12.8 · 2026年12月 Safety Case与年度作品集整合执行包
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2026年12月Safety Case与年度作品集整合执行包
辅助图：Safety Case结构
Claim
→
Argument
→
Evidence
→
Review
→
Certification Response
辅助图：年度作品集闭环
AEB FuSa
→
SOTIF ODD
→
AI数据闭环
→
测试验证
→
E2E Safety
→
Safety Case
→
面试/认证材料
1. 本月定位
12月主题：
Safety Case、认证应答、年度作品集整合。
本月目标是把5-11月的学习和产出整合为可展示、可复用、可面试、可继续迭代的作品集。
核心问题：
如何证明AEB在目标ODD内风险可控？如何把AI模型风险、SOTIF场景、功能安全需求、测试验证和认证证据组织成一个Safety Case？
2. 本月目标
12月底应完成：
- AEB安全保证作品集V1。
- AEB Safety Case框架V1。
- AEB认证问题应答库V1。
- 服务机器人避障安全案例框架。
- 2026年度能力复盘。
- 2027年度行动计划草案。
3. Safety Case基础
Safety Case用于系统性论证：
系统在定义ODD或操作域内不存在不可接受风险。
常用结构：
- Claim：主张。
- Argument：论证。
- Evidence：证据。
4. AEB Safety Case框架
4.1 顶层Claim
AEB功能在定义ODD内，针对前方车辆、行人、两轮车和静态障碍物相关碰撞风险，不存在不可接受风险。
4.2 Argument结构
| Argument | 内容 |
|---|---|
| A1 FuSa | 功能安全风险已通过HARA、Safety Goal、FSC/TSC和安全机制控制 |
| A2 SOTIF | 预期功能不足已通过ODD、触发条件、场景测试和残余风险评估控制 |
| A3 AI Safety | AI模型风险已通过数据质量、模型验证、增训闭环和发布门禁控制 |
| A4 Test Evidence | 安全需求已通过SIL/HIL/回放/封闭场/故障注入验证 |
| A5 Operation | 运行期间风险通过监控、事件记录、问题闭环和版本管理控制 |
4.3 Evidence示例
| Evidence | 支撑内容 |
|---|---|
| AEB Item Definition | 定义分析边界 |
| HARA | 识别危险事件和ASIL候选 |
| Safety Goals | 顶层安全目标 |
| FSR/TSR追踪表 | 证明需求分解 |
| ODD边界清单 | 证明适用范围 |
| Triggering Condition Matrix | 证明SOTIF场景识别 |
| 数据gap分析 | 证明AI数据风险识别 |
| 模型验证报告 | 证明模型性能 |
| 回归测试报告 | 证明模型更新未引入回退 |
| 故障注入报告 | 证明安全机制有效 |
| 发布门禁记录 | 证明发布决策受控 |
5. 认证问题应答库
5.1 如何证明AI模型在ODD内足够安全？
回答结构：
- 定义目标ODD。
- 识别高风险触发条件。
- 建立数据覆盖矩阵。
- 进行模型分层验证。
- 对关键场景做回归测试。
- 将残余风险进入Safety Case。
5.2 增训是否真的降低风险？
回答结构：
- 说明增训触发来源。
- 做数据gap分析。
- 保证训练/验证/测试集独立。
- 对比增训前后关键指标。
- 做历史场景回归。
- 归档数据、模型、测试版本。
5.3 AEB如何避免误触发？
回答结构：
- 识别误触发危险事件。
- 设置目标持续性检查。
- 设置多传感器一致性检查。
- 设置TTC合理性检查。
- 设置制动请求限幅。
- 建立误触发回归测试集。
5.4 功能不可用时如何避免驾驶员误信任？
回答结构：
- 监控功能状态和故障状态。
- 定义降级和退出策略。
- 通过HMI提示驾驶员。
- 验证提示可理解性和及时性。
- 记录故障和提示事件。
6. 年度作品集目录
建议目录：
portfolio-2026/
01-ai-basics/
02-aeb-fusa/
03-ads-architecture/
04-sotif-odd/
05-ai-data-loop/
06-vlm-vla-e2e-safety/
07-test-validation/
08-safety-case/
09-robot-side-case/
10-resume-and-interview/7. AEB作品集整合清单
| 模块 | 文件/产出 |
|---|---|
| AI基础 | TP/FP/FN/TN、Precision/Recall、mAP局限 |
| FuSa | Item Definition、HARA、SG、FSC、TSC |
