自动驾驶车辆预期功能安全（SOTIF）场景严重度概率评估模型

自动驾驶车辆预期功能安全（SOTIF）场景严重度概率评估模型自动驾驶车辆预期功能安全（SOTIF）场景严重度概率评估模型

本评估模型旨在为自动驾驶车辆预期功能安全（SOTIF）场景的严重度概率提供系统性的评估框架和方法。通过该模型，可以对自动驾驶系统在预期运行条件下的潜在失效场景进行识别、分析和评估，从而确保车辆在各种非理想但可预见的场景下的安全性和可靠性。

一、评估模型概述

1.1模型目的

本模型的主要目的是对自动驾驶车辆在预期运行条件下的潜在失效场景进行严重度概率评估，为系统的设计、测试和验证提供依据。

1.2模型范围

本模型适用于自动驾驶车辆在预期运行条件下的各种非理想但可预见的场景，包括但不限于传感器故障、环境变化、驾驶员行为等。

1.3模型原则

本模型遵循以下原则：

（1）系统性：全面考虑各种潜在失效场景，确保评估的全面性。

（2）科学性：基于科学数据和统计分析，确保评估的客观性和准确性。

（3）可操作性：提供具体的评估方法和步骤，确保评估的可操作性。

二、评估模型框架

2.1场景识别

在评估模型中，首先需要对自动驾驶车辆在预期运行条件下的潜在失效场景进行识别。这些场景包括但不限于：

（1）传感器故障：如摄像头遮挡、激光雷达故障等。

（2）环境变化：如恶劣天气、光照变化等。

（3）驾驶员行为：如误操作、注意力不集中等。

2.2场景分析

在场景识别的基础上，需要对每个场景进行详细的分析，包括：

（1）场景描述：详细描述场景的具体情况，包括涉及的系统、环境和行为因素。

（2）失效模式：分析场景中可能出现的失效模式，如传感器输出错误、系统决策失误等。

（3）影响范围：评估失效模式对车辆安全性和可靠性的影响范围。

2.3严重度概率评估

在场景分析的基础上，需要对每个场景的严重度概率进行评估。评估方法包括：

（1）历史数据分析：基于历史数据和统计信息，评估场景发生的概率。

（2）专家判断：结合专家经验和知识，对场景发生的概率进行判断。

（3）仿真模拟：通过仿真模拟，评估场景发生的概率。

2.4综合评估

在严重度概率评估的基础上，需要对所有场景进行综合评估，包括：

（1）风险优先级：根据场景的严重度概率，确定场景的风险优先级。

（2）改进措施：针对高风险场景，提出具体的改进措施，如系统设计优化、测试验证加强等。

三、评估模型应用

3.1系统设计

在系统设计阶段，应用本评估模型对自动驾驶车辆的各种潜在失效场景进行严重度概率评估，确保系统设计的鲁棒性和安全性。

3.2测试验证

在测试验证阶段，应用本评估模型对自动驾驶车辆的测试用例进行优先级排序，确保测试资源的合理分配和测试效果的最大化。

3.3运行维护

在运行维护阶段，应用本评估模型对自动驾驶车辆的运行数据进行分析，识别潜在的安全风险，并提出相应的维护措施。

四、评估模型局限性

4.1数据依赖性

本评估模型的准确性依赖于历史数据和统计信息的完整性和准确性。在数据不足的情况下，评估结果的可靠性可能会受到影响。

4.2专家主观性

在严重度概率评估过程中，专家判断的主观性可能会影响评估结果的客观性。因此，需要结合多种评估方法，提高评估结果的可靠性。

4.3仿真局限性

仿真模拟虽然可以提供一定的评估依据，但其结果受限于仿真模型的准确性和完整性。因此，需要不断优化仿真模型，提高仿真模拟的准确性。

五、结论

本评估模型为自动驾驶车辆预期功能安全（SOTIF）场景的严重度概率评估提供了系统性的框架和方法。通过应用该模型，可以有效地识别、分析和评估自动驾驶车辆在预期运行条件下的潜在失效场景，从而提高车辆的安全性和可靠性。在实际应用中，需要结合具体情况进行调整和优化，确保评估结果的准确性和可靠性。

**附件列表**

本合同项下的附件旨在进一步明确和细化合同主条款，附件与本合同具有同等法律效力。除非特别说明，否则所有附件均构成本合同不可分割的一部分。

1.**附件一：评估模型详细方法论**：包含本评估模型的具体算法、公式、数据输入要求、概率计算方法、严重度分级标准等详细技术说明。

2.**附件二：评估范围清单**：详细列明本次评估所涵盖的具体场景类别、环境条件、传感器类型、潜在失效模式等边界和范围。

3.**附件三：数据提供清单及格式**：明确需要由各方（如车辆制造商、数据提供方、研究机构等）提供的数据类型、数据来源、数据时间跨度、数据格式要求以及提供的时间节点。

