ISO 26262一直是汽车电子电气系统功能安全的“金科玉律”。然而，随着人工智能（AI）和机器学习（ML）在自动驾驶中的深度应用，传统的“V模型”开发流程显得捉襟见肘。2025年的ISO 26262演进方向，正是在保持确定性安全的同时，拥抱AI带来的不确定性挑战。
AI“黑盒”带来的安全悖论
传统的ISO 26262要求每一行代码的逻辑都是可追溯、可验证的。但深度学习算法是一个“黑盒”，其输出结果基于概率而非绝对逻辑。
新版标准的应对： 引入了针对AI算法的特定验证方法，不再单纯依赖代码覆盖率，而是强调数据集的完备性和对抗性测试（Adversarial Testing）。
与SOTIF及信息安全的融合
ISO 26262:2025不再孤立存在，而是与另外两大标准形成了铁三角：
- ISO 21448 (SOTIF)： 解决“功能没坏，但由于感知局限导致事故”的问题（预期功能安全）。新版ISO 26262明确了与SOTIF的接口，特别是在传感器感知系统的设计上。
- ISO 21434 (Cybersecurity)： 解决“黑客攻击导致安全失效”的问题。功能安全必须将网络攻击作为一种特殊的失效模式纳入HARA（危害分析与风险评估）分析。
对ASIL等级评估的影响
在L4级自动驾驶中，驾驶员不再是最后的安全防线。这意味着许多原本可以通过“驾驶员接管”来降低风险的系统（如转向、制动），其ASIL等级（汽车安全完整性等级）必须提升至最高的ASIL D级。这直接导致了硬件冗余设计（如双MCU、双电源）成为标配。
总结
ISO 26262:2025的演进告诉我们，未来的汽车安全不再是单一维度的硬件可靠性，而是涵盖算法鲁棒性、感知准确性与网络防御力的综合体系。对于汽车电子供应商而言，建立融合功能安全、SOTIF和信息安全的开发流程是当务之急。
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