TCSAE《特定應(yīng)用場景無人駕駛服務(wù)可信性評價 第1部分：總體評價》編制說明

《特定應(yīng)用場景無人駕駛服務(wù)可信性評價第1部分：總

體評價》編制說明

一、工作簡況

1.1任務(wù)來源

《特定應(yīng)用場景無人駕駛可信性評價第1部分：總體評價》團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)是由中國

汽車工程學(xué)會批準(zhǔn)立項。文件號中汽學(xué)標(biāo)【2023】180號，任務(wù)號為2023-067。本

標(biāo)準(zhǔn)由中國智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟提出，中國汽車工程學(xué)會歸口，同濟(jì)大學(xué)、

燕山大學(xué)、深圳市城市交通規(guī)劃設(shè)計研究中心股份有限公司、西安工業(yè)大學(xué)、上海

淞泓智能汽車科技有限公司、招商局檢測車輛技術(shù)研究院有限公司等10余家單位聯(lián)

合起草。

2023年11月17日，召開標(biāo)準(zhǔn)啟動會，起草工作組采納工作組建議將標(biāo)準(zhǔn)名稱

修改為：《特定應(yīng)用場景無人駕駛可信性評價第1部分：總體評價》。

1.2編制背景與目標(biāo)

從政策導(dǎo)向的角度來看，2019年9月由中共中央、國務(wù)院印發(fā)的《交通強(qiáng)國建

設(shè)綱要》提出要加強(qiáng)智能網(wǎng)聯(lián)汽車（智能汽車、自動駕駛、車路協(xié)同）研發(fā)。由國

家發(fā)改委、工信部、科技部等11個部委于2020年2月24日聯(lián)合發(fā)布的《智能汽車

創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》提出，到2025年，應(yīng)實現(xiàn)高度自動駕駛市場化應(yīng)用，形成法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)

體系。2021年10月，北京市發(fā)布《北京市智能網(wǎng)聯(lián)汽車政策先行區(qū)無人化道路測

試管理實施細(xì)則》，在國內(nèi)首開乘用車無人化運(yùn)營試點(diǎn)。2023年2月，上海市為了

進(jìn)一步規(guī)范和促進(jìn)浦東新區(qū)無駕駛?cè)酥悄芫W(wǎng)聯(lián)汽車創(chuàng)新應(yīng)用，推動產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，

