第8章：

汽車AI發(fā)展趨勢

汽車產品設計中的人工智能

隨著人工智能（AI）在汽車軟件中的廣泛應用，行業(yè)正從“軟件定義”進一步邁向“AI驅動”。AI不僅已深入設計、開發(fā)與測試流程，并逐步進入車載產品本身，成為提升功能與體驗的重要技術支撐。

與此同時，AI的非確定性特征也帶來了新的挑戰(zhàn)——功能安全與信息安全成為首要關注點，相關標準與工程體系仍在持續(xù)完善。如何在加速創(chuàng)新的同時確保功能安全與信息安全合規(guī)，正成為汽車軟件發(fā)展的核心命題。

對于所有類型的車輛，大多數(shù)受訪者（71%）正在其車輛中應用人工智能，其中 24% 的人表示 AI 正在驅動車輛設計，47% 的人表示 AI 正在影響某些零部件。

汽車開發(fā)重點領域

從不同汽車開發(fā)領域來看，受訪者在經(jīng)銷商管理（Dealer Management）中對AI的應用最為深入；而在其他大多數(shù)領域，AI主要以“影響部分功能組件”的形式廣泛存在。

開發(fā)流程中的AI應用

AI在開發(fā)流程中的應用位置至關重要，因為AI在產品中可以持續(xù)學習和演進，這意味著其行為具有一定的非確定性，因此需要采用不同的功能安全標準（如 ISO/PAS 8800）進行規(guī)范。

調研顯示，受訪者主要在開發(fā)階段使用AI，尤其集中在設計（Design）和編碼（Code）階段，同時在測試（Testing）階段的應用也較為普遍。

根據(jù)麥肯錫（McKinsey）的預測，AI驅動的功能——尤其是ADAS、自動駕駛和車載信息娛樂系統(tǒng)——將在2035年前迎來快速增長。同時，AI也有潛力提升動力系統(tǒng)和車聯(lián)網(wǎng)等其他領域的功能與性能。

在市場競爭與技術發(fā)展的雙重壓力下，開發(fā)團隊正加快引入AI技術，以滿足未來SAE L2/L3級自動駕駛的需求。

AI在汽車軟件開發(fā)中已貫穿設計、編碼與測試全流程，其中編碼與設計階段應用最為集中。

您是在開發(fā)階段使用AI，還是同時在產品中使用AI？

盡管越來越多的汽車開發(fā)者表示僅在開發(fā)階段使用AI，但仍有45%的受訪者表示，他們在產品與開發(fā)階段同時使用AI；此外，有70%的受訪者表示，一旦AI模型進入產品中，就會保持“在線運行（Live）”狀態(tài)。

在開發(fā)過程中使用AI令人振奮，但在合規(guī)性方面也帶來了更多審慎要求（例如：不允許使用AI進行MISRA檢查）。這進一步強調了對ISO/PAS 8800合規(guī)性的需求，尤其是在今年，“安全”再次成為AI車輛開發(fā)中最重要的關注點（占54%）。

然而，盡管ISO/PAS 8800考慮到了AI的非確定性，產品本身仍必須具備可驗證性，這意味著所有機器學習模型仍需滿足產品要求。在當前有70%仍在產品中運行AI模型的情況下，企業(yè)在應用AI時需要保持謹慎。

在區(qū)域分布方面，北美受訪者中有84%在產品中使用“在線AI”，高于歐洲/英國（59%）和亞洲（67%）。此外，經(jīng)驗更豐富的團隊（64%）更傾向于在開發(fā)階段應用AI，并對是否在產品中保持AI持續(xù)運行持更謹慎態(tài)度，相比之下，經(jīng)驗較少的團隊中有78%更傾向于保持AI“在線”。

AI車輛開發(fā)的主要關注點

隨著AI在汽車軟件設計與開發(fā)中的應用不斷增加，行業(yè)正面臨新的挑戰(zhàn)，尤其是在相關法規(guī)仍在完善的背景下。企業(yè)需要在保障功能安全與信息安全的前提下，實現(xiàn)高質量交付并控制開發(fā)成本。

功能安全（Safety）仍是首要關注點（54%），重點體現(xiàn)在自動駕駛場景中的AI決策安全性。其中，70%的受訪者更擔心AI在產品中持續(xù)運行帶來的風險。由于AI具有非確定性特征，開發(fā)需引入額外驗證機制，并遵循ISO/PAS 8800等新標準，但整體標準發(fā)展仍滯后于技術。

信息安全（Security）是第二大關注點（41%）。AI的引入增加了系統(tǒng)復雜度和攻擊面，尤其對Tier 1供應商帶來更高風險要求。

相比之下，上市時間與開發(fā)成本關注度適中，通常可通過工具與流程優(yōu)化改善。生成式AI與預測性維護等應用關注度較低，但在汽車軟件領域仍需加強人工審核，以確保代碼質量與安全性。

汽車軟件開發(fā)中AI/ML應用細分

針對在汽車軟件開發(fā)中使用AI/ML的受訪者，調研進一步分析了其具體應用領域。

總體來看，大多數(shù)企業(yè)的AI應用主要集中在ADAS（高級駕駛輔助系統(tǒng)）和IVI（車載信息娛樂系統(tǒng)）。

此外，“其他（Other）”選項（21%）展示了AI在更細分功能層面的應用，而不僅限于系統(tǒng)組件。例如，在動力系統(tǒng)領域，AI既可以用于開發(fā)階段，也可以在產品中持續(xù)運行。

AI應用正從ADAS和IVI等核心系統(tǒng)，逐步向更多細分功能與整車各領域擴展。

最新汽車AI標準正聚焦于功能安全

最新發(fā)布的ISO/PAS 8800標準，專門針對AI在汽車領域中的功能安全問題，為道路車輛提供統(tǒng)一規(guī)范。

相比去年，行業(yè)對于ISO/PAS 8800重要性的認知有所下降，但AI安全依然是核心關注點，且大多數(shù)AI模型在進入產品后仍處于持續(xù)運行狀態(tài)。

從區(qū)域來看，非洲（87%）、中東（67%）和北美（66%）的從業(yè)者對該標準的重要性認知更高；而歐洲/英國仍有41%的受訪者尚不確定其未來影響。

行業(yè)對ISO/PAS 8800的認知仍在分化，但AI安全標準正逐步成為汽車軟件開發(fā)的重要基礎。