ISO/PAS 8800：AI 功能安全新挑戰下的重要架構ISO/PAS 8800: A critical architecture for new challenges in AI functional safety
隨著人工智慧（AI）逐步應用於 ADAS、智慧感知與自動駕駛系統，AI 模型已由輔助技術逐漸成為產品功能的重要組成部分。相較於傳統軟體邏輯，AI 系統具有資料驅動、行為複雜及結果不確定等特性，因此在安全關鍵產品開發中，如何建立有效的安全管理機制已成為產業關注焦點。
ISO/PAS 8800 正是在此背景下發展的重要技術規範，其目的在於協助企業將 AI 元件納入功能安全生命週期管理之中。
什麼是 ISO/PAS 8800？
ISO/PAS 8800 是針對 AI 功能安全所提出的重要規範，主要聚焦於人工智慧元件在安全關鍵系統中的開發與驗證要求。
當 AI 模型被部署於車用電子系統時，其決策結果可能直接影響系統安全表現，例如：
- 車道辨識
- 行人偵測
- 交通號誌辨識
- 環境感知分析
- 路況判斷
ISO/PAS 8800 提供企業建立 AI 安全管理流程的重要依據，協助組織在 AI 系統生命週期中進行風險識別與安全驗證。
ISO/PAS 8800 與 ISO 26262 的關係
ISO 26262 長期被視為車用功能安全的重要參考架構，其主要適用於傳統硬體與軟體開發流程。
然而 AI 系統具有以下特性：
- 非決定性輸出
- 訓練資料依賴性
- 模型黑箱特性
- 持續優化與更新需求
因此傳統功能安全方法無法完全涵蓋 AI 系統的潛在風險。
ISO/PAS 8800 進一步延伸 ISO 26262 的安全理念，建立 AI 元件於開發、驗證及安全分析過程中的管理要求，協助企業建構更完整的 AI Safety 架構。
AI 導入 ADAS 與自動駕駛的安全挑戰
AI 模型的不確定性
與傳統演算法不同，AI 模型透過資料訓練產生推論結果。
因此可能受到：
- 訓練資料偏差
- 情境變化
- 感測器異常
- 環境條件變動
等因素影響。
SoC 與 AI 晶片風險
當神經網路模型部署於 SoC 或 IP 模組後，可能面臨：
- 資料流錯誤
- 記憶體異常
- 推論計算錯誤
- 偵測能力降低
等潛在風險。
ISO/PAS 8800 特別重視 AI 模型與硬體實現之間的安全分析機制。
AI 功能安全生命週期的重要考量
風險識別
企業需辨識：
- AI 元件可能造成的危害
- 系統層級失效情境
- 感知與決策失效模式
安全需求定義
建立：
- 安全目標
- 系統需求
- AI 模型需求
- 驗證規範
驗證與確認
透過：
- 系統測試
- 模型驗證
- 安全分析
- 失效模式評估
確認 AI 功能符合預期安全要求。
SGS 可提供的 ISO/PAS 8800 相關服務
訓練課程
SGS 提供 AI 功能安全與 ISO/PAS 8800 相關人才培訓方案，協助工程團隊建立 AI Safety 基礎知識。
差異分析
協助企業了解現有流程與 ISO/PAS 8800 間的差異，建立適當改善方向。
安全驗證
透過技術評估與驗證機制，協助企業確認：
- 開發流程符合要求
- 安全分析完整性
- 功能安全相關技術文件準備狀況
人員能力建立
透過 SC-AISP 等專業課程，強化半導體與 AI 工程團隊之功能安全能力。
導入 ISO/PAS 8800 的效益
企業導入 ISO/PAS 8800 可協助：
- 建立 AI 功能安全管理架構
- 提升產品開發品質
- 降低安全風險
- 強化客戶信任
- 因應 AI 車用市場需求
- 支援智慧移動與半導體技術發展
結語
AI 正快速改變車用電子與半導體產業的開發模式，而 ISO/PAS 8800 則為 AI 功能安全建立重要管理架構。透過適當的訓練、驗證與技術評估，企業可更有效掌握 AI 系統相關風險，建立符合市場需求的產品安全能力。
【關於SGS-功能安全暨資通安全服務】
車用系統電子、半導體、工業及機械控制系統、軌道電子系統功能安全及資通安全驗證服務。
欲瞭解更多資訊，請至 功能安全暨資通安全服務中心