立法《上海市浦東新區(qū)促進(jìn)無駕駛?cè)酥悄芫W(wǎng)聯(lián)汽車創(chuàng)新應(yīng)用規(guī)定》。

從市場驅(qū)動的角度來看，特定應(yīng)用場景無人駕駛落地方案不斷完善，萬億級市

場空間正在打開，當(dāng)前我國正在積極研發(fā)與測試L4級自動駕駛技術(shù)。2023年7月，

北京開放車內(nèi)無人商業(yè)化試點(diǎn)，2023年7月，上海發(fā)放無駕駛?cè)说缆窚y試牌照，2022

年8月，武漢開放全無人自動駕駛商業(yè)化出行服務(wù)，特定應(yīng)用場景無人駕駛基本實

現(xiàn)準(zhǔn)商業(yè)化運(yùn)營。

然而在示范運(yùn)營過程中，面向動態(tài)復(fù)雜不確定的實際交通環(huán)境，存在大量未知

不安全的長尾場景，使得無人駕駛車輛在應(yīng)用中存在適應(yīng)性差、安全性弱的問題。

面向無人駕駛的無人化、商業(yè)化需求，亟需拓展現(xiàn)有的測試評價體系。在此背景下，

1

本標(biāo)準(zhǔn)依托十四五國家重點(diǎn)研發(fā)計劃國家質(zhì)量基礎(chǔ)設(shè)施體系專項“人車路協(xié)同無人

駕駛可信性評價關(guān)鍵技術(shù)與標(biāo)準(zhǔn)研究”基于有限類型場景，構(gòu)建人車路協(xié)同無人駕

駛可信性評價體系。提出以安全可控與自主高效為核心，以透明可釋、數(shù)據(jù)可護(hù)、

責(zé)任可溯為關(guān)鍵要素的無人駕駛可信性內(nèi)涵。形成了面向特定應(yīng)用場景無人駕駛整

車運(yùn)行的可信性評價標(biāo)準(zhǔn)，支撐無人駕駛規(guī)模商用，成為現(xiàn)有測評體系的必要補(bǔ)充。

具體來說，通過專項研究無人駕駛技術(shù)的應(yīng)用場景特征，結(jié)合無人駕駛可信性

評價實際需求，通過集合道路環(huán)境、自然環(huán)境和車輛算法行為決策特征，解析特定

應(yīng)用場景中可信性內(nèi)涵以及管理者對無人駕駛系統(tǒng)的實際需求，形成面向L4及以

上高等級無人駕駛整車運(yùn)行能力的可信性評價方法，實現(xiàn)無人駕駛運(yùn)行安全可控與

服務(wù)自主高效的有效評價。

1.3主要工作過程

1.3.1預(yù)研階段

2022年11月14日，依托重點(diǎn)研發(fā)項目參與單位形成了本標(biāo)準(zhǔn)的編制組，通過

開展標(biāo)準(zhǔn)編制組內(nèi)部線上會議，明確了無人駕駛可信性需求，即安全與效率，基于

需求開展了前期的廣泛調(diào)研工作，收集現(xiàn)有無人駕駛可信性評價相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)與研究，

調(diào)研參觀了城市開放道路無人駕駛出租車、無人農(nóng)場等示范運(yùn)營項目。

2022年11月24日，標(biāo)準(zhǔn)編制組以線上線下相結(jié)合的方式開展全體會議，討論

并明確了無人駕駛可信性的內(nèi)涵，即以安全可控和自主高效為核心，以透明可釋、

數(shù)據(jù)可護(hù)和責(zé)任可溯為關(guān)鍵組成要素，隨即開展了可信性評價指標(biāo)的調(diào)研工作。

2023年2月10日，標(biāo)準(zhǔn)編制組在招商局檢測車輛技術(shù)研究院有限公司開展線

下會議，參觀了無人駕駛測評基地與無人駕駛小巴示范運(yùn)營項目，進(jìn)一步明確了無

人駕駛可信性評價的研究重點(diǎn)。

2023年3月17日，標(biāo)準(zhǔn)編制組在上海市嘉定區(qū)參與了重點(diǎn)研發(fā)項目啟動會議，

并聽取了行業(yè)專家的建議，將評價重點(diǎn)聚焦于特定應(yīng)用場景無人駕駛的可信性評價。

2023年4月25日，標(biāo)準(zhǔn)編制組在北京市開展了為期兩天的無人駕駛相關(guān)企業(yè)

調(diào)研工作，先后參觀了北京車網(wǎng)科技發(fā)展有限公司、國汽（北京）智能網(wǎng)聯(lián)汽車研

究院有限公司、中國信息通信研究院以及北京萬集科技股份有限公司等企業(yè)，明確

了行業(yè)發(fā)展動態(tài)，并邀請相關(guān)調(diào)研企業(yè)共同參與標(biāo)準(zhǔn)編制工作。

2

2023年5月至7月，同濟(jì)大學(xué)與燕山大學(xué)等主要標(biāo)準(zhǔn)編制單位在前期大量調(diào)研

的基礎(chǔ)上，開展標(biāo)準(zhǔn)草案撰寫與立項申請材料的準(zhǔn)備工作。

2023年7月18日，標(biāo)準(zhǔn)編制組在上海市嘉定區(qū)組織為期三天的集中辦公工作，

修改完善標(biāo)準(zhǔn)草案與立項申請材料。

1.3.2立項階段

2023年7月21日，在安慶市國汽大有時空科技（安慶）有限公司召開標(biāo)準(zhǔn)立

項審查會議，專家組一致同意《特定應(yīng)用場景無人駕駛可信性評價第1部分：總體

評價》標(biāo)準(zhǔn)立項，建議中國汽車工程學(xué)會將該項目列入2023年標(biāo)準(zhǔn)制定計劃。標(biāo)準(zhǔn)

編制組在專家組的建議下，將標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容聚焦于特定應(yīng)用場景無人駕駛整車運(yùn)行能力

的可信性評價。

2023年8月16日，中國汽車工程學(xué)會下達(dá)2023年第三批中國汽車工程學(xué)會標(biāo)