| 架构 | AEB链路、PV/BEV/Occupancy风险 |
| SOTIF | ODD、触发条件、场景库 |
| AI Safety | 数据gap、增训、回归、门禁 |
| 测试 | 测试方法、故障注入、场景用例 |
| Safety Case | Claim-Argument-Evidence |
| 面试 | 5分钟/10分钟讲稿 |
8. 服务机器人避障安全案例框架
8.1 Claim
服务机器人在定义商场操作域内，针对人员和障碍物避让风险，不存在不可接受风险。
8.2 Argument
| Argument | 内容 |
|---|---|
| R1 操作域 | 明确定义商场通道、人流、速度、光照和地面条件 |
| R2 场景风险 | 识别儿童、老人、宠物、透明物体、人流围堵等触发条件 |
| R3 AI模型 | 评估感知FN/FP、VLM/VLA误理解和误执行风险 |
| R4 安全机制 | 急停、限速、避障、人机距离、人工确认 |
| R5 测试证据 | 实机测试、仿真、回放、异常场景测试 |
9. 管理层风险汇报模板
| 模块 | 内容 |
|---|---|
| 当前结论 | 是否建议发布/限制ODD/阻断 |
| 主要风险 | FuSa、SOTIF、AI数据/模型、交互、认证 |
| 影响 | 用户安全、认证、进度、品牌 |
| 决策选项 | 放行、带条件放行、限制ODD、延期 |
| 资源诉求 | 数据、测试、算法、认证、供应商 |
| 下阶段计划 | 闭环责任人和时间 |
10. 2026年度复盘
复盘问题：
- 是否完成AEB主案例？
- 是否能讲清FuSa/SOTIF/AI Safety关系？
- 是否完成AI数据闭环模板？
- 是否完成测试验证和故障注入矩阵？
- 是否能构建Safety Case框架？
- 是否完成机器人副案例框架？
- 是否具备2027年争取真实项目主导权的基础？
11. 2027行动计划草案
2027重点不再只是学习，而是争取真实工作包：
- ISO/PAS 8800到ADS需求映射主导权。
- SOTIF场景评审主导权。
- 数据闭环质量门禁主导权。
- 认证问题应答主导权。
- Safety Case片段建设。
- 机器人安全副案例继续完善。
12. 面试讲稿结构
12.1 5分钟版本
- 当前定位。
- 为什么聚焦AI Safety + FuSa + SOTIF。
- AEB主案例。
- 数据闭环和Safety Case。
- 未来可迁移到机器人安全。
12.2 10分钟版本
- Item Definition。
- HARA和Safety Goals。
- FSC/TSC。
- SOTIF ODD和触发条件。
- AI数据闭环。
- 测试验证。
- Safety Case。
13. 最终验收标准
12月底应达到：
- 能完整讲AEB安全保证闭环。
- 能展示AEB Safety Case框架。
- 能回答认证机构常见问题。
- 能展示机器人避障安全副案例。
- 能明确2027年真实项目主导权目标。
一句话验收：
你不再只是“学习了标准”，而是已经形成一个可展示的AI安全、FuSa、SOTIF、测试验证和Safety Case综合作品集。
14. 端到端Safety Case补充
年度作品集需要新增端到端Safety Case视角。
14.1 端到端顶层Claim
示例：
端到端ADS模型在定义ODD内，其输出轨迹和控制行为不会导致不可接受的碰撞、误制动、越界、失控或接管不足风险。
14.2 端到端Argument结构
| Argument | 内容 |
|---|---|
| E2E-A1 | 目标ODD和不可接受行为已定义 |
| E2E-A2 | 高风险触发条件已识别并纳入测试 |
| E2E-A3 | 训练和验证数据覆盖目标ODD和关键场景 |
| E2E-A4 | 输出轨迹经过独立安全监控器检查 |
| E2E-A5 | 模型更新经过关键场景回归和发布门禁 |
| E2E-A6 | OOD和不确定输入能触发降级、fallback或接管 |
14.3 端到端Evidence
应补充：
- 不可接受行为清单。
- ODD和触发条件矩阵。
- 训练/验证/测试数据覆盖报告。
- 端到端行为测试报告。
- 输出轨迹安全检查报告。
- 运行时监控器验证报告。
- 模型版本回归测试报告。
- 发布门禁记录。
14.4 年度作品集新增目录
在年度作品集中新增：
11-e2e-ads-safety/
unacceptable-behavior-list.md
e2e-triggering-condition-matrix.md
e2e-behavior-test-cases.md
runtime-safety-monitor-checklist.md
e2e-safety-case.md最终要求：
作品集不仅能说明模块化AEB安全闭环，也能说明端到端ADS模型如何做ODD定义、行为风险识别、数据覆盖、运行时监控、回归测试和Safety Case。