4.**附件四：评估工具/平台说明**（如有）：如果使用了特定的软件工具或仿真平台进行评估，该附件将对其进行说明和确认。

5.**附件五：历史数据样本**（如有）：提供用于模型校准和验证的历史事故数据、运行数据或其他相关统计数据的样本。

6.**附件六：专家组成员名单及资质证明**（如有）：如果评估依赖于专家判断，该附件将列明专家组成员及其相关资质。

7.**附件七：初步场景识别与分析报告**：在合同签订前或启动阶段完成的部分场景识别和分析的初步成果。

8.**附件八：评估结果报告模板**：约定评估完成后最终报告应包含的内容和格式。

**违约行为罗列**

任何一方违反本合同项下任何条款或义务，均构成违约。违约行为包括但不限于：

1.**未能按时交付**：任何一方未能按照合同约定或附件中规定的时间节点交付其应承担的义务，如未能按时提供所需数据、未能按时完成评估阶段、未能按时提交报告等。

2.**交付不符合要求**：交付的内容（如数据、报告、评估结果等）在质量、范围、准确性或格式上未能达到合同附件或主条款中规定的标准或要求。

3.**泄露保密信息**：任何一方未经对方书面同意，向任何第三方泄露或使用因履行本合同而获知的对方商业秘密、技术秘密或其他未公开信息。

4.**侵权行为**：任何一方在履行本合同过程中，使用或产生侵犯第三方知识产权（包括但不限于专利、商标、著作权、商业秘密）的内容或结果。

5.**未能履行评估职责**：评估方未能根据合同约定的模型、范围和方法，勤勉、专业地完成评估工作，导致评估结果存在重大错误、遗漏或失实，影响评估目的的实现。

6.**不正当竞争或损害对方利益**：在合同履行过程中，采取不正当手段损害对方利益，或利用合同获取的信息进行与合同无关的、损害对方利益的活动。

7.**单方面变更或解除合同**：除本合同约定的情形外，任何一方未经对方同意，单方面变更合同内容或解除本合同。

8.**违反数据安全和隐私保护义务**：未能按照约定或相关法律法规要求，保障所涉及数据的完整性、保密性和安全性，或违反用户数据隐私保护规定。

9.**未能配合后续工作**：在评估完成后，未能根据合同约定配合进行结果的应用、验证或后续改进工作。

**违约行为的认定**

违约行为的认定依据以下原则和证据：

1.**书面文件证据**：以本合同、附件、往来函件、邮件、会议纪要等书面形式记录的约定和行为作为认定依据。

2.**履行记录证据**：双方根据合同约定进行的履行工作记录、交付物的清单和验收记录、数据交付时间戳等作为认定依据。

3.**第三方证明**：如涉及第三方审计、认证或专家鉴定，其出具的证明文件可作为认定依据。

4.**事实证据**：结合合同履行过程中的沟通记录、证人证言（需谨慎使用并核实）等其他相关事实证据进行综合判断。

5.**违约后果与合同目的关联性**：判断违约行为是否直接导致了合同目的无法实现或难以实现，以及违约行为的严重程度。例如，关键数据的延迟交付或错误，可能直接导致评估工作无法进行或结果无效，构成严重违约。

**涉及的法律名词及解释**

1.**预期功能安全（SOTIF-SafetyoftheIntendedFunctionality）**：指在系统设计时已充分考虑并尽可能避免的不期望情况（包括错误、硬件故障、软件缺陷、环境影响、人为失误等）下，系统仍能保持其预期功能的一种安全状态。它关注的是非故障情况下的安全，与故障安全（FutSaf）相对。

2.**严重度（Severity）**：指系统失效对生命、财产、环境等造成的损害程度。在风险评估中，通常分为轻微、一般、严重、灾难性等级别。

3.**概率（Probability）**：指特定事件（如某种失效模式或场景）在给定条件下发生的可能性大小，通常以数值（如0到1之间的小数或百分比）表示。

4.**风险评估（RiskAssessment）**：系统性地识别风险源、分析风险发生的可能性和后果的严重性，并确定风险等级的过程。

5.**失效模式（FailureMode）**：系统或其组成部分未能执行其规定功能的一种方式。

6.**失效模式与影响分析（FMEA-FailureModeandEffectsAnalysis）**：一种系统化的风险管理工具，用于识别潜在的失效模式、分析其可能的原因和影响，并确定预防或减轻措施。

7.**危害（Hazard）**：可能导致伤害、损失或损坏的根源或情况。

8.**危险源（HazardousSource）**：具有潜在能量或危害物质，可能导致人员伤害或财产损失的人员、设备、设施、环境等。

9.**商业秘密（TradeSecret）**：不为公众所知悉、能为权利人带来经济利益、具有实用性并经权利人采取保密措施的技术信息和经营信息。

10.**知识产权（IntellectualProperty,IP）**：权利人对其智力劳动成果依法享有的专有权利，包括专利权、商标权、著作权（版权）、商业秘密等。

