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汽车导航系统市场及应用环境 参照调研机构GII的研究报告中的市场预测，全球汽车导航系统市场预计将于 2030年达到472亿美元的市场规模，而2024年至2030年的年复合成长率则为可观的6.7%。汽车导航系统无疑已成为智能汽车不可或缺的重要功能之一。随着人们在日常生活中对汽车导航功能的日渐依赖，一旦出现定位不准确或地图错误等问题，就可能导致车主开错路线，平白浪费更多行车时间，不仅造成行车不便，甚或可能引发交通事故的发生。 有鉴于此，如果想要提供消费者完善的使用者体验，在车辆开发阶段便针对汽车导航功能规划安排一系列的在地化路测与用户情境仿真，绝对是产品成功的重要课题！ 面临的挑战 以本次分享的个案为例，该车厂预计在台湾市场推出新一代车款，并与第三方地图软件供货商合作开发汽车导航功能。未料其开发团队对台湾实际路况不够熟悉，导致无法规划出完善计划，使得项目过程中遭遇到以下难题： 难以规划涵盖不同路线的用户情境仿真路测方案 难以确认地图信息与导航功能是否符合实际路况 无法实地验证问题现象，导致处理效率不彰 为有效克服问题，这家车厂随即寻求专业的技术支持。 解决方案 依据上述所提到的关键痛点，为该厂商量身打造多方位的质量验证解决方案。 在短短不到两个月的时间，协助厂商及早发现问题、提供解决方案，在预定时程内完成验证。 该车厂的汽车导航与地图功能的相关问题如下： 交通号志、路标与转弯提示，不会正确提示在导航地图上。 POI(Point of Interest)地点定位不准确，与实际位置有落差。 导航计算预估行驶时间/距离与实际行驶时间/距离落差较大。 搜寻POI地名但却只能找到附近的设施。

为有效降低人为疏失导致交通事故发生的发生率，各大汽车制造厂及系统厂近年来持续开发「先进驾驶辅助系统」ADAS, Advanced Driver Assistance Systems。 在众多车辆安全辅助系统之中， 「紧急刹车辅助系统」功能(AEB, Autonomous Emergency Braking) 对于行车安全性的提升便有着相当大的帮助。AEB透过镜头影像模块与毫米波雷达感测前方目标，可在发生碰撞前警示或自动刹车以降低车辆损伤以及乘员伤害。 面临的挑战 以本次分享的客户个案为例，该车厂客户预计在台湾市场推出新一代车款，但碍于开发团队不在台湾且不熟悉真实路况，因此难以确认AEB功能在台湾道路环境的实际运作状况。 解决方案 在分析后，得知造成AEB误触发的原因主要如下： 硬件因素 传感器本身的精度与稳定性不佳 传感器与HPC之间的高频高速传输延迟误差 软件因素 算法误判 触发条件设定过于敏感或迟钝 外部干扰因素 道路环境条件：台湾市区常见的狭小道路、弯道旁电线杆或高架桥梁柱等道路周边设施 天候条件：夜晚光照变化、豪大雨或雾霾等状况 其他车辆异常行为：前车突然变换车道等状况 为协助该客户及早发现问题，百佳泰采用「车辆路测质量验证」，此方案可针对不同道路环境条件，规划全面且完整的路测验证，其中也包含了AEB功能实地路测。 1.试车牌准备：可合法上路的试车牌。 2.路线图规划： 涵盖当地各式路况条件及特殊路况建议。 短、中、长程不同行车距离的路线图。 3.用户情境仿真路测方案：安排在地工程师，实地确认不同路况环境条件下的AEB触发状况是否正常。 行经市区高架桥下某特定路段时 当车速低于30km/h： AEB误触发，车辆发出警示音之后减速。 当车速高于30km/h： AEB误触发，一阵一阵连续急刹强制减速，此时驾驶体验上会感受到明显的车辆行驶顿挫感。 此问题发生在市区路段，不但车流量多且车速几乎都高于30km/h，若突然连续急刹恐造成被后方车辆追撞之交通事故的风险大增，险象环生。 透过实地路测及早发现此问题后，厘清此问题的触发条件，不仅有效减少上市后的车主用户客诉麻烦之外，同时也降低了后续可能发生的交通事故风险。

