13 · 未来三年能力建设与季度路线图

精美HTML阅读版 · 三年季度路线图

2027-2029三年能力建设与季度路线图

辅助图：2027-2029三年升级主线

2026已具备基础

→

2027真实项目主导权

→

2028负责人候选能力

→

2029高薪岗位/机器人切换评估

辅助图：三年能力重点

2027

真实项目、AI安全需求映射、SOTIF评审、数据闭环、认证应答。

2028

平台化流程、NOA扩展、跨部门闭环、管理层风险表达。

2029

平台安全负责人候选、机器人安全作品集、路线切换窗口评估。

辅助图：最终能力链

标准法规

→

安全需求

→

ADS架构

→

SOTIF场景

→

AI数据闭环

→

测试验证

→

Safety Case

→

认证应答

→

管理层决策

1. 前提假设

本文件的前提是：

你已经完成 12-2026年度双轨学习与能力建设计划书.md 及 12.1 至 12.8 的全部学习和作品集建设。

也就是说，进入本三年规划时，你理论上已经具备2026年规划中的基础能力，不再从AI基础指标、AEB HARA、ADS架构、SOTIF、数据闭环、测试验证和Safety Case零开始。

本文件规划的是：

2027、2028、2029三年如何从“具备作品集和方法论”升级为“真实项目负责人候选”，并保留向机器人/具身智能安全方向迁移的能力。

2. 2026结束时你理论上已经具备的能力

2.1 AI安全基础能力

你已经能够：

理解 TP/FP/FN/TN、Precision、Recall、F1、mAP。
判断为什么平均指标不能直接证明安全。
分析数据泄漏、OOD、分布偏移、模型回归对安全证据的影响。
将AEB模型漏检/误检转化为安全风险。
用轻量Python完成基础指标计算和发布门禁判断。

2.2 AEB功能安全基础能力

你已经能够：

完成AEB Item Definition。
识别AEB Hazard和Hazardous Event。
做基础 HARA、Safety Goal、FSC、TSC。
建立 SG -> FSR -> TSR -> Verification -> Evidence 追踪关系。

2.3 ADS架构和空间感知安全能力

你已经能够：

画出AEB感知-决策-制动链路。
理解ADS感知、融合、规划、控制、执行器、HMI、诊断链路。
理解PV、BEV、Occupancy的安全影响。
说明感知错误如何传播到规划、控制、执行和交互风险。

2.4 SOTIF场景工程能力

你已经能够：

定义AEB ODD。
识别Triggering Condition。
建立场景库初版。
将SOTIF触发条件转化为数据需求和测试需求。
初步建立机器人操作域和触发条件。

2.5 AI数据闭环能力

你已经能够：

做数据gap分析。
设计增训触发规则。
设计增训前后验证和回归测试。
建立模型发布门禁。
理解数据、模型、测试、版本证据链。

2.6 VLM/VLA与端到端模型安全认知

你已经能够：

解释Transformer、ViT、VLM、VLA和端到端模型基本安全风险。
分析VLM误理解和VLA误执行风险。
提出独立安全约束、人工确认、急停、限速、碰撞检测等要求。