11.**数据主权（DataSovereignty）**：（特定法律背景下，如GDPR）指数据生成地或存储地国家对其境内数据的管辖权。

12.**数据隐私（DataPrivacy）**：涉及个人隐私信息（如身份信息、生物特征、位置信息等）的保护，防止未经授权的收集、处理、存储和传播。

**实际执行过程中遇到的相关问题及注意事项及解决办法**

1.**问题：数据质量和可用性不足或延迟**

***现象**：所需的历史数据、运行数据、环境数据等不准确、不完整、不连续或无法及时获取。

***注意事项**：

*合同中应明确数据的最低质量标准和可用时间要求。

*识别数据获取的关键路径和潜在瓶颈。

*对数据的清洗、验证和校准流程进行明确约定。

***解决办法**：

*在合同附件中详细列出数据指标（如准确率、完整性百分比、时间粒度等）。

*设定数据交付的关键里程碑，并规定延迟交付的后果（如赔偿、顺延工期）。

*建立数据质量评估机制，由双方或第三方共同进行验证。

*考虑使用数据增强、合成数据或基准数据作为补充。

*明确数据所有权、使用权和保密责任。

2.**问题：场景识别不全面或边界模糊**

***现象**：未能识别出所有与SOTIF相关的潜在风险场景，或对场景的适用边界界定不清。

***注意事项**：

*评估范围的界定应尽可能清晰和具体。

*鼓励采用多种方法（如头脑风暴、专家访谈、历史事故分析、仿真探索）进行场景识别。

*建立场景的审核和补充机制。

***解决办法**：

*在附件中尽可能详细地列出评估场景类别和示例。

*约定场景识别的评审流程，由双方专家或共同邀请第三方专家进行定期评审和确认。

*将场景识别的进展和结果作为阶段性交付物。

3.**问题：严重度概率评估的主观性和不一致性**

***现象**：基于专家判断或有限数据进行的严重度概率评估可能存在较大主观性，不同评估人员或团队结果可能不一致。

***注意事项**：

*尽可能使用客观数据和标准化的评估方法。

*明确评估的概率阈值和严重度分级标准。

*如果依赖专家判断，应确保专家具备相应的资质和经验，并说明判断依据。

***解决办法**：

*在附件中详细规定概率计算模型和参数来源。

*采用多重验证或交叉验证的方法。

*对评估结果进行敏感性分析，识别关键影响因素。

*建立评估结果的评审机制，确保其合理性和一致性。

4.**问题：评估结果的有效性和实用性争议**

***现象**：评估方交付的结果可能因未能充分考虑实际应用约束、未能与系统设计有效结合而受到委托方质疑，认为结果不实用或无法指导后续工作。

***注意事项**：

*明确评估结果的应用目的和预期作用。

*评估过程应考虑实际运行环境、系统架构和设计约束。

*规定评估结果与后续设计优化、测试验证等环节的衔接机制。

***解决办法**：

*在合同中明确评估结果应达到的质量要求和验收标准。

*要求评估报告包含对结果应用可行性的分析和建议。

*建立评估结果的应用验证机制，如与后续测试结果进行对比。

5.**问题：保密信息管理不当**

***现象**：在数据共享、信息交流过程中，因一方或双方管理不善导致保密信息泄露或被不当使用。

***注意事项**：

*合同中必须有严格的保密条款和保密义务。

*明确保密信息的范围、管理责任和例外情况（如法律法规要求）。

*对接触保密信息的员工进行保密培训。

***解决办法**：

*签订独立的保密协议（NDA）或在本合同中包含详细的保密条款。

*建立保密信息分级和访问控制机制。

*规定违约后的保密补救措施。

**适用的所有场景**

本合同及其项下的“自动驾驶车辆预期功能安全（SOTIF）场景严重度概率评估模型”适用于以下场景：

1.**自动驾驶汽车/商用车制造商**：在开发阶段，为评估其自动驾驶系统在非理想但可预见场景下的安全性和可靠性，满足法规要求（如欧盟法规UNR79），进行SOTIF分析。