準(zhǔn)制修訂項目計劃，《特定應(yīng)用場景無人駕駛可信性評價第1部分：總體評價》起

草任務(wù)書號為2023-067。牽頭單位在原有編制組的基礎(chǔ)上組建標(biāo)準(zhǔn)工作組，并進(jìn)行

標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)內(nèi)容學(xué)習(xí)。

2023年9月25日，牽頭單位同濟(jì)大學(xué)與燕山大學(xué)等組內(nèi)單位開展線上第一次

標(biāo)準(zhǔn)討論交流會，交流內(nèi)容主要圍繞標(biāo)準(zhǔn)的指標(biāo)選取原則展開。并明確了指標(biāo)選取

應(yīng)遵循一致性、協(xié)調(diào)性、易用性三大原則，要求指標(biāo)可測量、可計算、可審查，指

標(biāo)應(yīng)精簡，支撐無人駕駛整車運(yùn)行可信性評價。

2023年10月，牽頭單位同濟(jì)大學(xué)重點(diǎn)檢索整理了現(xiàn)有的無人駕駛可信性評價指

標(biāo)體系，結(jié)合可信人工智能、軟件可信性等其他行業(yè)的相關(guān)指標(biāo)，完成了標(biāo)準(zhǔn)初稿

的撰寫工作。

2023年10月23日，牽頭單位同濟(jì)大學(xué)與燕山大學(xué)等組內(nèi)單位開展線上第二次

標(biāo)準(zhǔn)討論交流會，重點(diǎn)討論了安全可控、自主高效、透明可釋、數(shù)據(jù)可護(hù)、責(zé)任可

溯等五個一級指標(biāo)以及70余個二級評價指標(biāo)組成的可信性評價指標(biāo)體系，進(jìn)一步明

確了指標(biāo)體系的修改方向。

2023年10月至11月，牽頭單位同濟(jì)大學(xué)、燕山大學(xué)聯(lián)合編制完成了標(biāo)準(zhǔn)草案。

2023年11月17日，在上海同濟(jì)大學(xué)嘉定校區(qū)召開了標(biāo)準(zhǔn)啟動會，參加本次會

議的有上海淞泓、宇通客車、招商車研、同濟(jì)大學(xué)、西安工業(yè)大學(xué)、深城交、燕山

大學(xué)、中移（上研）、賽孚希、復(fù)運(yùn)科技、上海海事大學(xué)、中國汽研、電科智能、

山東大學(xué)、招商車研、萬集科技、云控智行共17家單位參與標(biāo)準(zhǔn)研討會。本次會議

3

重點(diǎn)討論了標(biāo)準(zhǔn)的研制背景、標(biāo)準(zhǔn)的框架結(jié)構(gòu)及標(biāo)準(zhǔn)主要技術(shù)內(nèi)容，形成了一下主

要結(jié)論：1）基本認(rèn)可標(biāo)準(zhǔn)框架，進(jìn)一步完善評價指標(biāo)，并協(xié)調(diào)與其余4項可信性評

價標(biāo)準(zhǔn)的協(xié)調(diào)性；2）標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容應(yīng)突出特定應(yīng)用場景，兼具通用性、獨(dú)特性、實用性；

建議本標(biāo)準(zhǔn)只提供可信評價框架；3）根據(jù)本次研討會內(nèi)容，各標(biāo)準(zhǔn)起草組召集相關(guān)

成員單位繼續(xù)討論完善草案稿；4）起草工作組和相關(guān)企業(yè)進(jìn)一步溝通標(biāo)準(zhǔn)調(diào)研時間。

2023年12月5日，牽頭單位同濟(jì)大學(xué)、燕山大學(xué)召開線上第三次標(biāo)準(zhǔn)討論會，

深入探討各類評價指標(biāo)計算方法和評分標(biāo)準(zhǔn)，最終討論形成標(biāo)準(zhǔn)草案稿。

2024年1月24日，在深圳南山區(qū)科技生態(tài)園召開了“人車路協(xié)同無人駕駛可

信性評價關(guān)鍵技術(shù)與標(biāo)準(zhǔn)研究”討論會，參加本次會議的有：上海淞泓、招商車研、

同濟(jì)大學(xué)、燕山大學(xué)、深城交、西安工業(yè)大學(xué)、上海電科、招商交科、山東大學(xué)、

中移（上海）共10家企業(yè)參與標(biāo)準(zhǔn)研討，會上就本標(biāo)準(zhǔn)的各類評價指標(biāo)進(jìn)行了深入

討論。

2024年1月29日，在上海同濟(jì)大學(xué)嘉定校區(qū)召開了“人車路協(xié)同無人駕駛可

信性評價關(guān)鍵技術(shù)與標(biāo)準(zhǔn)研究”集中辦公會，參加本次會議的有：上海淞泓、招商

車研、同濟(jì)大學(xué)、深城交、西安工業(yè)大學(xué)、上海電科、招商交科共7家企業(yè)參與標(biāo)

準(zhǔn)研討，會上牽頭單位進(jìn)一步完善和修改了各類評價指標(biāo)計算方法和評分標(biāo)準(zhǔn)，最

終討論形成標(biāo)準(zhǔn)第二稿草案稿。

2024年2月26日，牽頭單位同濟(jì)大學(xué)、燕山大學(xué)、上海淞泓等進(jìn)行了線上標(biāo)

準(zhǔn)討論會。會后，根據(jù)上海淞泓專家反饋意見，牽頭單位修改了標(biāo)準(zhǔn)附錄，調(diào)整了

標(biāo)準(zhǔn)框架結(jié)構(gòu)，進(jìn)一步完善了標(biāo)準(zhǔn)草案，完成標(biāo)準(zhǔn)草案征求意見第三稿。