2.7 测试验证和Safety Case能力

你已经能够：

设计AEB测试方法分配表。
设计故障注入矩阵。
设计场景测试用例。
建立测试证据包目录。
构建AEB Safety Case框架。
准备基础认证问题应答。

3. 2027-2029还需要补齐的能力

2026完成后，你仍然不是负责人级。

接下来三年要补的不是“基础知识”，而是：

3.1 真实项目主导权

需要从作品集进入真实项目：

主导或核心参与真实ADS功能AI安全需求映射。
主导或核心参与SOTIF场景评审。
主导或核心参与数据闭环门禁。
主导或核心参与认证问题应答。

3.2 量化成果

需要能写出真实数字：

转化多少条标准要求。
覆盖多少个功能模块。
建立多少类触发条件。
推动多少个安全问题闭环。
支撑多少轮评审或认证。
建立多少个门禁或证据矩阵。

3.3 平台级方法

需要从AEB单功能扩展到：

NOA。
ACC/LKA等组合功能。
智驾平台级AI安全流程。
多功能Safety Case。
统一发布门禁。

3.4 组织推动和负责人能力

需要补：

风险优先级判断。
发布/不发布建议。
管理层汇报。
资源诉求。
跨部门冲突处理。
供应商/认证机构协同。

3.5 机器人/具身智能迁移证据

需要补：

机器人安全作品集从框架变成完整案例。
具身智能岗位能力对齐。
机器人操作域、VLM/VLA风险、测试验证、Safety Case证据。
市场岗位验证和薪资/职责评估。

4. 三年总目标

2027目标

从作品集能力升级为真实工作包主导能力。

关键词：

真实项目、主导权、量化成果、认证应答。

2028目标

从单点工作包升级为ADS安全保证负责人候选。

关键词：

平台化、流程体系、跨部门闭环、管理层汇报。

2029目标

形成高薪负责人候选能力，并判断是否向机器人/具身智能安全切换。

关键词：

负责人候选、平台安全、机器人迁移、岗位切换窗口。

5. 2027季度规划

2027 Q1：争取AI安全需求映射主导权

目标：

把2026作品集中的 ISO/PAS 8800 -> ADS工程要求 方法用于真实工作。

重点：

标准条款到AI安全需求。
AI安全需求到数据、模型、测试、运行监控。
需求责任团队和证据要求。

产出：

真实项目 ISO8800_ADS_Requirement_Matrix。
AI Safety Requirement Review Record。
Evidence Matrix V1。

验收：

至少完成一个真实功能或模块的AI安全需求映射。
能说清每条要求对应的责任团队、验证方法和证据。

2027 Q2：争取SOTIF场景评审主导权

目标：

将ODD、触发条件、场景库和残余风险评审用于真实项目。

重点：

ODD边界评审。
Triggering Condition识别。
场景库映射。
残余风险判断。

产出：

SOTIF Scenario Matrix。
Triggering Condition Review Record。
Residual Risk Review。

验收：

至少组织或核心参与一次SOTIF场景评审。
推动高风险触发条件进入测试或数据闭环。

2027 Q3：建立AI数据闭环门禁

目标：

把数据需求、模型验证、增训回归和发布门禁嵌入真实流程。

重点：

数据gap。
标注质量。
模型指标。
增训触发。
回归验证。
发布阻断条件。

产出：

Data Safety Gate Checklist。
Model Regression Gate。
Data-Model-Test-Version Traceability。

验收：

至少推动一个AI安全问题进入数据补强和回归验证。
形成可复用的数据闭环门禁模板。

2027 Q4：认证应答和Safety Case片段

目标：

参与或主导认证问题应答，形成真实Safety Case片段。

重点：

认证问题分析。
证据链补强。
Safety Case Claim-Argument-Evidence。
管理层风险说明。

产出：

Certification Q&A Package。
Safety Case Argument Package。
Management Risk Briefing。

