自动驾驶未来今日：如何通过人工智能、数字化和仿真技术的协同，加快实现对自动驾驶功能的高效验证？

汽车主机厂已经引入了自动驾驶汽车域控制器，整合了处理过程，这种进步使得证明和记录人工智能系统代表司机做决定的可预测性、合理性和完整性的决策过程更具挑战性。

20年前进入汽车市场的第一波现代高级驾驶辅助系统（Advanced Driver-Assistance Systems, ADAS）是一个工程上的突破，它将传感器集成到车辆中，提醒驾驶员注意异常情况，并在某些情况下进行干预。例如，1999年，捷豹以其自动车距控制系统和基于雷达的主动巡航控制系统进入市场，推出了捷豹XKR。

2010年，沃尔沃发布行人检测系统，使用雷达和摄像头，在有行人进入到汽车正前方行驶区域时，向司机发出警告以及启动紧急制动程序。

然而，在过去20年里，世界发生了巨大的变化。现在，基于人工智能（Artificial Intelligence, AI）的高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶汽车（Autonomous Vehicle, AV）系统已经大量涌现，数据驱动的工程、测试和验证技术有了很大的进步。全球各国都在制定自动驾驶汽车系统的安全规范。国际组织如联合国欧洲经济委员会 (UNECE）、国际汽车工程协会（SAE International）和国际标准化组织（ISO），以及区域组织如欧洲的德国技术监督协会（TÜV）和欧洲新车安全评鉴协会（NCAP）、美国国家交通安全管理局 （NHTSA）和中国汽车技术研究中心（CATARC），已经为自动驾驶功能制定了路线图和严格的安全标准，如预防追尾、倒车和停车、车道辅助、保持安全距离和自动紧急制动系统。围绕ISO 26262和预期功能安全（SOTIF）的规范和标准已经在汽车行业内建立。所有这些创新都旨在提高安全性和可靠性。

随着技术的进步，产品设计变得越来越复杂，尤其是针对汽车工程协会（SAE) L3级别以上的汽车，其具有更高的自主性。3 为了实现这一目标，汽车制造商正在车内装备实时的V2X服务、高清地图以及高性能的传感器，如摄像头、激光雷达（LiDAR）和毫米波雷达。通过复杂的数字技术和通信技术，它们将感知结果进行融合。

除此之外，汽车主机厂已经引入了自动驾驶汽车域控制器，整合了处理过程，这种进步使得证明和记录人工智能系统代表司机做决定的可预测性、合理性和完整性的决策过程更具挑战性。