1.3.3征求意見階段（含征求意見時間及意見處理情況的說明）

無

1.3.4審查階段（含審查結(jié)果及意見處理）

無

1.3.5報批階段（含報批意見及處理）

無

1.3.6發(fā)布階段

無

4

二、標(biāo)準(zhǔn)編制原則和主要內(nèi)容

2.1標(biāo)準(zhǔn)制定原則

根據(jù)《中華人民共和國標(biāo)準(zhǔn)法》、《標(biāo)準(zhǔn)化工作導(dǎo)則第1部分：標(biāo)準(zhǔn)化文件的

結(jié)構(gòu)和起草規(guī)則》（GB/T1.1-2020）進(jìn)行編制。

本標(biāo)準(zhǔn)參考了可信人工智能評價體系及軟件可信性評價體系，并基于特定應(yīng)用

場景無人駕駛的發(fā)展現(xiàn)狀與示范運(yùn)營情況，定義并規(guī)范了特定應(yīng)用場景無人駕駛可

信性總體評價的評價內(nèi)容、評價流程、評價方法等技術(shù)內(nèi)容，最終建立了一套面向

特定應(yīng)用場景無人駕駛整車運(yùn)行能力的可信性評價方法。

2.1.1通用性原則

本標(biāo)準(zhǔn)面向特定應(yīng)用場景無人駕駛可信性總體評價需求，包括評價內(nèi)容、評價

流程、評價方法等技術(shù)內(nèi)容，適用于整車運(yùn)行能力評價。

2.1.2指導(dǎo)性原則

本標(biāo)準(zhǔn)提出的特定應(yīng)用場景無人駕駛可信性總體評價標(biāo)準(zhǔn)，為整車可信性評價

提供了具體的框架和指南，填補(bǔ)了相關(guān)領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)空白。在評價過程中，可以根據(jù)

實際情況進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整和細(xì)化，以滿足特定應(yīng)用場景的需求。從而，有助于確保

無人駕駛車輛在特定應(yīng)用場景下的安全可控與自主高效。

2.1.3協(xié)調(diào)性原則

本標(biāo)準(zhǔn)與目前國內(nèi)外發(fā)布的與無人駕駛可信性評價相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)協(xié)調(diào)統(tǒng)一，互不

沖突。針對L4級及以上高等級無人駕駛車輛在特定應(yīng)用場景下整車運(yùn)行的可信性

評價編制具體標(biāo)準(zhǔn)。

2.1.4兼容性原則

本標(biāo)準(zhǔn)提出的可信性評價指標(biāo)與評價體系，充分考慮了當(dāng)前國內(nèi)外高等級無人

駕駛車輛測評的現(xiàn)狀，并注重技術(shù)前瞻性，具有普遍適用性。

2.1.5規(guī)范性原則

本標(biāo)準(zhǔn)面向特定應(yīng)用場景無人駕駛整車運(yùn)行能力開展總體評價，明確了評價對

象與評價目的，提出了評價內(nèi)容、評價流程、評價方法等技術(shù)內(nèi)容，規(guī)范了總體評

價過程，滿足規(guī)范性原則。

2.2標(biāo)準(zhǔn)主要技術(shù)內(nèi)容

本標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范了特定應(yīng)用場景無人駕駛可信性總體評價流程，并將特定應(yīng)用場景

無人駕駛可信性評價方法分為評價體系、單工況評價、多工況評價，設(shè)置安全可控、

5

自主高效、透明可釋、數(shù)據(jù)可護(hù)、責(zé)任可溯五大一級指標(biāo)，并規(guī)定了單工況下各個

指標(biāo)的計算方法和評分標(biāo)準(zhǔn)及多工況綜合評價的計算方法。

本標(biāo)準(zhǔn)共分為7章，規(guī)范了特定應(yīng)用場景無人駕駛可信性總體評價流程，內(nèi)容

包括范圍、規(guī)范性引用文件、術(shù)語和定義、縮略語、評價內(nèi)容、評價流程、評價方

法7個部分。

2.2.1評價內(nèi)容

特定應(yīng)用場景無人駕駛可信性評價內(nèi)容主要包括全可控、自主高效、透明可釋、

數(shù)據(jù)可護(hù)、責(zé)任可溯五大一級指標(biāo)。

安全可控指在特定應(yīng)用場景下，無人駕駛技術(shù)安全可控通常是指系統(tǒng)采用先進(jìn)

