车用人工智能标准适用性研究报告

车用AI发展现状与趋势

车用AI技术目前已在自动驾驶、智能交通管理、驾驶辅助系统、车辆数据分析和预测维护、人车交互体验等领域得到应用。未来，车用AI将与云计算、边缘计算、深度学习、人车协同驾驶技术等深度融合，持续扩展和深化在智能驾驶、智能交通、车联网安全等方面的应用。

筛选范围和方法

以《国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车）（2023版）》为参考，涵盖基础标准、通用规范标准、产品与技术应用标准三个部分。筛选时间区间为2020年至2024年已发布、报批及提交立项的标准。通过分类筛选、相关性筛选、适用性筛选、专家复审等方法进行分析。

总体结果

1. 相关且适用的标准：42个，占63%。这类标准的技术要求、应用场景、安全与性能要求等与AI技术高度一致。
2. 相关但需要修改的标准：18个，占27%。这类标准需要更新或补充以适应AI技术的最新发展。
3. 不相关的标准：7个，占10%。这类标准与AI技术无直接关联。

未来工作建议

1. 起草未来车用AI标准的基本原则：
   • 充分考虑车用AI的实时处理、高可靠性、适应性强等特点。
   • 充分考虑车用AI的精准感知、高效决策、安全性需求。
   • 充分考虑车用AI的安全性和可靠性，包括明确标准和要求、数据安全与隐私保护、系统可靠性、测试与验证、透明性与可解释性。
2. 针对不同分析结果标准的建议：
   • “相关且适用”：持续监测技术发展动态，定期审查标准的适用性，及时更新标准内容。
   • “相关但需要修改”：提出具体修改建议，制定修改计划，成立车用AI标准工作小组，确定分阶段目标和时间节点，行业内征求意见，技术验证，最终评审和发布。
3. 未来标准工作的展望：
   • 建议另立新标准来规范车用AI产业的基础共性要求。
   • 补充增加车用AI相关的术语和定义。
   • 从信息安全、数据安全、数据质量三个方面补充相关标准内容。