2.**零部件供应商**：为其提供的传感器、控制器等部件在集成到自动驾驶系统中后的预期功能安全性能提供评估服务或方法支持。

3.**技术服务与咨询公司**：为自动驾驶开发团队、制造商或监管机构提供专业的SOTIF场景识别、严重度概率评估等服务。

4.**科研机构与大学**：在进行自动驾驶安全相关的研究项目时，应用或开发此类评估模型，用于学术研究、原型验证或标准制定。

5.**监管机构与标准组织**：制定或评估自动驾驶车辆的安全标准、法规要求时，参考或采用此类模型作为评估工具，确保车辆符合预期的安全水平。

6.**保险公司与风险评估机构**：在评估自动驾驶车辆的保险风险时，利用此类评估模型提供的数据和分析结果，制定更合理的保险费率或风险评估策略。

7.**投资机构**：在投资自动驾驶相关企业时，要求或评估其SOTIF管理能力和评估结果的可靠性，作为投资决策的重要依据。

**特殊应用场合及应增加的条款**

1.**特殊应用场合：自动驾驶出租车（Robotaxi）服务运营**

***增加条款**：

***条款一：运营数据实时监控与反馈机制**

***内容**：约定乙方（评估方）需建立实时或准实时的数据监控机制，接收甲方（运营方）提供的Robotaxi运营过程中的SOTIF相关事件（如接近危险场景、系统预警等）数据。乙方需定期（如每月）向甲方提供分析报告，不仅包括历史场景评估，还包括当前运营中潜在风险的动态分析和改进建议。甲方需保证提供的数据接口的稳定性和数据传输的安全性。

***说明**：Robotaxi运行环境复杂且动态变化，实时监控和反馈有助于及时识别新出现的风险并调整运营策略或系统参数。

***条款二：运营事故与评估结果关联验证**

***内容**：约定在Robotaxi发生运营事故后，双方有权共享事故相关数据（在合法合规和保密协议框架内），并对比事故发生时的场景与评估模型中的预测场景、严重度等级。乙方需提供相应的分析支持，验证评估模型的预测能力或指出模型的局限性。

***说明**：通过实际事故反哺评估模型，验证模型的准确性，是运营场景下的必要环节。

***条款三：保险与风险评估对接**

***内容**：明确评估报告中的严重度概率结果可作为甲方获取或调整Robotaxi运营保险费率的重要参考依据。约定双方在向保险公司提供相关评估信息时的责任和义务。

***说明**：Robotaxi的高风险特性决定了保险成本的关键性，将评估结果与保险挂钩，能激励双方更认真地对待安全评估。

2.**特殊应用场合：自动驾驶卡车/专用车辆（如配送、工程车辆）**

***增加条款**：

***条款一：特定作业环境风险评估**

***内容**：增加对卡车/专用车辆特定作业环境（如建筑工地、港口、矿山、农田）的特殊风险场景识别和评估要求。这些场景可能包括与工程机械的交互、不规则的路面、特定的天气影响（如扬尘）、装卸货物的动态变化等。评估模型需考虑这些非道路或半道路环境的特殊性。