的安全技術(shù)、設(shè)計合理、質(zhì)量可靠，并且能夠規(guī)避可能的安全風(fēng)險。安全可控是無

人駕駛車輛能夠運(yùn)行的前提，如果不滿足安全可控的要求，可能會導(dǎo)致車輛行駛不

穩(wěn)定甚至發(fā)生事故。特定應(yīng)用場景無人駕駛安全可控的可信性評價內(nèi)容分為安全性、

可靠性、穩(wěn)定性三大二級指標(biāo)。

自主高效指無人駕駛系統(tǒng)在保證安全可控的前提下，應(yīng)該具備能夠在各種環(huán)境

和情景種智能、自主且有效率地執(zhí)行任務(wù)的能力。一個自主高效的無人駕駛系統(tǒng)，

不僅能夠獨(dú)立完成復(fù)雜的行駛?cè)蝿?wù)，而且能夠在確保安全的前提下，優(yōu)化行駛路徑

和能源使用，減少交通擁堵，提高整體的行駛效率。特定應(yīng)用場景無人駕駛自主高

效的可信性評價內(nèi)容分為智能性、高效性、生態(tài)性、舒適性四大指標(biāo)。

透明可釋是指無人駕駛系統(tǒng)的工作原理、決策邏輯、數(shù)據(jù)處理等方面能夠被清

晰理解和解釋。這一特性使得系統(tǒng)的運(yùn)行方式對用戶、監(jiān)管機(jī)構(gòu)以及其他相關(guān)利益

方可見，而不是像黑盒子一樣難以理解。透明可釋性是為了提高系統(tǒng)的可信度、可

接受性和可控性，確保用戶對系統(tǒng)行為有充分的了解。特定應(yīng)用場景無人駕駛透明

可釋的可信性評價內(nèi)容包含透明度以及可解釋性兩大指標(biāo)。

數(shù)據(jù)可護(hù)指的是在無人駕駛系統(tǒng)中，對于系統(tǒng)行為的責(zé)任應(yīng)該是能夠被追溯和

確定的。在無人駕駛技術(shù)發(fā)生故障、事故或其他不良事件時，能夠追蹤到造成這些

事件的原因和責(zé)任，以便進(jìn)行事故調(diào)查、責(zé)任認(rèn)定和必要的法律程序。特定應(yīng)用場

景無人駕駛責(zé)任可溯的可信性評價內(nèi)容包含數(shù)據(jù)安全以及隱私保護(hù)兩大指標(biāo)。

責(zé)任可溯指的是在無人駕駛系統(tǒng)中，對于系統(tǒng)行為的責(zé)任應(yīng)該是能夠被追溯和

確定的。在無人駕駛技術(shù)發(fā)生故障、事故或其他不良事件時，能夠追蹤到造成這些

事件的原因和責(zé)任，以便進(jìn)行事故調(diào)查、責(zé)任認(rèn)定和必要的法律程序。特定應(yīng)用場

6

景無人駕駛責(zé)任可溯的可信性評價內(nèi)容包含可追溯性、可審計性、風(fēng)險管理三大指

標(biāo)。

2.2.2評價流程

特定應(yīng)用場景無人駕駛可信性總體評價流程如下圖所示：

測試數(shù)據(jù)開始

安全可控評價

是

是否發(fā)生碰撞

否

是否滿足安全性否

其他要求

是

是否滿足可靠性、否

可控性的要求

單工況評價

是

自主高效評價透明可釋評價

數(shù)據(jù)可護(hù)評價責(zé)任可溯評價

多工況評價綜合得分計算

可信性得分結(jié)束

圖1特定應(yīng)用場景無人駕駛可信性評價流程

特定應(yīng)用場景無人駕駛可信性總體評價流程分為兩個層次：單工況評價和多工

況評價，即單次測試評價和多次測試評價，評價體系架構(gòu)（左）和流程（右）如上

圖所示。用于評價的測試數(shù)據(jù)應(yīng)由仿真測試或?qū)嵻嚋y試輸出，且所有測試數(shù)據(jù)應(yīng)屬

同一被測車輛，并經(jīng)同一測試平臺測試獲得。

2.2.3評價方法

特定應(yīng)用場景無人駕駛可信性評價指標(biāo)體系如下圖所示：

7

圖2特定應(yīng)用場景無人駕駛可信性評價指標(biāo)體系

其中，一級指標(biāo)包括：（1）安全可控；（2）自主高效；（3）透明可釋；（4）

數(shù)據(jù)可護(hù)；（5）責(zé)任可溯。

對應(yīng)的二級指標(biāo)包括：

（1）安全可控：安全性；可靠性；穩(wěn)定性。

其中安全性包含碰撞頻次、橫向間距異常頻次、縱向間距異常頻次、縱向時距

異常頻次四個三級指標(biāo)；可靠性包含系統(tǒng)平均失效率、違規(guī)違章頻次、異常低速行

駛距離、異常高速行駛距離四個三級指標(biāo)；穩(wěn)定性包含橫擺角速度異常頻次、橫向

