车载电子系统验证中功能安全概念阶段目标与指标的设定验证

功能安全概念阶段（FSC）是车载电子系统功能安全流程的核心枢纽，上承车辆层面的安全目标（Safety Goal），下启系统级功能安全要求（System-level FS Requirement）的落地。该阶段的核心任务是将抽象的“安全意图”转化为可指导设计的具体目标与可量化指标，其合理性直接决定后续开发是否“走在正确的安全轨道上”。本文围绕该阶段的目标设定逻辑、指标维度及验证方法展开，结合车载场景说明如何避免“安全概念悬空”，确保目标与指标的可落地性。

功能安全概念阶段的核心定位：从“意图”到“指令”的转化

在ISO 26262框架中，功能安全流程分为“概念阶段”“系统阶段”“硬件阶段”“软件阶段”四大环节，其中FSC阶段是安全需求的“翻译层”。此前的危害分析与风险评估（HARA）已识别出车辆层面的危害场景（如“AEB系统失效导致碰撞行人”）及对应的安全目标（如“避免因AEB失效导致的行人碰撞”），但这些内容仍是“顶层意图”——FSC阶段的任务就是将其拆解为系统级的“可执行目标”，并定义“如何证明目标已实现”的指标。

举个例子：某车型的自适应巡航系统（ACC），其安全目标是“避免因ACC失效导致的追尾碰撞”。FSC阶段的核心工作就是将这一目标转化为“系统需在故障发生时及时断开ACC功能，并提醒驾驶员接管”的具体目标，同时明确“故障检测时间≤100ms”“单一故障下车辆减速至安全车速”等可验证的指标。

简言之，FSC阶段的价值在于：让“安全”从“口号”变成“可操作的任务”，为后续系统设计、硬件选型、软件开发提供明确的“安全锚点”。

目标设定的底层依据：从安全目标到系统功能安全要求

目标设定的第一步是回溯HARA分析的输出。HARA已识别出所有与系统相关的危害场景（如“ACC系统失效导致车辆失控”）、暴露概率（Exposure）、严重度（Severity）及可控性（Controllability），这些是目标设定的“边界条件”——目标必须覆盖所有高风险场景（如ASIL D级的碰撞场景）。

第二步是定义系统的“安全状态”（Safe State）。安全状态是系统故障时需进入的低风险状态，例如：ESP系统故障时切换至常规制动、自动泊车系统故障时停止车辆并开启双闪。目标设定需明确“何种故障下进入何种安全状态”，这是功能安全的核心底线。

第三步是关联系统功能需求。目标不能脱离系统的核心功能，例如：自动紧急制动系统（AEB）的目标需围绕“识别障碍物并触发制动”的功能展开，不能设定与功能无关的安全要求（如“优化燃油经济性”）。某车企的AEB系统在FSC阶段设定的目标是“避免因系统故障导致的行人碰撞”，正是基于“AEB的核心功能是行人保护”这一逻辑。

指标设定的关键维度：可量化、可验证的安全属性

指标是目标的“量化表达”，需满足“SMART原则”（具体、可衡量、可实现、相关性、时限性）。在车载电子系统中，指标设定的核心维度包括：

1、ASIL等级分配：这是最基础的指标，需根据HARA结果将安全目标映射到系统级ASIL等级（如ACC系统的ASIL B、AEB的ASIL D）。ASIL等级决定了后续开发的严格程度（如ASIL D要求双重冗余设计）。

2、故障检测率（FDR）：指系统能检测到的故障占总故障的比例，例如：某车载以太网网关要求FDR≥95%，意味着100个故障中需至少95个被系统识别。FDR直接反映系统的“故障感知能力”。

3、故障响应时间（FRT）：指从故障发生到系统进入安全状态的时间，例如：ESP系统要求FRT≤100ms——若响应时间过长，可能导致车辆失控。某车型的ESP系统在FSC阶段设定FRT≤80ms，正是基于“紧急制动时的车辆动力学响应窗口”。

