3、在模型建完之后，进行可解释性的评估，无论是隐层分析、模拟分析、敏感性分析，都能逐步推动。

此对策主要针对隐私保护，在功能性系统信任和身份数据信号的隐私方面取得平衡。

第三安全对策是公平建模，在给数据大标签时注意公平因素，不管性别、国籍、年龄、健康、种族，纠正行为偏差、表示偏差、理解偏差和内容偏差，达到公平建模。

这些公平里既有统计意义下的公平，也有个体感觉的公平和因果公平。从数据到算法，需要注意历史偏差、聚合偏差、时间偏差、群体偏差，通过交互排除人口偏差、排序偏差、评估偏差、随机偏差。

第四方面人工智能安全对策可信验证，需要有一个在验证、仿真、测试三方面对人机物融合系统支撑的可信的验证引擎。

中国软件评测中心、智能网联汽车测试工程技术中心主任宋娟的《车载智能计算平台安全体系研究与建议》中同样提出，车载智能计算平台面临的在安全体系方面存在诸多挑战。

1、功能安全ISO26262在自动驾驶领域应用方案尚未形成共识。在传统汽车电子功能安全比较成熟，在自动驾驶方面，整车厂和智能计算平台企业还都在积极探索，尚未形成行业共识。

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