***说明**：专用车辆的使用场景远比乘用车复杂，必须针对其作业环境进行专门的风险评估。

***条款二：负载影响评估**

***内容**：明确评估模型需考虑车辆负载变化（重量、重心分布）对稳定性、制动、感知（如盲区遮挡）等方面的影响，并进行相应的场景分析和严重度概率评估。

***说明**：负载是影响卡车安全的重要因素，尤其对于重载或重心高的车辆。

***条款三：人机交互界面（HMI）安全评估**

***内容**：增加对车辆操作员与自动驾驶系统交互界面的安全评估，包括信息呈现的清晰度、系统状态反馈的及时性、紧急情况下的接管便捷性等，评估其在大负载、疲劳或紧急情况下的可用性和安全性。

***说明**：对于需要驾驶员监控的自动驾驶卡车，HMI的安全至关重要。

3.**特殊应用场合：自动驾驶测试场与模拟器**

***增加条款**：

***条款一：测试场景生成依据**

***内容**：明确本合同评估生成的场景列表，可作为甲方建立或丰富自动驾驶测试场（封闭场地）和仿真测试平台（虚拟环境）测试用例库的重要输入依据。约定双方对测试场景库的维护和更新责任。

***说明**：测试场和模拟器是验证自动驾驶系统安全性的关键工具，将评估结果转化为可执行的测试用例至关重要。

***条款二：仿真环境与实际场景映射**

***内容**：要求乙方在评估和报告中对仿真环境（如果使用）与实际道路场景的映射关系、仿真逼真度对评估结果影响进行说明和分析。

***说明**：仿真测试的有效性依赖于其与现实的贴近度，需要明确评估结果是基于何种仿真环境得出的。

***条款三：边缘案例测试侧重**

***内容**：强调评估模型应特别关注那些难以在开放道路测试中获取，但在理论上可能发生且后果严重的边缘案例（EdgeCases），并在评估报告中明确指出需要重点进行仿真或封闭场地测试的场景。

***说明**：边缘案例往往暴露系统的极限能力，是安全设计的关键。

4.**特殊应用场合：自动驾驶系统标准制定参与**

***增加条款**：

***条款一：评估模型与标准条款的对接**

***内容**：约定乙方在评估过程中参考或遵循相关的国际、国家、行业自动驾驶安全标准（如ISO26262,ISO21448/SOTIF），并确保评估模型的输出能够支撑相关标准条款的落地实施。双方可合作将评估结果和经验融入标准草案。

***说明**：评估工作需服务于标准制定，评估模型和方法应与标准框架兼容。

***条款二：评估结果的公开性与透明度（如适用）**

***内容**：根据标准制定组织的具体要求，约定在保护商业秘密的前提下，对部分非核心的评估方法、场景数据、概率分布等信息的公开或脱敏处理要求。

***说明**：标准制定需要一定程度的透明度，以供业界参考和讨论。

***条款三：知识产权归属与许可（针对标准引用）**

***内容**：明确评估模型中产生的创新性方法、算法或场景库，若被采纳入标准，其知识产权的归属以及是否需要向标准组织支付许可费等。

***说明**：涉及标准引用时，知识产权问题尤为重要。

5.**特殊应用场合：政府监管机构委托评估**

***增加条款**：

***条款一：评估报告的合规性保证**

***内容**：乙方需保证其评估方法、过程和结果符合委托方（政府监管机构）提出的具体监管要求、数据规范和报告格式。明确乙方对评估结果的合规性负责。

***说明**：监管机构委托评估，首要目的是获取满足其监管需求的、可信的评估结果。

***条款二：报告提交与解释机制**

***内容**：约定评估报告的详细程度、提交时限，并明确乙方有义务向监管人员解释评估报告中的关键结论、方法局限性及政策含义。

***说明**：监管人员可能不具备深厚的专业技术背景，需要乙方提供清晰的解读。

***条款三：后续监管检查配合**

***内容**：约定在监管机构后续对被评估车辆或系统的安全检查中，乙方需在合理范围内配合提供补充信息或解释。

***说明**：评估是监管的一部分，评估机构需承担相应的配合责任。

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**第三方介入时的款项（责权利）及具体内容**

当合同中存在第三方（如数据提供方、测试执行方、软件平台提供方等）参与时，需在合同中明确第三方的责权利：

1.**第三方责权利条款一：数据提供与质量保证**

***责（Responsibility）**：

*第三方应根据合同附件（如附件二、附件三）约定的内容、格式、时间节点和范围，向甲方或乙方（根据合同约定）提供真实、准确、完整、有效的数据。

*确保提供的数据不侵犯任何第三方的知识产权或商业秘密，并符合相关数据安全和隐私保护法律法规。

***权（Right）**：

*有权要求甲方或乙方提供必要的数据访问权限（在合理范围内）以完成数据交付任务。

*有权根据合同约定获得相应的服务费用或报酬。

*有权要求甲方或乙方对获取的第三方数据进行保密。

***利（Benefit/Liability）**：

*其提供的数据质量直接影响评估结果的准确性和有效性，因此需承担因数据错误、不完整或延迟交付而造成损失的责任（需在合同中界定赔偿上限或免责条款）。

*享受按合同约定获得的服务费用。

2.**第三方责权利条款二：服务执行与成果交付**

***责（Responsibility）**：

*第三方需按照合同附件（或双方另行约定的文档）中明确的服务范围、技术要求和质量标准，完成约定的服务任务（如特定场景的仿真测试、算法验证等）。

*对其提供的服务成果（如测试报告、验证结果）负责，确保其专业性、准确性和可靠性。

*遵守甲乙双方合同中关于保密、知识产权等方面的约定。

***权（Right）**：

*有权要求甲方或乙方提供履行服务所必需的背景信息、系统接口或资源支持。

*有权获得约定服务费用。

*对其专业判断和技术成果拥有相应的署名权或报告权（根据约定）。

***利（Benefit/Liability）**：

*享受按合同约定获得的服务费用。

*承担因未能按约定履行职责，导致服务成果不合格或延误，而产生的相应责任（如赔偿、免费重做等，需在合同中明确）。

3.**第三方责权利条款三：知识产权与成果归属（针对第三方贡献）**

***责（Responsibility）**：

*第三方应保证其提供的服务成果或贡献不侵犯任何第三方的知识产权。

***权（Right）**：

*根据合同约定，明确第三方在服务成果中产生的新的知识产权（如算法、模型、数据集）的归属（是归甲方、乙方，还是双方共有，或第三方独有，需明确约定）。

*根据约定享有相应的署名权或专利申请权。

***利（Benefit/Liability）**：

*如因第三方提供的服务成果引发知识产权纠纷，第三方需承担相应责任。

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**甲方为主导时的甲方主动性（责权利）合同条款及具体内容**

