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自動駕駛預期功能安全（四）

預期功能安全（SOTIF）是在自動駕駛技術發展的大背景下出現的，是自動駕駛從L2到L3跨越的必然需求。隨著自動駕駛技術的發展，人們發現車輛安全問題并非都源于系統錯誤和失效。在復雜的系統以及場景中，問題時常源于環境影響帶來的非預期性安全問題。國內外科研機構和汽車廠商都在加速對汽車關鍵系統預期功能安全問題的研究。

智能網聯汽車在實際商業化運行之前，需要對其安全性能進行充分驗證。隨著自動駕駛的“場景化”趨勢愈發明顯，場景庫對于測試、驗證自動駕駛汽車的安全性至關重要。采用路測來優化自動駕駛算法耗費的時間與成本太高。根據美國蘭德公司的研究，自動駕駛算法想要達到人類駕駛員水平至少需要累計177 億公里的駕駛數據來完善算法。

科普 | 自動駕駛預期功能安全（四）

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特別致謝：智能網聯汽車預期功能安全工作組《智能網聯汽車預期功能安全前沿技術研究報告》撰寫團隊！

聲明： 本文由入駐維科號的作者撰寫，觀點僅代表作者本人，不代表OFweek立場。如有侵權或其他問題，請聯系舉報。

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