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隨著人工智慧逐步導入先進駕駛輔助、環境辨識及其他車輛功能，如何驗證AI系統的安全性，已成為汽車產業的新課題。TÜV Rheinland宣布完成首項依據ISO/PAS 8800進行的認證，證明這套針對車用AI制定的安全規範已可實際應用於汽車開發流程。
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首張認證涵蓋中國國有汽車集團東風汽車（Dongfeng Motor Corporation）旗下產品開發暨研究中心的管理流程。需要注意的是，此次認證對象是AI車輛系統的開發及管理程序，並不等同於東風旗下所有車款或個別自動駕駛功能均已獲得產品安全認證。
不只檢查程式，也要評估資料與模型
ISO/PAS 8800為車用AI安全提供一套可追蹤的系統化架構，涵蓋汽車開發與安全生命週期中的分析、驗證及風險管理。
傳統車用軟體通常能按照預先定義的邏輯及輸入條件進行驗證，但AI模型的表現還會受到訓練資料、資料分布、模型架構及實際使用環境影響。因此，只檢查程式碼並不足以完整判斷AI功能是否安全。
ISO/PAS 8800要求企業將下列項目納入安全評估：
訓練及驗證資料集是否適合預定用途
AI模型在正常與例外情境下的表現
模型訓練、測試及版本管理程序
系統面對未曾出現的新情境時是否可能產生非預期行為
車輛投入實際使用後的持續監控及變更管理
各項測試結果與安全主張是否具備完整、可追溯的證據
透過這套架構，車廠可望更早發現訓練資料不適當、模型判斷偏差或實際運行期間性能改變等風險。
補足ISO 26262未完整涵蓋的AI課題
ISO/PAS 8800並不是取代現有汽車安全標準，而是補足AI系統特有的風險。
其中，ISO 26262主要處理汽車電子及電氣系統的功能安全；ISO 21448則聚焦「預期功能安全」（SOTIF），評估系統在沒有硬體故障的情況下，是否仍可能因功能限制或感知不足而造成危險。
ISO/PAS 8800進一步把資料、模型、訓練流程與AI運行表現納入評估。三套規範可相互搭配，建立涵蓋硬體故障、系統能力限制及人工智慧不確定性的安全驗證體系。
安全證據可能影響認證與產品責任
TÜV Rheinland指出，AI軟體必須建立完整的安全證據，並由資料集、模型、測試結果、技術文件及實際運行監控共同支撐。
這類結構化證據除了協助研發團隊管理風險，未來也可能成為車輛型式認證及產品責任判定的重要參考。如果AI駕駛功能發生事故，製造商能否證明開發、驗證與監控程序符合合理安全要求，可能直接影響責任歸屬。
TÜV Rheinland汽車功能安全業務主管Stefan Goi表示，透過ISO/PAS 8800，安全相關的車用AI系統首度可在一套結構明確、能夠追溯的框架下接受功能安全評估，為製造商提供更清楚的依循方向。
車用AI進入制度化管理階段
TÜV Rheinland目前可針對車用AI功能安全管理系統提供獨立稽核，也能將ISO/PAS 8800與ISO 26262、ISO 21448等評估項目整合執行，服務範圍另包括流程評估、符合性評鑑、產品認證及開發人員訓練。
東風汽車取得首項相關認證，象徵車用AI安全正從企業自行制定的測試方法，逐漸轉向可由第三方查核的制度化流程。隨著AI開始參與感知、決策及車輛控制，其安全驗證標準的重要性也將持續提高。
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