当甲方（委托方）在合同中处于主导地位时，除了承担通用合同义务外，还需明确其额外的主动权、责任和利益：

1.**甲方主动性条款一：评估范围与优先级的最终决定权**

***责（Responsibility）**：

*甲方负责明确评估工作的具体业务目标、应用场景范围和预期成果。

*甲方有权在评估过程中，根据项目进展和业务需求，对评估范围、重点场景或优先级进行调整（需提前通知乙方，并可能涉及合同变更）。

***权（Right）**：

*对评估模型的最终选择、评估方法的采纳拥有最终决定权（除非乙方提出的方案存在明显不合理之处）。

*有权要求乙方定期汇报评估进展，并根据汇报内容提出调整建议。

*有权对乙方提交的评估报告、中间成果等进行审查，并提出修改意见。

*有权根据评估结果，自主决定后续的产品设计、测试验证、系统改进等方向。

***利（Benefit/Liability）**：

*评估工作直接服务于甲方的业务需求和战略目标，确保评估结果的最大化应用价值。

*甲方的最终决策权确保了项目方向与自身利益的紧密对齐。

2.**甲方主动性条款二：核心数据与资源的控制权**

***责（Responsibility）**：

*甲方负责提供评估所需的核心业务数据、系统设计文档、内部知识等关键信息。

*甲方负责确保其提供的数据和资源的合规性。

***权（Right）**：

*甲方保留对其核心数据和资源的最终控制权，有权决定数据的访问权限和共享范围。

*对乙方接触、使用甲方数据的行为拥有监督权。

*有权要求乙方对其工作过程中产生的包含甲方信息的成果进行保密，并在项目结束后返还或销毁。

***利（Benefit/Liability）**：

*甲方对核心资产的控制，是确保评估工作顺利进行的基础。

*甲方可确保商业秘密和核心机密的安全。

3.**甲方主动性条款三：项目进度与质量监督权**

***责（Responsibility）**：

*甲方应按照合同约定及时支付款项，提供必要的协助（如提供数据接口、环境等）。

***权（Right）**：

*甲方有权根据合同约定的里程碑节点，对乙方的工作进度进行监督和检查。

*甲方有权要求乙方提供阶段性成果报告，并对报告内容进行评审。

*若乙方未能达到合同约定的关键性能指标或质量标准，甲方有权根据合同约定要求乙方进行整改、延期甚至解除合同。

***利（Benefit/Liability）**：

*甲方通过监督权，确保项目按计划推进，保证评估结果的符合性。

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**乙方为主导时的乙方主动性（责权利）合同条款及具体内容**

