【儀表網 儀表下游】導讀：AI需要解決各種不同的任務與挑戰，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鍵。
自動駕駛AI時代，安全可靠性被反復提出
隨著汽車產業變革上半場電動化趨勢的確定，下半場的智能化、網聯化也已步入正軌。據IDC預測，到2023年，全球智能網聯汽車的出貨量將進一步增至7630萬臺，年增長率為9.3%。
而在汽車從傳統的代步工具向智能網聯生活空間轉變過程中，軟硬件逐漸剝離，自動駕駛汽車根據傳感器信息和AI算法來執行必要的操作，它需要進行數據采集與加工、模型訓練與深度學習、路徑規劃與決策控制、車內監測與路況監測。但取代人類的認知和操控能力不是一件容易的事，車輛在實現自動駕駛的過程中仍面臨著巨大的挑戰，如何在實現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量的訓練數據，滿足魯棒性及可解釋性，保證開發流程正確有效；
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定可靠；
l 信息維度對應信息保護，確保自動駕駛AI在數據采集與流通，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要達到不同安全級別要求。
未來中國有望憑借產業鏈前沿優勢，推動全球汽車產業發展。那么在當下這個自動駕駛產業爆發前夜，更有必要加快行業安全標準的制定，加大對于安全問題的監管力度，提升消費者對智能網聯新能源汽車的信心，抓住產業升級的巨大機遇。而國內在車規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業鏈上的企業已經在拿國際標準來嚴格要求自己了。
資料來源：蓋世汽車網
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