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        ISO/PAS 8800人工智能安全(AI Safety)認證

        ISO/PAS 8800《道路車輛——人工智能安全》作為面向道路車輛領域的 AI 安全工程規范,聚焦數據、模型及運行不確定性引入的安全風險,補充 ISO 26262 在非確定性算法適用性方面的不足,并細化 ISO 21448 在 AI 感知與理解能力邊界及安全論證方面的工程要求,為UNECE R156合規提供支撐。為支持相關企業系統化建立符合 ISO/PAS 8800 要求的 AI 安全開發與驗證流程,并推動具體產品通過第三方評估與認證,我們提供專業的 ISO/PAS 8800 人工智能安全認證與技術服務。

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        ISO/PAS 8800人工智能安全(AI Safety)認證
        流程認證服務產品認證服務工程服務
         

         

        業務挑戰

        隨著汽車智能化水平的持續提升,人工智能(AI)與數據驅動技術已廣泛應用于道路車輛的電子電氣系統、控制器及芯片之中。除高級駕駛輔助系統(ADAS)與自動駕駛系統(ADS)外,基于神經網絡的感知、分類、監測與決策功能亦大量部署于傳感器前端、域控制器及 SoC 芯片中,其安全性已不再完全依賴傳統確定性邏輯和故障診斷機制。

        傳統功能安全標準 ISO 26262主要關注系統性失效和硬件隨機失效,但對基于機器學習的 AI 系統在數據充分性、模型泛化能力及運行不確定性帶來的非確定性風險缺乏可直接應用的工程方法;ISO 21448(SOTIF)雖關注無故障情況下的性能不足風險,但未對 AI 模型本身的安全論證及數據、模型全生命周期管理提出系統性要求。在 UNECE R156 法規框架下,AI 模型的更新、演進及其安全影響亦需納入合規考量。

        在此背景下,ISO/PAS 8800《道路車輛——人工智能安全》應運而生,專門針對道路車輛中 AI 系統引入的不確定性風險,提出覆蓋數據、模型與運行階段的人工智能安全工程要求。

        當前行業在 ISO/PAS 8800 方面面臨的主要挑戰包括:

        AI行為不可完全預測:神經網絡模型作為黑盒模型,難以通過傳統的需求分解和失效模式分析進行窮盡驗證;

        數據與場景覆蓋不足:訓練與驗證數據難以代表真實運行環境中的長尾與未知場景;

        法規與市場雙重壓力:國際法規(如UNECE R156)和主機廠等對 AI 安全論證提出明確要求;

        跨標準協同復雜:ISO 26262、ISO 21448 與 AI 安全要求之間缺乏現成的整合范式;

        缺乏成熟實踐與認證路徑:ISO/PAS 8800 尚屬新規范,企業普遍缺乏實施經驗和第三方評估參考。

        因此,相關企業亟需:

        在現有安全開發體系中系統性引入 ISO/PAS 8800 的 AI 安全工程方法;

        針對具體 AI 產品、算法模型或芯片實現開展人工智能安全評估;

        在滿足法規和主機廠要求的同時,獲得第三方獨立咨詢與認證支持,以提升產品和技術交付的可信度與合規性。

        服務內容

        我們的AI Safety服務體系包含兩個核心模塊:流程認證服務與產品認證服務,覆蓋企業從體系建設、項目實踐到第三方合規的全生命周期需求。


        ? 流程認證服務(Process Assessment & Certification)

        培訓與能力提升:為研發團隊提供AI Safety基礎與進階定制培訓,涵蓋標準解讀、AI Safety核心概念、工具方法及行業案例;

        流程現狀評估:基于ISO/PAS 8800標準,識別客戶當前開發流程與ISO/PAS 8800的偏差,形成差距分析報告;

        體系建設指導:協助建立 AI 系統安全風險管理及數據、模型全生命周期管理流程,覆蓋風險識別、驗證與更新的工程化實踐;

        評估及認證服務:針對客戶的開發流程進行評估審核,并出具評審報告,審核通過后頒發德國認證的流程認證證書。


        ? 產品認證服務(Product Evaluation & Certification)

        產品差距評估:基于目標產品(如基于 AI 的駕駛輔助或自動化功能)開展 ISO/PAS 8800 適用性評估并輸出差距評估報告,明確產品在 AI 風險管理、數據和模型生命周期管理等方面與標準要求的差距,為后續改進和認證提供依據;

        產品開發咨詢:面向產品開發過程中的核心AI活動,提供風險識別、緩解策略和工程化方法的專家支持與技術咨詢;

        產品功能與使用場景分析:定義 AI 系統功能邊界、用戶假設、使用意圖及數據驅動功能的適用場景;

        潛在危害識別與分類:基于 AI 系統功能和模型行為進行潛在危害清單化、分類和風險評級,包括非確定性風險;

        未知場景識別與分析:構建場景庫,利用專家評估、數據模擬和實測數據分析 AI 系統在未知或邊緣場景下的風險表現;

        驗證與確認策略制定:設計覆蓋數據、模型和系統層面的驗證方法與殘余風險評估機制,確保 AI 系統在更新與迭代中的安全性;

        評估及認證服務:針對客戶的產品的開發設計進行評估審核,并出具評審報告,審核通過后頒發德國認證的流程認證證書。


        ? 工程服務

        流程文檔支持:輸出關鍵流程文檔,如分析報告、場景數據庫管理策略等;

        技術開發支持:針對客戶的產品的開發設計提供設計及文檔編寫服務。

        我們的優勢

         標準全面覆蓋:嚴格對齊ISO/PAS 8800,結合行業指南及UNECR R156等合規要求;

         經驗豐富的專家團隊:具備基于 AI 系統的量產項目實踐經驗,熟悉 OEM 和 Tier1 流程標準及產品交付要求;

         流程化落地能力強:支持客戶現有開發與驗證流程的對接,確保 AI 風險管理和模型生命周期管理可落地執行;

         快速導入能力:流程模塊化部署,可提供階段性服務或駐場支持,加速 AI 安全管理落地;

         一站式服務:涵蓋培訓、咨詢、文檔編制及審核認證,支持客戶全鏈條實現 ISO/PAS 8800 合規目標。

        服務齊全,一站全包
        快捷受理,高效省時
        專業服務,國際權威
        官方自營,價格透明
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