当乙方（服务方）在合同中处于主导地位时（这种情况相对少见，通常乙方提供的是方法论或工具），除了承担通用合同义务外，还需明确其额外的主动权、责任和利益：

1.**乙方主动性条款一：评估方法论与工具的自主选用权（在约定范围内）**

***责（Responsibility）**：

*乙方负责根据合同约定的评估目标、场景范围和通用要求，选择并应用成熟、科学、合理的评估方法论和工具（如特定的分析模型、仿真软件、数据挖掘算法）。

*乙方需确保其选用的方法论和工具具有行业认可度或技术先进性。

***权（Right）**：

*对具体的评估技术路线、模型参数设置、分析流程拥有专业自主权（在不违背合同核心目标和要求的前提下）。

*有权要求甲方提供必要的技术信息和支持，以完成评估工作。

*有权根据评估工作的需要，提出对评估范围、时间或资源的合理调整建议。

***利（Benefit/Liability）**：

*乙方利用其专业技术优势，选择最优的评估手段，提高评估效率和效果。

*乙方对其专业判断和技术成果负责。

2.**乙方主动性条款二：评估结果的解释与建议权**

***责（Responsibility）**：

*乙方需以清晰、专业、易懂的方式解释评估结果，并基于评估结论提出具体、可行的改进建议或风险缓解措施。

***权（Right）**：

*有权在评估报告中充分阐述其分析逻辑、模型假设和结论依据。

*有权就评估结果的行业意义、技术趋势等向甲方提供专业咨询。

*有权要求甲方对其提出的改进建议给予合理的考虑和反馈。

***利（Benefit/Liability）**：

*乙方通过专业的解释和建议，提升评估报告的价值，巩固其在项目中的专业地位。

*乙方需承担因解释不当或建议不合理而可能产生的责任。

3.**乙方主动性条款三：知识产权（基于乙方贡献）的维护权**

***责（Responsibility）**：

*乙方需保证其提供给甲方的评估模型、方法论、专有工具等不侵犯第三方知识产权。

***权（Right）**：

*根据合同约定，明确乙方在评估过程中基于其智力劳动产生的新的方法论、模型、软件代码等知识产权的归属（通常归乙方，或约定为双方共有）。

*乙方有权在公开报道或学术交流中（按约定），说明其在本合同项下的工作成果。

***利（Benefit/Liability）**：

*保护乙方的无形资产，特别是其研发的核心评估技术和方法。

*乙方可将此合同经验作为其技术能力和服务能力的证明。

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**特殊应用场景下需要额外增加的特殊条款及注意事项**

1.**场景：涉及人类生命安全高度敏感的应用（如医疗运送、关键基础设施操作）**

***特殊条款**：

***条款一：更高的安全冗余要求与验证**

***内容**：在评估模型中，对涉及生命安全的场景，设定比一般自动驾驶应用更严格的严重度阈值（如灾难性后果视为绝对不可接受）和更低的概率容忍度。要求乙方提供更高级别的风险评估方法和更充分的验证过程（如引入形式化验证、更全面的测试覆盖）。

***说明**：生命安全场景的失败后果不可承受，必须进行更严格的风险控制。

***条款二：伦理风险评估与应对**

***内容**：明确评估范围需包含潜在的伦理困境场景（如不可避免的事故两难选择），并约定评估伦理影响的原则和框架。乙方需在报告中分析这些场景的伦理维度，并提出应对建议（需与甲方就伦理原则达成一致）。

***说明**：高度敏感的应用场景需要考虑伦理因素，确保系统决策符合社会伦理规范。

***注意事项**：

*评估过程需极其严谨，任何疏漏都可能带来严重后果。

*涉及伦理问题可能需要多方（包括法律、伦理专家）参与讨论。

*对评估结果的透明度和可解释性要求更高。

2.**场景：数据高度受限或存在隐私保护极高标准的应用（如特定医疗研究、涉及敏感个人信息的服务）**

***特殊条款**：

***条款一：隐私保护技术措施的强制要求**

***内容**：约定在数据收集、传输、存储、处理过程中必须采用强化的隐私保护技术（如联邦学习、差分隐私、同态加密等），并对乙方使用的具体技术方案进行约定或审查。

***说明**：保护个人隐私是首要前提，需要采用先进的技术手段。

***条款二：数据最小化原则与脱敏处理**

***内容**：强制要求乙方在评估过程中遵循数据最小化原则，仅使用实现评估目标所必需的最少数据。约定所有用于评估的数据必须经过严格的脱敏处理，无法反向识别到具体个人。

***说明**：在满足评估需求的同时，最大限度地保护个人隐私。

***条款三：合规性审计权**

***内容**：甲方或双方约定第三方审计机构，有权对乙方在数据处理和隐私保护方面的合规性进行审计。

***说明**：通过外部审计增加合规性保障。

***注意事项**：

*数据的可用性与隐私保护要求之间可能存在冲突，需要找到平衡点。

*需要确保所有参与方（包括第三方）都充分理解并遵守隐私保护要求。

*可能需要聘请专业的隐私法律顾问提供支持。

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**原始合同所需要的所有的详细的附件列表**

1.**附件一：评估模型详细方法论**

*1.1模型核心算法与公式

*1.2场景识别详细流程与工具

*1.3失效模式分析框架

*1.4严重度（Severity）分级标准与定义（轻微、一般、严重、灾难性）

*1.5概率（Probability）计算方法（基于历史数据、专家判断、仿真等）

*1.6风险矩阵定义与示例

*1.7模型假设与局限性说明

*1.8输出报告模板与格式规范

2.**附件二：评估范围清单**

*2.1覆盖的自动驾驶系统层级（感知、决策、控制）

*2.2覆盖的车辆类型（乘用车、商用车）

*2.3覆盖的预期运行设计域（ODD-OperationalDesignDomain）范围（地理、环境、交通、行为）

*2.4明确排除的场景（如超预期滥用、恶意攻击）

*2.5场景分类目录（如传感器故障、环境因素、驾驶员行为、系统内部交互等）

3.**附件三：数据提供清单及格式**

*3.1数据类型列表（如传感器原始数据、CAN总线数据、GPS/IMU数据、环境光/摄像头数据、事故数据库、用户行为日志等）

*3.2数据指标要求（精度、分辨率、采样率、完整性等）

*3.3数据时间跨度要求

*3.4数据来源说明

*3.5数据格式规范（如CSV,JSON,HDF5,或特定厂商格式）

*3.6数据交付时间节点与方式

*3.7数据质量验收标准

4.**附件四：评估工具/平台说明**（如有）

*4.1工具/平台名称与版本

*4.2主要功能介绍

*4.3使用授权说明

*4.4与评估模型的集成方式

5.**附件五：历史数据样本**（如有）

*5.1数据样本列表

*5.2数据样本脱敏处理说明

*5.3数据样本代表性说明

6.**附件六：专家组成员名单及资质证明**（如有）

*6.1专家组成员简介

*6.2专家资质证明文件列表

7.**附件七：初步场景识别与分析报告**（如有）

*7.1初步识别的场景列表

*7.2初步分析的关键发现

8.**附件八：评估结果报告模板**

*8.1报告结构大纲

*8.2各章节应包含的关键内容与指标

*8.3图表与可视化要求

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**原始合同所涉及到的法律名词及名词解释**

1.**预期功能安全（SafetyoftheIntendedFunctionality,SOTIF）**：指系统在其预期运行条件（ODD）内，即使发生设计时未预料到的失效（如传感器故障、环境干扰），系统仍能保持其预期功能，避免不可接受的风险的一种安全状态。它关注的是非理想但可预见情况下的安全性。

