联系电话:
021-68580866
概述
人工智能正在改变汽车、工业自动化、能源和医疗保健等领域的功能安全。AI 可实现预测性维护、进阶风险评估和实时监控，但其整合也带来了新的挑战，包括确定性、可解释性及是否符合既定的安全标准。
主要应用
1.预测性维护与风险降低
· 以状态为基础的维护：人工智能模型分析传感器数据以预测设备故障，从而减少计划外停机时间和运行风险。
· 实时监控：人工智能系统持续追踪机器状态和操作员行为，发出警告或停止设备以防止事故发生。
2.安全关键控制系统
· 汽车：AI 为自主紧急刹车、自适应巡航控制和先进驾驶辅助 (ADAS) 等系统提供动力，要求符合 ISO 26262 和 ISO/PAS 8800 等新标准。
· 工业自动化：人工智能驱动的平台可协调安全政策、监控人机互动，并适应不断变化的环境，从而提高安全性和生产力。
3.危害分析与制程安全
· 自动化 HAZOP 研究：人工智能算法可仿真并分析制程危害、验证保护机制并建议保障措施，从而提高安全评估的彻底性。
· 事故预测：透过从历史数据和实时输入中学习，人工智能可以识别出导致危险情况的模式，并启动预防方案。
产业范例
产业 | AI 应用范例 | 安全标准 |
汽车 | 自主紧急刹车、ADAS | ISO 26262、ISO/PAS 8800 |
制造业 | 预测性维护、操作者监控 | IEC 61508 |
能源 | 制程危害分析、安全生命周期管理 | IEC 61508 |
医疗照护 | 病患监控、智能型输液帮辅 | IEC 62304、ISO 14971 |
结论
AI 在功能安全产业中的实作可在预测分析、降低风险和营运效率方面带来显著的效益。然而，它需要最新的标准、严格的验证，以及注重可解释性和合规性，以确保日益复杂的自主系统的安全性。
功能安全中的 AI 最佳实务
-
生命周期整合：将 AI 开发生命周期映射至传统安全生命周期，确保每个阶段的可追踪性与风险管理。
-
风险评估：扩大危险分析，以纳入人工智能特有的失效模式，例如错误分类或适应错误。
-
持续监控：实施实时监控和适应性安全协议，以应对新出现的风险。
-
跨领域合作：让安全工程师、AI 专家和领域专家参与，以确保稳健的系统设计和合规性。
挑战与考虑
-
非决定性与可解释性
-
标准与合规性
-
验证与验证
-
非决定性与可解释性 · 人工智能系统，特别是那些基于机器学习的系统，在边缘情况下会有不可预测的行为，因此很难保证所有条件下的安全性。
· 可解释的人工智能 (XAI) 技术越来越多地被用来提供透明度和支持安全保证案例，尤其是在汽车和工业领域。
-
标准与合规性
· 传统标准：IEC 61508 (一般功能安全) 和 ISO 26262 (汽车) 等标准是针对确定性系统而设计，现正针对 AI 整合进行调整。
· 新兴指引：新的框架，例如 ISO/PAS 8800 和 SOTIF (ISO 21448)，针对特定于 AI 的风险，包括数据质量、模型稳健性和网络安全漏洞。
-
验证与验证
· 使用 AI 的功能安全需要新的验证方法，包括基于情境的测试、稳健性检查，以及涵盖罕见或危险情况的合成数据产生。
· 硬件和软件设计验证变得非常重要，需要正式的架构和严格的测试来确保符合性和可靠性。
RELATED RESOURCES