加速度異常頻次、縱向加速度異常頻次三個三級指標(biāo)。

（2）自主高效：智能性；高效性；舒適性；生態(tài)性。

其中智能性含接管頻次、自主完成任務(wù)成功率、突發(fā)狀況響應(yīng)時間、突發(fā)狀況

合理響應(yīng)頻次、合作完成任務(wù)成功率五個三級指標(biāo)；高效性包含行駛時間效率、平

均行程車速兩個三級指標(biāo)；舒適性包含橫向加速度變化率峰值、縱向加速度變化率

峰值兩個三級指標(biāo)；生態(tài)性包含行駛里程與能量消耗比一個三級指標(biāo)。

（3）透明可釋：透明度；可解釋性。

其中透明度含信息公開程度和文檔記錄水平兩個三級指標(biāo)；可解釋性包含解釋

滿意度、用戶理解度、用戶依賴度三個三級指標(biāo)

（4）數(shù)據(jù)可護(hù)：數(shù)據(jù)安全；隱私保護(hù)。

其中數(shù)據(jù)安全包含訪問權(quán)限規(guī)范性以及數(shù)據(jù)危害抵抗性和全生命周期監(jiān)控評估

三個三級指標(biāo)；隱私保護(hù)包含隱私規(guī)程明確性、隱私規(guī)程公開性、隱私信息屏蔽率、

隱私特征屏蔽率、訓(xùn)練數(shù)據(jù)隔離率和隱私規(guī)程可維護(hù)性六個三級指標(biāo)。

（5）責(zé)任可溯：可追溯性；可審計性；風(fēng)險管理。

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其中可追溯性包含責(zé)任主體記錄完善性、問責(zé)關(guān)系記錄于文檔評價兩個三級指

標(biāo)；可審計性包含系統(tǒng)運(yùn)行過程分析、系統(tǒng)輸入輸出查取以及系統(tǒng)輸出異常判定三

個三級指標(biāo)；風(fēng)險管理包含風(fēng)險識別評估能力、風(fēng)險應(yīng)對管理能力兩個三級指標(biāo)。

得到各個指標(biāo)的評價方法后，可將各級評價指標(biāo)進(jìn)行歸一化并利用層次分析法

得到單工況可信性總體評價，最終計算多工況平均性能、穩(wěn)定性以及多工況可信性

總體評價。

2.3關(guān)鍵技術(shù)問題說明

特定應(yīng)用場景無人駕駛可信性評價作為充分考慮測評需求的先進(jìn)評價方法，融

合了多種學(xué)科、不同領(lǐng)域的前沿技術(shù)，包括無人駕駛安全評價技術(shù)、無人駕駛智能

性評價技術(shù)、可信人工智能技術(shù)、綜合評價技術(shù)等。

2.2.1無人駕駛安全評價技術(shù)

無人駕駛安全評價技術(shù)是一種系統(tǒng)性評估無人駕駛預(yù)期功能安全的方法，旨在

驗證無人駕駛車輛在各種路況和情境下的安全可靠性。預(yù)期功能安全的基本概念由

ISO21448提出和定義，旨在避免由于與其功能或其實現(xiàn)的功能不足導(dǎo)致危害所產(chǎn)

生的不合理風(fēng)險。相關(guān)技術(shù)主要包括：SOTIF分析評估技術(shù)，即采用有效的安全分

析技術(shù)例如故障樹分析、失效模式與影響分析、危害與可操作性分析；SOTIF驗證

確認(rèn)技術(shù)，即進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)不安全場景和證明SOTIF得到充分保障，須綜合考慮所采

用技術(shù)的有效性、可行性和成本，如基于分析對比的驗證、仿真和軟硬件在環(huán)等技

術(shù)成本相對較低；近年來，基于場景的測試得到了廣泛研究與實踐，例如基于知識

驅(qū)動和數(shù)據(jù)驅(qū)動的特定場景或用例的生成等；SOTIF功能改進(jìn)技術(shù)，主要分為三種

技術(shù)路線：第一、性能提升，如提高特定傳感器或感知模型自身的性能上限；第二、

風(fēng)險監(jiān)測與防護(hù)；第三、功能冗余，如通過設(shè)冗余功能模塊以改善整體性能表現(xiàn)。

第3節(jié)將針；SOTIF發(fā)布技術(shù)，旨在論證系統(tǒng)是否符合SOTIF發(fā)布準(zhǔn)則，可通過上

述分析評估，設(shè)計改進(jìn)和驗證確認(rèn)等活動形成完整安全文檔，進(jìn)而可利用目標(biāo)結(jié)構(gòu)