2.**严重度（Severity）**：指系统失效对人员、财产、环境等造成的损害或影响程度。通常分为不同等级，如轻微、轻微伤害、一般财产损失、严重伤害、灾难性事故等。

3.**概率（Probability）**：指特定风险事件（如某种失效模式或场景）在给定条件下发生的可能性大小，通常用0到1之间的数值或百分比表示。

4.**风险评估（RiskAssessment）**：系统性地识别风险源、分析风险发生的可能性（Probability）和后果的严重性（Severity），并确定风险等级（通常为两者乘积Risk=ProbabilityxSeverity）的过程。

5.**失效模式（FailureMode）**：系统或其组成部分未能执行其规定功能的一种具体表现形式。

6.**失效模式与影响分析（FailureModeandEffectsAnalysis,FMEA）**：一种系统化的风险管理技术，通过系统性的方法识别潜在的失效模式、分析其可能的原因和影响，并确定预防或减轻措施。

7.**危害（Hazard）**：可能导致伤害、损失或损坏的根源或情况。

8.**危险源（HazardousSource）**：具有潜在能量或危害物质，可能导致人员伤害或财产损失的人员、设备、设施、环境等。

9.**商业秘密（TradeSecret）**：不为公众所知悉、能为权利人带来经济利益、具有实用性并经权利人采取保密措施的技术信息和经营信息。

10.**知识产权（IntellectualProperty,IP）**：权利人对其智力劳动成果依法享有的专有权利，包括专利权、商标权、著作权（版权）、商业秘密等。

11.**数据主权（DataSovereignty）**：（特定法律背景下，如GDPR）指数据生成地或存储地国家对其境内数据的管辖权。

12.**数据隐私（DataPrivacy）**：涉及个人隐私信息（如身份信息、生物特征、位置信息等）的保护，防止未经授权的收集、处理、存储和传播。

13.**预期运行设计域（OperationalDesignDomain,ODD）**：指自动驾驶系统被设计为安全运行的特定环境、条件、交通状况或驾驶员行为模式的集合。系统仅在ODD内运行，以保障其安全性。

14.**功能安全（FunctionalSafety）**：关注系统在规定运行条件下的安全行为，通过系统性的安全措施（如故障安全设计、安全完整性等级SIL）避免危险状态的发生。

15.**安全完整性等级（SafetyIntegrityLevel,SIL）**：根据ISO26262标准，对安全相关系统的安全功能所需的完整性进行量化的等级划分，通常分为SIL0至SIL4，等级越高，要求越严格。

16.**安全生命周期（SafetyLifecycle）**：指安全相关系统从概念阶段到退役阶段的全过程中，为确保其安全完整性所需的管理、工程和运行活动。

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**本合同在实际操作过程中，会遇到的相关问题及注意事项进行罗列，并给出具体的解决办法**

1.**问题：数据质量不高或缺失**

***现象**：提供的数据不准确、不完整、噪声大或时间跨度不足，影响评估结果的可靠性。

***注意事项**：

*合同中需明确数据质量标准，并在附件中详细列出。

*评估数据质量对结果的影响，必要时进行敏感性分析。

*考虑使用数据清洗、验证、校准方法。

***解决办法**：

*在合同中设定数据质量验收标准，对不符合要求的数据进行拒收或要求重新提供。

*如果数据质量严重影响评估，可考虑调整评估方法（如增加专家判断权重）或与甲方协商调整评估范围。

*引入第三方对数据进行审计或预处理。

2.**问题：场景识别不全面**

***现象**：未能识别出所有潜在的SOTIF风险场景，特别是边缘案例或罕见事件。

***注意事项**：

*评估范围应尽可能明确和全面。

*采用多种方法进行场景识别（头脑风暴、历史事故分析、专家访谈、仿真探索等）。

*建立场景库并定期更新。

***解决办法**：

*在合同附件中尽可能详细地列出评估场景类别和示例。

*约定场景识别的评审流程，由双方专家或第三方进行评审。

*将场景识别的进展和结果作为阶段性交付物。

3.**问题：严重度概率评估主观性强**

***现象**：评估结果受专家经验、数据有限性等因素影响较大，缺乏客观标准。

***注意事项**：

*尽可能使用客观数据和标准化的评估方法。

*明确评估的概率阈值和严重度分级标准。

*采用多