行，也能在合理可预见的外部条件下安全地运行”。

软件与硬件的协同安全设计

软件和硬件的紧密耦合，使得故障溯源和安全验证变得复杂。例如，一个软件算法的计算误差，可能是由硬件浮点运算单元的微小缺陷导致，也可能是软件编程错误。需要一套协同的、跨领域的安全设计和验证方法。

OTA 更新与生命周期管理

自动驾驶系统在整个生命周期内会经历多次OTA（Over-The-Air）更新，以修复bug、提升性能或增加新功能。如何确保OTA更新过程本身的安全性和完整性，以及更新后系统的功能安全不被破坏，是一个新的挑战。每次更新都需要进行严格的回归测试和安全验证。

人机交互 (HMI) 的安全考量

在L3及以下自动驾驶中，人机交互至关重要。驾驶员需要清晰地了解系统何时处于控制状态，何时需要接管，以及如何安全地接管。不明确的HMI设计可能导致驾驶员误解或响应不及时，从而引发安全问题。HMI的安全设计本身也需要符合功能安全的要求。

实现功能安全的关键技术与方法

面对上述挑战，行业正在积极探索和应用多种技术与方法，以确保自动驾驶的功能安全。

安全架构设计

安全始于设计。一个健壮的安全架构是功能安全的基础。

冗余设计 (Redundancy)：
- 传感器冗余：例如，双套或多套独立工作的传感器（如两套视觉系统、多颗雷达），即便一套失效，另一套也能提供数据。
- 计算平台冗余：使用多核异构处理器，甚至双计算平台，通过投票机制或热备份实现容错。
- 执行器冗余：双备份的转向、制动系统，确保在主系统失效时仍能保持控制。
异构冗余/多样性 (Heterogeneous Redundancy/Diversity)：
- 使用不同原理的传感器（如摄像头和激光雷达）实现同一功能，降低共因故障的风险。
- 使用不同的软件算法或编译器实现同一功能模块，以避免系统性缺陷。
失效安全设计 (Fail-Safe Design)：
- 定义明确的最小风险状态（Minimal Risk Condition, MRC），例如，在极端故障下，车辆可以安全地减速并停车到路边。
- 设计安全监控器（Safety Monitor），实时监控关键参数和系统状态，一旦发现异常，立即触发降级或安全停车。
故障注入与测试 (Fault Injection and Testing)：
- 在开发和测试阶段，通过模拟硬件故障（如，某个信号线短路、内存位翻转）或软件错误（如，某个函数返回异常值），验证系统对故障的响应能力和安全机制的有效性。

失效模式与影响分析 (FMEA)

FMEA (Failure Mode and Effects Analysis) 是一种系统化的定性分析方法，用于识别产品或过程中所有可能的失效模式及其对系统或客户的影响。在功能安全中，FMEA被广泛应用于硬件和软件层面，用于：

识别潜在的失效模式。
评估失效模式的严重度。
识别失效的潜在原因。
推荐预防和检测措施。

通过FMEA，团队可以优先处理风险最高的失效模式，并设计相应的安全机制。

故障树分析 (FTA)

FTA (Fault Tree Analysis) 是一种自上而下的定性或定量分析方法，用于识别导致系统发生特定顶层事件（如，车辆失控）的所有可能组合故障。

从一个不希望发生的“顶层事件”开始。
逐步分解为更低层次的“中间事件”和“基本事件”（如，某个传感器失效、某个软件模块崩溃）。
使用逻辑门（AND门、OR门）来表示事件之间的因果关系。

FTA有助于理解系统内部的故障传播路径，识别关键的单点故障，并评估系统满足安全目标的概率。

安全分析与验证

形式化方法 (Formal Methods)：使用数学语言和逻辑来精确描述系统行为和安全属性，并通过形式化验证工具来证明这些属性的正确性。这对于关键安全模块（如，决策逻辑、安全控制器）的验证尤为有效。
仿真与虚拟测试 (Simulation and Virtual Testing)：在实际道路测试之前，使用高保真仿真环境模拟各种复杂的交通场景、天气条件和故障模式。这能极大提高测试效率，覆盖更多难以在物理世界中复现的边界条件。
物理测试 (Physical Testing)：包括台架测试、回路测试（Hardware-in-the-Loop, HIL）、驾驶模拟器测试以及封闭场地和开放道路测试。这是验证系统在真实世界中性能和安全性的最终手段。