在科技迅速发展的时代， 保护个人隐私 的需求日益增长， 有效匿名化技术 的重要性不容忽视。无论是针对敏感的图像、视频，还是数据，在 隐私保护与保持视觉完整性 之间取得平衡至关重要。虽然模糊化一直是匿名化的常用选择，但一种更复杂、更强大的方法—— 深度自然匿名化（DNAT） ——已经成为一种更优的替代方案。 1、保留上下文信息 （1）模糊技术的局限： 模糊处理的主要缺点之一是 上下文信息的丢失 。当图像或视频严重模糊时，当图像或视频被严重模糊化时，重要的视觉线索和细节可能会 被扭曲 或 完全不可辨认 。 （2）DNAT的优势： DNAT利用先进的算法， 有选择性地修改 图像或视频中的特定元素，同时保留整体上下文。例如，通过 brighter AI的DNAT 技术在匿名化人脸时，公司可以 保留关键属性 ，如年龄、情感、视线方向、种族和年龄信息。这确保了匿名化内容仍然具有可理解性，并保持其 原始的视觉完整性 。 2、真实且美观的效果 （1）模糊技术的局限 ：模糊化通常会导致 粗糙且不自然的外观 ，从而影响内容的理解和用户体验。 （2）DNAT的优势： DNAT借助深度学习技术，能够生成更加 真实且美观 的匿名化内容。通过分析原始数据并在大型数据集上进行训练，该算法学会模拟图像或视频中的自然变化，生成的匿名化结果能够 与周围环境无缝融合 。这种真实性的效果确保了匿名化内容 不会具有误导性 。 3、增强隐私保护 （1）模糊技术的局限： 尽管模糊化可以提供基本的隐私保护，但面对先进的图像还原技术可能并不足够。有经验的人员 可以使用去模糊算法或其他工具逆向处理，恢复敏感信息。 （2） DNAT的优势： DNAT显著提高了逆向匿名化的难度。通过以更复杂和细致的方式处理内容，深度学习模型提供了更高水平的隐私保护，确保 原始信息无法轻易恢复。 4、可扩展性和自动化 （1）模糊技术的局限： 模糊化处理可能是一个 耗时的过程 ，特别是在处理大型数据集时。为视频的每一帧或多张图像逐一应用和调整模糊效果所需的手动操作 既繁琐又不切实际。 （2）DNAT的优势： DNAT则可以实现这一过程的 自动化 。一旦模型完成训练，它便能够 高效地匿名化海量数据 ，使其在需要大规模匿名化的场景中更具 可扩展性和成本效益 。 5、适应性和可定制性 （1）模糊技术的局限性： 模糊化技术通常会对整个图像或视频应用统一程度的匿名化 ，而不考虑具体的隐私需求。 （2）DNAT的优势： DNAT则提供了更高的适应性和可定制性。模型可以根据不同的隐私需求进行微调，从而实现对图像或视频中特定区域或对象的 选择性匿名化。 这种灵活性使得匿名化过程能够得到精确控制，并确保隐私问题得到有效解决。 6、展望未来 （1）模糊技术的局限性： 模糊化会删除数据，在需求出现时仅能 提供极少可用数据。 （2）DNAT的优势： 由于能够保留语义分割，DNAT通常是公司选择的匿名化技术，这使其成为 适合驾驶分析和机器学习 的匿名化方法。因此，它已成为依赖分析和机器学习的企业选择 的匿名化解决方案 。我们坚信未来准备的重要性，并优先选择DNAT而非其他匿名化技术。