验收：

至少支撑一次内部或第三方评审问题应答。
能将标准、需求、测试、数据、模型证据组织成论证链。

6. 2028季度规划

2028 Q1：从AEB扩展到NOA或平台级功能

目标：

从单功能AEB安全闭环扩展到更复杂ADS功能。

重点：

NOA ODD。
fallback。
MRC。
接管。
变道、汇入汇出、施工区风险。

产出：

NOA Item Definition。
NOA ODD & Fallback Analysis。
NOA Safety Case框架。

验收：

能讲清NOA比AEB复杂在哪里。
能说明系统级安全负责人需要关注哪些风险。

2028 Q2：建立AI安全+SOTIF+FuSa融合流程

目标：

从单点交付物升级为流程体系。

重点：

标准输入。
功能定义。
HARA。
SOTIF触发条件。
AI数据要求。
测试验证。
Safety Case。

产出：

AI Safety + SOTIF + FuSa Process Map。
Safety Gate Checklist。
Review RACI。

验收：

能定义一个ADS功能从概念到发布的安全活动流程。
能说明每个阶段输入、输出、责任团队和证据。

2028 Q3：跨部门安全闭环和管理层汇报

目标：

从工程专家向负责人候选过渡。

重点：

风险优先级。
发布决策。
资源诉求。
进度影响。
认证风险。

产出：

Management Safety Briefing Template。
Release Risk Decision Template。
Safety Issue Escalation Process。

验收：

能把技术风险转成管理层可决策语言。
能给出放行、带条件放行、限制ODD、延期发布等建议。

2028 Q4：量化成果和高阶简历升级

目标：

形成面向高薪岗位的真实成果表达。

重点：

项目数量。
标准要求数量。
问题闭环数量。
评审次数。
门禁覆盖范围。
认证应答成果。

产出：

真实项目成果清单。
高阶简历V1。
面试案例库V1。

验收：

简历从“负责/参与”升级为“主导/建立/推动/支撑/闭环”。
至少形成3个可讲的负责人候选案例。

7. 2029季度规划

2029 Q1：平台级安全负责人候选能力

目标：

具备负责一个功能族或平台模块安全闭环的能力。

重点：

多功能安全需求协调。
统一数据闭环门禁。
平台级证据链。
多团队协同。

产出：

Platform Safety Assurance Framework。
Multi-Feature Safety Gate。
Platform Evidence Matrix。

验收：

能说明如何管理多个ADS功能的安全风险。

2029 Q2：机器人/具身智能安全作品集完善

目标：

将副线作品集从框架升级为可投递材料。

重点：

服务机器人避障Safety Case。
VLM/VLA误行为风险。
机器人操作域。
人机交互安全。
急停、限速、防碰撞。

产出：

Robotics Safety Assurance Portfolio。
VLM/VLA Safety Risk Matrix。
Robot Safety Case V1。

验收：

能把智驾安全方法完整迁移到机器人安全案例。

2029 Q3：市场验证和岗位匹配

目标：

评估是否切换到机器人/具身智能安全方向。

重点：

宇树、智元等岗位监控。
岗位职责分析。
薪资与成长空间比较。
面试反馈。

产出：

Robotics Job Fit Report。
Salary and Role Comparison。
Resume for Robotics Safety。

验收：

明确哪些岗位值得投，哪些岗位不值得降级切换。

2029 Q4：路线决策

目标：

决定继续深耕智驾AI安全，还是切换机器人/具身智能安全。

决策条件：

智驾路线是否已有高薪负责人机会。
机器人岗位是否成熟。
机器人岗位薪资是否不低于当前路线80%。
新岗位是否包含AI安全、产品安全、测试验证、认证证据链或Safety Case。
是否有真实机器人安全作品集支撑。

产出：

继续智驾路线方案。
切换机器人路线方案。
2029-2032下一阶段规划。

验收：

做出明确路线选择，而不是被市场热度牵着走。

8. 2029年底目标画像

到2029年底，理想状态是：

已有真实AI安全/SOTIF/认证证据链项目成果。
已有平台级或多功能安全流程经验。
能支撑认证应答和Safety Case论证。
能向管理层做发布风险建议。
有高阶简历和面试案例库。
有机器人/具身智能安全作品集。
有资格竞争智驾AI安全负责人、ADS Safety Assurance Lead、机器人/具身智能安全保证岗位。

9. 最终判断

2027-2029三年不是继续“学基础”，而是完成三个升级：

从作品集到真实项目。
从单点工程师到负责人候选。
从智驾安全到机器人/具身智能安全可迁移。

最终目标：

以智驾AI安全负责人候选为主线，形成可迁移到具身智能/机器人安全保证方向的复合型安全能力。