自動駕駛系統(tǒng)的安全性保障主要通過以下幾個方面：

首先是對安全和風險的清晰理解，安全并非絕對零風險，而是將損害和風險控制在可接受水平。

自動駕駛安全技術體系涵蓋基礎安全、功能安全、預期功能安全和網絡信息安全等維度?；A安全包括靈活多樣的智能傳感器硬件配置方案、智能化的自動駕駛算法軟件、車與萬物互聯(lián)實現車云協(xié)同車路協(xié)同，以及無人車專用安全設備。

功能安全要遵循三部曲，即預防、檢測和控制軟硬件故障。預期功能安全需設計機制和措施，擴大已知安全區(qū)域，轉換已知不安全情況。網絡信息安全涵蓋車端和云端，要采取多種安全機制和措施，保障數據的保密性、安全性和完整性。

在車輛上，獨家設計的 NOME 機制能幫助實現“真無人”，并應對各種故障和異常行為，無人駕駛車輛還能適應全天候和多種場景。

自動駕駛企業(yè)要完善大模型成熟度，開展廣泛測試工作，以推動 L3 的商業(yè)落地。對于 L4 級自動駕駛，要明確定義安全狀態(tài)和輸出措施，開發(fā)算法要覆蓋所有可能場景，軟硬件和系統(tǒng)功能測試要全面。高精地圖要及時更新，考慮 ODD 定義的多方面因素。L4 級自動駕駛要設計功能模塊保證環(huán)境安全，通過有效建模認知周邊環(huán)境、與環(huán)境雙向交互、遵循全面可解釋的駕駛規(guī)則、建立安全責任模型。

行為安全要提升處理問題的全面能力，包括自身不導致事故和在其他車輛出錯時正確反應。功能安全要進行失效避免分析、安全功能設計和預期功能安全設計，通過量化數據證明安全性。

運營和質量安全要求大量測試，包括仿真和真實路測。安全優(yōu)化方面，OTA 升級至關重要，包括售前和售后，涵蓋軟件和數據，根據不同內容有不同更新頻率和升級方式。

此外，感知契約能為依賴機器學習的不完美系統(tǒng)提供安全性保證，量化不確定因素，確保系統(tǒng)在指定范圍內運行。中國汽研的監(jiān)管平臺和自動駕駛監(jiān)督終端能為自動駕駛提供有效監(jiān)管手段，記錄和存儲車輛事故或失效狀況數據，實時上傳行駛數據，多維度監(jiān)控和分析車輛駕駛情況，保障消費者權益，促進產業(yè)安全有序發(fā)展。

總之，隨著技術進步和法規(guī)完善，自動駕駛安全性將不斷提升。