车机导航有看没有懂？智能汽车语系在地化不可轻忽！ 随着智能汽车市场全球化的蓬勃发展，近年来不同国家地区的「Automotive Localization」（汽车在地化）布局成为兵家必争之地，同时也是车厂在各国当地市场非常关键的营销利器。 汽车在地化过程中举足轻重的「汽车语系在地化」，则是透过智能汽车产品文字与服务内容的设计订制，以对应不同国家地区用户的使用习惯偏好，除了让当地车主更能清楚理解车辆功能，也能进一步提高品牌满意度。 客户问题与难处 某车厂客户预计在台湾市场推出新一代车款，却由于车机导航开发人员不熟悉台湾使用的繁体中文语系，导致项目开发过程中遇到不少难题，例如： ✖ 汽车文字内容不符合台湾在地习惯用语 ✖ 汽车文字内容翻译错误，不符合原文语意 所谓魔鬼藏在细节里，「汽车语系在地化」除了车辆功能文字显示的翻译、状态消息提示文字之外，还包含了人车交互沟通内容、语意逻辑是否正确。于是这家车厂客户向百佳泰寻求协助。 解决方案 车厂客户开发团队通常只能透过翻译软件等辅助方式，难以确认这些「细节」，很难确保不同国家地区车主的实地应用需求、或是语意沟通正确性。在与车厂客户详谈后，我们规划了相对应的「汽车语系在地化」验证顾问方案，包含了： 语言测试（Language Test） 以当地使用者的文化及惯用言，考虑车主用户各式情境仿真，确保当地车主可清楚理解文字内容并操控相关车辆功能。 针对文字以及语音助理用语，提供在地化的优化建议 UI/UX 使用者体验优化 确认产品设计开发的UI/UX是否符合台湾当地使用者的常用操作习惯 针对用户接口与流程设计提供优化建议 【常见问题案例】 翻译不恰当的问题，恐让车主难以理解甚至误解车辆功能讯息，导致行车安全疑虑。以本次客户需求的台湾市场在地化为例，我们发现了几种常见问题案例： 翻译内容错误 从英文翻译为台湾繁体中文时的内容勘误 文字显示不符合台湾习惯用语 「循环」显示为简体中文「循环」 「方向盘辅助」显示为「转向介入」 汽车语音助理反馈用语，不符合台湾习惯用语 语音提示将「不要上匝道」讲成「不要上坡」 语音助理类的相关问题，必需搭配对应的语音指令才能触发，容易疏漏且确认难度高。

前言 近年来，随着汽车工业的快速发展，尤其是新能源汽车与智能汽车领域的崛起，汽车安全标准和认证要求日益严格，应用范围愈加广泛。 ISO 26262 和 ISO 21448 作为两个重要的汽车安全标准，它们在“系统安全”中扮演的角色各自不同，但又有一定交集。在智能网联汽车的高级辅助驾驶系统（ADAS）应用中，理解这两个标准的区别及其相互关系，对于保障车辆的安全性至关重要。 ISO 26262：汽车功能安全的基石 如图2.1所示，ISO 26262对“功能安全”的定义解释为：不存在由于电子/电气系统失效引起的危害，而产生不可接受的风险。 图2.1 “功能安全”的定义（此截图来自ISO 26262-1:2018） ISO 26262是为确保汽车功能安全而制定的标准，通过安全生命周期管理来确保系统在设计、生产、运行、服务和报废等各个阶段都符合安全要求。它为汽车电子系统的开发提供了系统性的方法，帮助制造商识别和管理潜在的安全风险，涵盖了系统、硬件(包括集成电路)、软件的设计、开发与验证过程中的安全要求。其核心目标是保证汽车电子/电气系统在故障发生时能够保持足够的安全性，防止因系统故障导致的危险。 ISO 26262将汽车系统的安全性划分为四个功能安全等级（ASIL：Automotive Safety Integrity Levels），从ASIL A（最低风险）到ASIL D（最高风险）。每个级别要求不同的安全措施和验证过程。