表示法、拓展證據(jù)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)進(jìn)行安全論證。

2.2.2無人駕駛智能性評價技術(shù)

無人駕駛智能性評價技術(shù)是一種評估無人駕駛車輛作為智能系統(tǒng)的任務(wù)決策能

力和復(fù)雜環(huán)境的認(rèn)知和理解能力的技術(shù)，有利于促進(jìn)汽車工業(yè)設(shè)計、生產(chǎn)和銷售的

良性循環(huán)，刺激汽車生產(chǎn)商提高汽車智能化水平并為消費(fèi)者購車時提供參考。無人

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駕駛智能性一般可以認(rèn)為是無人駕駛系統(tǒng)能夠完成需要人類智能才能完成的任務(wù)，

技術(shù)內(nèi)容包含評價指標(biāo)以及評價方法。選取評價指標(biāo)是無人駕駛智能性評價技術(shù)的

前提和基礎(chǔ)，分為明確評價目標(biāo)、評價對象、評價指標(biāo)三個步驟；評價方法分為定

量評價方法和定性評價方法：定量評價方法采用數(shù)學(xué)的方法，收集和處理數(shù)據(jù)資料，

最終以精確的數(shù)值概括全部的評價信息，包括獨(dú)立指標(biāo)評價方法和聯(lián)合指標(biāo)評價方

法，具有包含層次分析法、客觀賦權(quán)法、灰色關(guān)聯(lián)度法、TOPSIS法等技術(shù)；定性

評價方法以歸納分析等非量化手段對自動駕駛車輛智能性進(jìn)行評價，最終的評價結(jié)

果是宏觀的智能性水平劃分，而非精確的數(shù)值，具體技術(shù)例如蛛網(wǎng)模型，從一個原

點(diǎn)往外輻射出幾條軸，每條軸代表一個決定智能性的關(guān)鍵技術(shù)，在每個軸上根據(jù)技

術(shù)成熟度分為若干個等級，最后把每條軸上的對應(yīng)點(diǎn)連接起來構(gòu)成蛛網(wǎng)的緯線，以

此評價智能性。

2.2.3可信人工智能技術(shù)

可信人工智能技術(shù)是一種注重透明度、責(zé)任、安全和隱私保護(hù)的人工智能技術(shù)

范式，旨在構(gòu)建可被信任和可解釋的AI系統(tǒng)。“可信性”的概念是在軟件傳統(tǒng)的

“可靠”“安全”等概念的基礎(chǔ)上發(fā)展而來，人工智能系統(tǒng)作為軟件系統(tǒng)的一種，

其可信性需要滿足傳統(tǒng)軟件的要求，而作為人工智能系統(tǒng)，其可信性又要強(qiáng)調(diào)其本

身的特性和人的特征。人工智能系統(tǒng)可信證據(jù)是指可從人工智能系統(tǒng)中提取且用于

衡量人工智能系統(tǒng)可信性的相關(guān)指標(biāo)。人工智能系統(tǒng)的可信性技術(shù)分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)的

可信性度量、學(xué)習(xí)模型的可信性度量和預(yù)測結(jié)果的可信性度量，并基于此形成可信

度量模型，例如基于主觀邏輯的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可信量化框架、利用確定性邏輯和主觀邏

輯開發(fā)的評估可信值的理論模型等。

2.2.4綜合評價技術(shù)

綜合評價技術(shù)指的是運(yùn)用多個指標(biāo)對多個評價對象進(jìn)行綜合性的統(tǒng)計評價的方

法，旨在從而來判斷系統(tǒng)的整體性能。現(xiàn)代綜合評價方法包括層次分析法、主成分

分析法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法、模糊評價法等。其中層次分析法是指將與決策總是有關(guān)

的元素分解成目標(biāo)、準(zhǔn)則、方案等層次，在此基礎(chǔ)之上進(jìn)行定性和定量分析的決策

方法；主成分分析法是將其分量相關(guān)的原隨機(jī)向量，借助于一個正交變換，轉(zhuǎn)化成

其分量不相關(guān)的新隨機(jī)向量，并以方差作為信息量的測度，對新隨機(jī)向量進(jìn)行降維

處理，再通過構(gòu)造適當(dāng)?shù)膬r值函數(shù)，進(jìn)一步做系統(tǒng)轉(zhuǎn)化的方法；模糊分析法基于模

糊數(shù)學(xué)，不僅可對評價對象按綜合分值的大小進(jìn)行評價和排序，而且還可根據(jù)模糊

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評價集上的值按最大隸屬度原則去評定對象的等級。綜合評價法的特點(diǎn)表現(xiàn)為評價

