ISO/PAS 8800道路車輛人工智能安全專業資質培訓

● 隨著人工智能（AI）技術在智能網聯車輛上的廣泛應用與快速發展，駕駛自動化功能的性能與便利性也隨之顯著提升。這進一步吸引了越來越多的終端用戶嘗試使用更新的駕駛自動化功能或系統，以減輕在駕駛過程中的負擔。然而，在車載AI技術普及的同時，近年來因使用駕駛自動化系統而發生的事故屢見不鮮，甚至導致嚴重的財產損失與人員傷亡。這表明，隨著AI技術在道路車輛中的不斷發展，也亟需建立完善的體系與管控措施，以有效控制并減少其所帶來的風險。基于此，國際標準化組織（ISO）于2024年12月13日發布了ISO/PAS 8800:2024《道路車輛 安全與人工智能》國際標準。為道路車輛中AI系統的安全相關功能提供指導，確保AI系統的性能、系統性故障和隨機硬件故障不會導致車輛級別的不安全行為。也為道路車輛組織建立、實施、保持、持續改進人工智能管理提供了一個國際化、標準化和系統化的管理框架。

● 為應對AI技術所能帶來的潛在風險，歐洲于2024年正式頒布了人工智能法案（EU AI Act）。該法案將人工智能技術劃分為多個風險等級，其中高風險技術需接受嚴格的監管與管理措施。道路車輛中的AI技術在法案中被明確歸類為高風險技術，體現了對該領域潛在風險的高度重視。

● 與此同時，2021-04-07我國工業和信息化部裝備工業一司發布了《智能網聯汽車生產企業及產品準入管理指南（試行）》，第九條明確指規定“智能網聯汽車產品應滿足功能安全、預期功能安全和網絡安全等過程保障要求”。由于AI技術的性能局限是預期功能安全標準其所關注風險的主要來源，因此，為實現準入管理指南中針對預期功能安全的要求，如何確保AI技術本身的安全便成了關鍵。

● 此外，隨著車載AI技術的快速發展，自動駕駛與功能安全領域的相關從業者也面臨著新的挑戰。行業從業者需要從傳統的自動駕駛與功能安全領域（如ISO 26262）逐步轉向以數據驅動、AI技術主導及AI安全等全新的技術領域。在這一過程中，如何快速找到切入點并深入掌握確保AI安全的核心能力，也成為業內人士亟待解決的重要問題。

● SGS-TUV深度參與了ISO/PAS 8800:2024的標準制定工作，是德國Dakks授權的ISO/PAS 8800:2024服務機構，為了讓各個進行智能網聯車輛及其相關產品開發的企業能夠深入的了解基于ISO/PAS 8800的AI安全標準及其方法論，我們的專家特此開發本培訓課程。通過此培訓，讓學員對車載AI安全的開發有一個全面而深刻的了解，并掌握標準中的一些基本關鍵點，為實際項目中安全經理、AI安全系統開發、AI安全測試專業人員的具體工作提供堅實的基礎。

? 全面熟悉AI技術，特別是道路車輛中AI技術的發展歷史與演進路線；

? 了解近年來主流的車載AI技術方案與模型算法，如Transformer, BEV, E2E等;

? 全面熟悉ISO/PAS 8800 與相關標準體系之間的關聯關系，如ISO 26262, ISO 21448 等；

? 了解機器學習（ML）的一般開發流程；

? 全面熟悉ISO/PAS 8800:2024標準的整體流程，以及每個章節的核心內容；

? 全面了解AI系統的數據生命周期，以及其中關鍵的安全活動；

? 深入了解標準中所列舉的針對AI的每項流程措施、架構措施以及測試方法；

? 了解通過數據、場景與測試驅動的AI系統功能不足和觸發條件的方法；

? 了解通過DFMEA等傳統安全分析方法，結合AI系統其安全特性與影響因素，識別AI系統相關風險的方法；

? 以感知系統、駕駛員狀態監控系統為例，熟悉ISO/PAS 8800的具體實施方案；

? 了解ISO/PAS 8800標準目前存在的問題和所面臨的挑戰。

● AI算法研究員、數據工程師

● 安全經理或安全工程師

● 安全評估/審核人員

● 質量經理或質量工程師（特別是跟現場數據監控相關的質量專業人員）

● 自動駕駛及其相關部件的系統、軟件工程師

● 自動駕駛及其相關部件的測試工程師、仿真測試工程師

● 自動駕駛場景庫、數據庫工程師

● 有志于轉向自動駕駛領域和AI的專業人員

● 講授

● 圖表

● 案例解析

● 職能角色扮演

● 互動工作坊討論

■ 第一模塊ISO/PAS 8800 背景介紹

1. AI技術發展歷史

2. AI技術風險

3. AI風險對策

4. 車載AI技術發展路線

5. 汽車AI安全定義

6. ISO/PAS 8800 項目介紹

■ 第二模塊：車用AI技術介紹

1. 感知機

2. 卷積神經網絡

3. Transformer與注意力機制

4. VIT感知技術

5. BEV感知方案

6. 端到端智駕方案

■ 第三模塊： ISO/PAS 8800 與其他安全標準的關聯關系

1. ISO/TR 5469 AI與功能安全

2. ISO 26262功能安全

3. ISO 21448預期功能安全

4. Safety integration安全體系融合

■ 第四模塊：ISO/PAS 8800 核心內容詳解

1. 整體流程介紹

2. 章節結構說明

3. 每章內容詳解（未展開）

■ 第五模塊：ISO/PAS 8800 推薦安全措施介紹

1. Selection techniques for architectural redundancy 架構冗余措施

2. Regularization 正則化

3. Hyperparameter tuning 超參調優

4. Attention or Saliency Maps 注意力或顯著性圖

■ 第六模塊：ISO/PAS 8800 數據相關部分

1. General data process and closed-loop SOTIF

2. 一般數據流程與SOTIF數據閉環

3. Data-related safety properties

4. 數據相關安全特性

5. Dataset safety lifecycle

6. 數據生命周期對

■ 第七模塊：ISO/PAS 8800 推薦測試方法

1. Statistical testing統計測試

2. Data/scenario replay數據/場景回放

3. Gradient-based search methods基于梯度的搜索方法

■ 第八模塊：ISO/PAS 8800 實踐案例

1. Case study: safety development of perception systems案例學習：感知系統的安全開發

■ 考試：AISP Exam AISP筆試測驗

■ 培訓結束

培訓并考試通過，將獲得由SGS培訓中心發的培訓證書，由SGS培訓中心監制，全球通用。還可獲得專業個人資質證書AISP (Artificial Intelligent Safety Professional)，這是SGS-TUV全球通用的車載AI安全領域權威的資質認可。

 SGS-TUV深度的參與了ISO/PAS 8800:2024的標準制定工作，是德國Dakks授權的ISO/PAS 8800:2024服務機構。

 SGS的AISP培訓教材從國際標準進行簡化、提煉，針對標準中重點和難點做了詳細的講解。

 結合講師的豐富項目經驗以及實際案例（如感知系統）進行講解，真正做到學以致用。

 培訓完成及考試通過，可獲得專業個人資質證書AISP (Artificial Intelligent Safety Professional)，這是SGS-TUV全球通用的車載AI安全領域權威的資質認可。