标准的应用范围包括发动机控制系统、刹车系统、转向系统等传统汽车电子系统。 然而，随着自动驾驶技术的兴起和越来越多的汽车系统具备复杂的互动功能，ISO 26262的局限性也逐渐显现。例如，传统的功能安全标准往往忽视了系统行为的复杂性和不可预测性，尤其在涉及高级自动驾驶（ADAS）的智能网联汽车时，如何有效地评估和保障系统在实际道路环境中的安全性成为一个新的挑战。 ISO 21448：确保“预期功能”安全 如图3.1所示，ISO 21448对“预期功能安全”的定义解释为：不存在由于预期功能或功能不足时引起的危害，而导致不可接受的风险。 图3.1 “预期功能安全”的定义（此截图来自ISO 21448:2022） ISO 21448《道路车辆—预期功能安全》（SOTIF）是ISO 26262的补充标准，特别聚焦于自动驾驶系统（ADAS）和高度复杂的系统。在ISO 26262的基础上，ISO 21448增加了对“非故障”模式的关注，强调了系统行为的预期和不确定性问题，要求在系统设计时应更加全面考虑可能发生的意外的场景和触发事件。 如图3.2所示，ISO 21448将危害场景分为四个区域，分别是“area 1: 已知无危害”、“area 2: 已知有危害”、“area 3: 未知有危害”和“area 4: 未知无危害”。 图3.2 “预期功能安全”的定义（此截图来自ISO 21448:2022） ISO 21448的核心理念是将可能触发意外的area 2场景进行控制，并将未知的危险场景area 3降低至可接受水平。 ISO 21448特别强调以下几个方面： 非故障行为的安全性 ：与传统ISO 26262关注硬件和软件的故障模式不同，ISO 21448关注系统在非故障情况下的行为和导致非故障行为改变的触发条件。例如，在自动驾驶系统中，车辆可能遇到不可预见的道路条件或传感器识别错误，ISO 21448要求设计团队不仅考虑系统在故障时的应对措施，还要考虑在系统没有故障但环境变化时的行为。 自动驾驶系统的验证 ：自动驾驶系统的复杂性要求更加全面的验证方案，ISO 21448规定了对系统在真实或仿真环境中的行为进行更严格的验证。这包括不同道路、天气、交通状况等场景的测试，确保系统能够在复杂的外部条件下保持安全。 感知系统的安全性 ：ISO 21448进一步要求在自动驾驶系统的设计中，必须考虑到感知系统（如摄像头、雷达、激光雷达等）的安全性。这些传感器需要具有足够的鲁棒性，以应对环境光、天气变化和传感器性能受限等因素的影响。 决策与控制算法的安全性 ：在自动驾驶系统中，决策与控制算法的正确性对安全至关重要。ISO 21448提出，除了硬件冗余之外，软件算法必须经过严格的验证，确保其在各种驾驶场景下都能做出安全的决策。 如图3.3所示，在某些区域，用具有三维视错幻象的人行横道来提醒驾驶员。在道路上绘制图像的目的是欺骗人类的感知，但也可能欺骗视觉系统，使其探测到不存在的物体，从而导致错误的制动。在这种情况下，基于光流的分析机制可防止错误制动。光流分析和基于雷达的环境识别作为相互替代的应对措施，以应对由视觉分类局限而导致的此类情况。 图3.3 可能欺骗视觉系统的错觉图例子（此截图来自ISO 21448:2022） ISO 26262与ISO 21448的协同作用 ISO 26262和ISO 21448虽然是两个独立的标准，但它们之间是互为补充、协同作用的关系。ISO 26262主要侧重于系统硬件和软件的功能安全，关注如何通过设计、冗余、检测等手段降低系统故障带来的风险。