安全微控制器与操作系统

安全微控制器 (Safety Microcontrollers)：专为安全应用设计，通常内置硬件冗余（如，双核锁步、ECC内存）、自检功能和强大的故障诊断能力，符合ASIL等级要求。
安全实时操作系统 (Safety Real-Time Operating System, RTOS)：提供任务调度、内存保护、中断管理等功能，并满足功能安全标准的要求（如，确定性、分区隔离），确保关键安全任务能够及时、可靠地执行。

AI安全验证方法

针对AI/ML的挑战，新兴的验证方法包括：

鲁棒性测试 (Robustness Testing)：评估AI模型在面对噪声、模糊、遮挡或对抗性扰动时的性能。
可解释性AI (Explainable AI, XAI)：研究如何让AI模型的决策过程更透明、更可理解，以便进行安全分析和故障诊断。
基于场景的测试 (Scenario-Based Testing)：构建包含大量边缘案例和危险场景的测试集，以评估AI模型在各种复杂情况下的表现。
运行时监控 (Runtime Monitoring)：在系统运行过程中，实时监控AI模型的输入、输出和内部状态，一旦检测到异常或不确定性，立即触发安全机制。
形式化验证AI组件：尝试将部分AI模型的行为通过形式化方法进行验证，尤其是在决策或规划等对安全至关重要的环节。

SOTIF (ISO 21448)：特定挑战的应对之道

鉴于AI驱动的自动驾驶系统带来的独特挑战，ISO 21448《道路车辆—预期功能安全》（Road vehicles — Safety of the intended functionality）应运而生，作为ISO 26262的补充标准。

SOTIF的定义与范围

SOTIF关注的是，即便E/E系统自身没有发生故障，但由于：

系统功能或性能的局限性：例如，传感器在雨雪雾等恶劣天气下无法正常工作。
外部环境的合理可预见性条件：例如，道路上出现从未见过的障碍物，或者交通参与者的异常行为。
系统与其他系统或人类用户的交互：例如，驾驶员对系统请求接管的响应不及时。

所导致的不合理的风险。SOTIF的目标是识别和评估这些风险，并采取措施将其降低到可接受的水平。

与ISO 26262的关系

ISO 26262主要关注的是“由于E/E系统故障导致的危害”，它解决的是“系统出了Bug，导致危险”的问题。
SOTIF主要关注的是“由于系统功能不足或外部环境不确定性导致的危害”，它解决的是“系统没有Bug，但不够聪明或不够鲁棒，导致危险”的问题。

它们是互补的关系，共同构成了自动驾驶系统完整的安全体系。例如，如果一个自动驾驶系统因为摄像头被泥浆遮挡而无法识别前方车辆，这是传感器的“功能局限性”问题，属于SOTIF的范畴。而如果摄像头内部某个芯片发生随机失效导致数据错误，这是硬件“故障”问题，属于ISO 26262的范畴。

未知、不可预测场景的应对

SOTIF特别关注如何应对“未知”和“不可预测”的场景，这在AI/ML系统中尤为重要。由于深度学习模型依赖于海量的训练数据，它们在未见过或不熟悉的场景中可能会表现出不确定性。SOTIF的方法包括：

定义运行设计域 (Operational Design Domain, ODD)：明确系统设计预期运行的地理区域、天气条件、道路类型、交通状况等。超出ODD的场景，系统需要有明确的降级或安全停车策略。
识别触发条件和安全响应：针对各种可能的失效或局限性，定义系统如何安全地退出自动驾驶模式或进行最小风险减缓。
通过大量测试和仿真探索边缘案例 (Corner Cases)：通过大规模的数据集、强化学习、对抗性学习等技术，生成并测试各种罕见但可能存在的场景，提高系统的鲁棒性。
在环测试与验证 (X-in-the-Loop)：将硬件（HIL）、软件（SIL）、模型（MIL）和驾驶员（DIL）纳入测试回路，以更真实地模拟复杂场景。

数据驱动的方法与验证

SOTIF高度依赖于数据。从大量真实世界的驾驶数据中识别潜在的危险场景，用于训练AI模型，并用于验证系统的安全性能。数据收集、标注、管理和分析的质量，直接影响SOTIF的有效性。

未来展望

自动驾驶的功能安全是一个持续演进的领域，未来将有更多的创新和挑战。

功能安全与网络安全的融合

随着车辆的互联化程度越来越高，网络安全威胁也日益突出。恶意攻击者可能通过网络入侵车辆系统，篡改数据、劫持控制权，这直接危及功能安全。未来的安全标准将更紧密地融合功能安全与网络安全，形成一个统一的“安全即设计”框架。例如，ISO 21434《道路车辆—网络安全工程》将与ISO 26262和ISO 21448协同工作。