4、单一故障下的安全保持能力：指系统在出现单一故障（如传感器失效）时，仍能维持安全状态的能力。例如：自动泊车系统要求“单一传感器故障时，车辆停止并保持静止”，确保不会因单侧雷达失效导致碰撞。

5、诊断覆盖率（DC）：指诊断机制能覆盖的故障类型比例，例如：某发动机控制单元（ECU）要求DC≥90%，涵盖传感器故障、执行器故障及通信故障。

目标与指标的验证方法：从分析到迭代

目标与指标的验证不是“一次性确认”，而是“分析-迭代-确认”的循环过程。常见的验证方法包括：

1、HARA回顾分析：验证目标是否覆盖了所有高风险危害场景。例如：某车型的自动泊车系统，在HARA中识别出“因摄像头故障导致的车位识别错误”场景，若FSC阶段的目标未包含“摄像头故障的安全处理”，则需补充目标。

2、故障树分析（FTA）：从顶层故障（如“车辆碰撞”）反向推导底层原因，验证目标是否覆盖了所有导致顶层故障的路径。例如：某AEB系统的FTA分析显示，“雷达失效”是导致碰撞的关键原因，若FSC阶段的目标未包含“雷达故障的安全处理”，则需调整目标。

3、失效模式影响及诊断分析（FMEDA）：通过量化计算验证指标的可达性。例如：某ESP系统的FDR指标为≥95%，通过FMEDA计算得出：传感器故障的检测率为98%，执行器故障的检测率为92%，整体FDR为95.5%，满足指标要求。

4、边界条件验证：验证指标是否符合系统的物理约束。例如：某ECU的FRT指标为≤50ms，但车载处理器的运算时间需60ms，此时需调整指标（如放宽至70ms）或优化硬件选型。

常见误区：避免目标与指标的“悬空”问题

在实际项目中，目标与指标的设定常陷入以下误区：

1、目标“太抽象”：例如“确保系统安全”，未明确“安全的具体场景”（如避免碰撞、避免误操作），导致后续开发无方向。正确的目标应是“避免因系统故障导致的车辆追尾碰撞”。

2、指标“不可量化”：例如“提高故障检测能力”，未给出具体数值（如≥90%），无法验证是否达标。某车企曾在早期项目中设定“优化AEB的安全性能”指标，因无法量化，导致系统开发完成后无法确认是否满足安全要求，最终只能重新迭代FSC阶段。

3、指标“脱离约束”：例如某自动泊车系统要求FRT≤50ms，但车载通信总线的延迟需30ms，ECU运算需40ms，总时间超过70ms，导致指标无法实现。此时需调整指标或优化系统架构（如采用更快的总线协议）。

4、目标“重复或遗漏”：例如同一系统的两个目标都要求“避免碰撞”，导致冗余；或遗漏“因通信延迟导致的故障”场景，导致安全漏洞。

与后续阶段的衔接：确保概念落地的关键

FSC阶段的目标与指标不是“终点”，而是后续系统设计、硬件开发、软件开发的“输入源”。例如：

1、系统设计阶段：需根据指标选择符合要求的硬件。例如：某ESP系统的FRT指标为≤80ms，系统设计时需选择运算速度≥1GHz的微控制器，确保故障响应时间达标。

2、硬件开发阶段：需根据ASIL等级选择冗余设计。例如：ASIL D级的AEB系统，需采用双摄像头+双雷达的冗余传感器方案，确保故障检测率≥98%。

3、软件开发阶段：需根据诊断覆盖率指标设计诊断算法。例如：某ECU要求DC≥90%，软件开发时需设计传感器自诊断、通信校验、执行器反馈检测等机制，覆盖90%以上的故障类型。

某车型的ACC系统，在FSC阶段设定“FDR≥92%”的指标，系统设计时选择了“毫米波雷达+摄像头”的融合方案，硬件开发时采用了双MCU的冗余架构，软件开发时设计了雷达信号自诊断算法，最终量产时的FDR达到93.5%，满足指标要求。