随着汽车产业变革上半场电动化趋势的确定，下半场的智能化、网联化也已步入正轨。据IDC预测，到2023年，全球智能网联汽车的出货量将进一步增至7630万台，年增长率为9.3%。

　　而在汽车从传统的代步工具向智能网联生活空间转变过程中，软硬件逐渐剥离，自动驾驶汽车根据传感器信息和AI算法来执行必要的操作，它需要进行数据采集与加工、模型训练与深度学习、路径规划与决策控制、车内监测与路况监测。但取代人类的认知和操控能力不是一件容易的事，车辆在实现自动驾驶的过程中仍面临着巨大的挑战，如何在实现高算力且低功耗等要求外的同时，提高安全性、满足诸多车规级要求成为了当务之急。

　　刘卫红指出，自动驾驶AI的安全可靠性可从软件、硬件、信息、功能四个维度来解读。

　　l  软件维度对应的是AI算法，可靠算法必须基于高质量的训练数据，满足鲁棒性及可解释性，保证开发流程正确有效；

　　l  硬件维度对应AI芯片，以高性能、低功耗的芯片来满足AI的大算力刚需，且保持性能及制造封装过程的稳定可靠；

　　l  信息维度对应信息保护，确保自动驾驶AI在数据采集与流通，信息存储与使用，在线升级与传输海量等信息流处理过程中不存在安全漏洞；

　　l  功能维度对应功能安全，整车动力总成、底盘、被动安全等不同系统要达到不同安全级别要求。

　　结合以上四个维度，我们可以看到当前自动驾驶安全标准，或者说车规标准也是体系化的，需要通过不同的认证：

　　l  软件层面，ASPICE汽车软件过程改进及能力评定：指导汽车零部件研发厂商的软件开发流程，从而改善车载软件的质量；

　　l  硬件层面，AEC-Q100车用可靠性测试标准：针对集成电路IC(芯片设计)的AEC系列车规验证标准；

　　l  ISO21434信息安全认证：识别并防止安全漏洞，实现信息加密保护，较大程度保护车辆免受外部恶意操纵和主动攻击。大部分车企量产前提是需要预置信息安全模块；

　　l  针对功能安全，这也是目前业界提到多，较为看重的认证体系：ISO26262道路车辆功能安全认证：使产品功能安全符合所需的汽车安全完整性等级(ASIL)。

　　未来中国有望凭借产业链前沿优势，推动全球汽车产业发展。那么在当下这个自动驾驶产业爆发前夜，更有必要加快行业安全标准的制定，加大对于安全问题的监管力度，提升消费者对智能网联新能源汽车的信心，抓住产业升级的巨大机遇。

　　而国内在车规级安全标准的制定上虽然还处于萌芽阶段，但不少本土自动驾驶产业链上的企业已经在拿国际标准来严格要求自己了，比如黑芝麻智能。