而ISO 21448则聚焦于功能的“预期安全”，即系统在没有明显故障的情况下，如何在复杂和不可预见的环境中保持安全。 图4.1 ISO 26262和ISO 21448协同 如图4.1所示，结合上述两种安全理念的应用，可以让安全开发活动更完整，更全面地确保智能网联汽车安全相关系统的安全性，尤其是高级辅助/自动驾驶系统。 从系统设计的初期阶段开始，制造商需要在ISO 26262的框架下进行详细的功能安全分析，并在此基础上应用ISO 21448来考虑系统的实际行为和环境适应性，确保车辆在高度自动化的驾驶场景下依然具备足够的安全保障。 未来展望 随着汽车技术的不断进步，特别是自动驾驶和电动化技术的快速发展，ISO 26262和ISO 21448的标准也在不断发展和完善。在未来，这些标准可能会更加注重以下几个方面： 多领域安全融合 ：自动驾驶不仅仅依赖于车辆内部的电子系统，还涉及到车与车、车与基础设施之间的通信（V2X），以及环境感知和决策。ISO 26262和ISO 21448可能会进一步扩展到这些领域，制定更加综合的安全框架。 增强的仿真与测试要求 ：随着自动驾驶系统的复杂性增加，标准可能会要求更多的仿真和场景测试，特别是对极限情景的验证，以确保系统在真实世界中的安全性。 人工智能与机器学习的安全 ：AI和机器学习算法在自动驾驶系统中的应用日益增多，如何验证这些算法的安全性，尤其是算法的可解释性和透明度，将成为未来标准的重要议题。 结论 ISO 26262和ISO 21448作为汽车行业功能安全的两个重要标准，共同构成了确保汽车电子系统安全性的框架。 ISO 26262专注于故障安全，而ISO 21448则进一步拓展了对复杂驾驶环境下系统行为的安全要求。 随着自动驾驶技术的不断发展，这些标准的拓展将有助于构建更加安全、可靠的未来汽车系统。制造商需要积极适应这些新兴标准，持续改进汽车设计和验证流程，以满足日益严格的安全要求。 广电计量功能安全服务能力 广电计量在汽车、铁路系统产品检测方面拥有丰富的技术经验和成功案例，能为主机厂、零部件供应商、芯片设计企业提供 整机、零部件、半导体、原材料 等全面的检测、认证服务，保障产品的可靠性、可用性、可维护性和安全性。 广电计量拥有技术领先的功能安全团队，专注于功能安全（包括工业、轨道、汽车、集成电路等领域）、信息安全和预期功能安全领域的专家，具有丰富的集成电路、零部件和整机功能安全实施经验，可根据相应行业的安全标准为不同行业的客户提供培训、检测、审核和认证一站式服务。 广电计量半导体服务优势 工业和信息化部“面向集成电路、芯片产业的公共服务平台”。 工业和信息化部“面向制造业的传感器等关键元器件创新成果产业化公共服务平台”。 国家发展和改革委员会“导航产品板级组件质量检测公共服务平台”。 广东省工业和信息化厅“汽车芯片检测公共服务平台”。 江苏省发展和改革委员会“第三代半导体器件性能测试与材料分析工程研究中心”。 上海市科学技术委员会“大规模集成电路分析测试平台”。 在集成电路及SiC领域是技术能力最全面、知名度最高的第三方检测机构之一，已完成MCU、AI芯片、安全芯片等上百个型号的芯片验证，并支持完成多款型号芯片的工程化和量产。 在车规领域拥有AEC-Q及AQG324全套服务能力，获得了近50家车厂的认可，出具近400份AEC-Q及AQG324报告，助力100多款车规元器件量产。 在卫星互联网领域，获委任为空间环境地面模拟装置用户委员会委员单位，建设了行业领先的射频高精度集成电路检测能力，致力成为北斗导航芯片工程化量产测试的领航者。