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1、车用人工智能标准适用性研究报告中国汽车标准化技术委员会智能网联汽车分技术委员会车用人工智能标准专项组2025 年 7 月目录1 车用 AI 的发展现状和趋势.41.1 目前发展现状如下.41.2 未来发展现状预测.52 筛选范围和方法.62.1 涵盖的汽车标准范围.62.2 筛选的时间区间.72.3 筛选的具体方法和流程.72.3.1 前期准备.72.3.2 筛选标准的方法.72.3.3 标准分析.72.3.4 专家复审.82.3.5 形成报告.82.3.6 持续更新.83 总体结果.83.1 对汽车标准 AI 适用性的分类.83.1.1 相关且适用的标准.93.1.2 相关但需要修改的标准.

2、113.1.3 不相关的标准.123.2 各类标准的数量和占比.134 未来工作建议.144.1 起草未来车用 AI 标准的基本原则.144.1.1 标准充分考虑车用 AI 的特点.144.1.2 标准充分考虑车用 AI 的需求.144.1.3 标准充分考虑车用 AI 的安全性和可靠性.154.2 针对不同分析结果标准的建议.154.2.1“相关且适用”结果的标准建议.154.2.2“相关但需要修改”结果的标准建议.164.3 未来标准工作的展望.17附录一 适用性分析表格模板.19附录二 ADAS 工作组分析结果.20附录三 AD 工作组分析结果.38附录四 功能安全工作组分析结果.48附录

3、五 资源管理与信息服务工作组分析结果.53附录六 信息安全工作组分析结果.54附录七 汽车电子工作组分析结果.68附录八 网联工作组分析结果.86前言车用 AI 技术通过整合人工智能技术和汽车系统，实现车辆的自动化、智能化和智能交互，为驾驶员和乘客提供更加安全、舒适、便捷的出行体验，同时也为交通管理和城市交通发展带来新的机遇与挑战。车用 AI 与云计算、边缘计算应用、深度学习算法、人车协同驾驶技术、安全和隐私保护等技术的融合，车用 AI 技术的应用已经随着车辆智能化的发展，受到越来越多的重视，随之带来的 AI 技术的融合和道德伦理的方面的未知领域，迫切需求 AI 技术形成标准化的技术规范和测试

4、标准。目前已经在车用 AI 的数据要求、车用 AI 的风险、车用 AI 基础系统平台、车用 AI 驾驶任务感知、车用 AI 预测与决策、车用 AI 端到端系统、基于传统AI 或多模态大语言模型技术实现的智能座舱的应用技术、车用 AI 系统测试与评估、车用 AI 人工智能数据安全测试与评估、车用 AI 信息安全测试与评估、车用AI 伦理安全等方面展开研究，并形成标准化方案。评估车用 AI 标准对其他标准的适用性影响是一个重要的研究课题，涉及标准之间的关联性、互操作性和整合性。以下是一些影响评估的方面：(1)标准整合：车用 AI 标准与其他相关领域的标准可能存在交叉点，需要评估车用 AI 标准对其

5、他标准的整合性情况。这包括对不同标准之间的一致性、冲突和完整性进行分析，以确保标准体系间的协调和统一性。(2)标准互操作性：评估车用 AI 标准对其他标准的互操作性影响，即不同标准之间的兼容性和相互支持程度。车用 AI 技术可能需要与车辆通信、无线网络、数据安全等方面的标准进行整合，因此评估其与其他标准的互操作性是必要的。(3)标准更新和迭代：车用 AI 技术的快速发展意味着标准也需要不断更新和迭代。评估车用 AI 标准对其他相关标准的影响，有助于及时调整和更新其他标准，以适应车用 AI 技术的发展需求。(4)标准推广与实施：评估车用 AI 标准对其他标准的影响还包括促进标准在实践中的推广与实

6、施。车用 AI 标准的出台和推广可能会影响到相关产业链的标准制定和实施，因此评估其对其他标准的影响有助于更好地推动标准体系的建设和发展。评估车用 AI 标准对其他标准的适用性影响需要考虑整合性、互操作性、更新迭代和推广实施等方面，以建立更加完善和有序的标准体系，促进车用 AI 技术在汽车行业的应用与推广。本研究报告集合行业头部车企、主流技术供应商、顶尖科研院所及第三方检测机构，通过分析行业现状、技术发展、法律法规及国内外标准，对车用人工智能标准适用性进行梳理与分析，为下一步国家标准制定提供参考。在本研究报告编制过程中，各起草单位参阅了大量材料，并借鉴了行业的部分素材，鉴于篇幅有限，这里不一一列