過程不是逐個指標(biāo)順次完成的，而是通過一些特殊方法將多個指標(biāo)的評價同時完成

的；且在綜合評價過程中，一般要根據(jù)指標(biāo)的重要性進(jìn)行加權(quán)處理；評價結(jié)果不再

是具有具體含義的統(tǒng)計指標(biāo)，而是以指數(shù)或分值表示參評單位"綜合狀況"的排序。

2.4標(biāo)準(zhǔn)主要內(nèi)容的論據(jù)

本標(biāo)準(zhǔn)特定應(yīng)用場景無人駕駛可信性評價指標(biāo)體系的每一個評價指標(biāo)的計算方

法、評分標(biāo)準(zhǔn)充分研究了國內(nèi)外標(biāo)準(zhǔn)并在工作組內(nèi)進(jìn)行了充分的討論，并進(jìn)行了相

應(yīng)的技術(shù)驗證，最終形成了當(dāng)前結(jié)論。

在上述內(nèi)容的編制過程中，一級指標(biāo)安全可控中安全性指標(biāo)參考了TSHJX047

—2022智能網(wǎng)聯(lián)汽車匝道場景交通和諧性測試與評價方法、GA/T1773.1—2021機(jī)

動車駕駛?cè)税踩拿鞑僮饕?guī)范第2部分：小型汽車駕駛等對于碰撞次數(shù)及橫縱向

碰撞異常間距的相關(guān)規(guī)定；可靠性指標(biāo)參考了GB-T5080.7-1986設(shè)備可靠性試驗恒

定失效率假設(shè)下的失效率與平均無故障時間的驗證試驗方案、GBT21562-2008軌

道交通可靠性、可用性、可維修性和安全性規(guī)范及示例等對于可靠性的定義及系

統(tǒng)失效率的相關(guān)評價方法；穩(wěn)定性的指標(biāo)參考了《TransportationResearchPartC:

EmergingTechnologies》《ControlEngineeringPractice》等行業(yè)論文。

自主高效中智能性指標(biāo)參考了《IEEETransactionsonIntelligentVehicles》、

《AppliedMechanicsandMaterials》等論文中的相關(guān)計算方法；高效性指標(biāo)參考了

《IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems》、《TransportationResearch

PartB:Methodological》等高水平論文中的相關(guān)定義及量化方式；生態(tài)性指標(biāo)設(shè)計參

考了GB/T19753-2021輕型混合動力電動汽車能量消耗量試驗方法、GB/T

19233-2020輕型汽車燃料消耗量試驗方法等相關(guān)國家標(biāo)準(zhǔn)；舒適性指標(biāo)參考了

GB/T13441.4-2012機(jī)械振動與沖擊人體暴露于全身振動的評價第4部分：振動

和旋轉(zhuǎn)運(yùn)動對固定導(dǎo)軌運(yùn)輸系統(tǒng)中的乘客及乘務(wù)員舒適影響的評價指南、《車輛動

力學(xué)控制與人體脊椎振動分析》等中的定義與計算方法。

透明可釋中透明度指標(biāo)參考了《EthicsguidelinesfortrustworthyAIAssmentlist

fortrustworthyartificialintelligence(altai)forself-assessment》、《軟件可信性定量評

估：模型、方法與實施》等中對于透明度指標(biāo)的定義以及文檔記錄水平評價內(nèi)容；

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可解釋性指標(biāo)參考了《DARPA’sExplainableArtificialIntelligenceProgram》、《Metrics

forExplainableAI:ChallengesandProspects》等中的定義。

數(shù)據(jù)可護(hù)的數(shù)據(jù)安全指標(biāo)參考了CSAE267-2022智能網(wǎng)聯(lián)汽車自動駕駛地圖

數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)范、T/ISC-0011數(shù)據(jù)安全治理能力評估方法、《數(shù)據(jù)安全治理實踐指南

1.0》等中計算方案；隱私保護(hù)指標(biāo)參考了《華為隱私保護(hù)治理白皮書》、GB/T35273

信息安全技術(shù)個人信息安全規(guī)范。

責(zé)任可溯指標(biāo)的設(shè)計思路與原則參考了《軟件可信性定量評估：模型、方法與

實施》、《D:C-5.1MetricsforAccountability》等文件或行業(yè)論文；可追溯性指標(biāo)具

體參考了《EthicsguidelinesfortrustworthyAI》《JRCSCIECEFORPOLICYREPORT

TrustworthyAutonomousVehicles》等行業(yè)論文，可審計性指標(biāo)具體參考了《AI

AUDIT-WASHINGANDACCOUNTABILITY》《Auditingmachinele