隨著汽車電子電氣（E/E）系統(tǒng)復(fù)雜性的增加，以及自動(dòng)駕駛技術(shù)的迅猛發(fā)展，功能安全研發(fā)面臨著日益嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，研發(fā)成本也隨之上升。面對這一挑戰(zhàn)，經(jīng)緯恒潤憑借在功能安全領(lǐng)域的深厚積累，利用前沿的人工智能技術(shù)，成功自主研發(fā)了一款功能安全智能體——HIRAIN FuSa AI Agent，能夠自動(dòng)對功能安全分析對象開展危險(xiǎn)分析和風(fēng)險(xiǎn)評估，制定安全目標(biāo)，進(jìn)行安全分析導(dǎo)出安全要求，并持續(xù)開展研發(fā)測試驗(yàn)證活動(dòng)以保障整車安全。關(guān)于HIRAIN FuSa AI Agent的學(xué)術(shù)論文已被自然語言處理領(lǐng)域的高規(guī)格會(huì)議EMNLP產(chǎn)業(yè)應(yīng)用專區(qū)錄用，這無疑是對經(jīng)緯恒潤創(chuàng)新能力的高度認(rèn)可。

       HIRAIN FuSa AI Agent采用多智能體系統(tǒng)設(shè)計(jì)，每個(gè)智能體承擔(dān)特定角色，如功能安全經(jīng)理（FuSa Manager）、功能安全專家（FuSa Expert）和驗(yàn)證工程師（V&V Engineer），模擬現(xiàn)實(shí)世界中的功能安全分工與協(xié)作。該系統(tǒng)能夠自動(dòng)化執(zhí)行復(fù)雜的功能安全任務(wù)，低成本、高效率的完成功能安全研發(fā)與測試實(shí)施。

▎主體功能

● 功能安全目標(biāo)制定：基于危險(xiǎn)分析與風(fēng)險(xiǎn)評估（HARA）和ASIL等級劃分，明確整車必須滿足的安全目標(biāo)、

● 功能安全需求開發(fā)：根據(jù)功能安全目標(biāo)，通過FTA等安全分析方法，分析并輸出具體的功能安全要求、ASIL等級及安全狀態(tài)等

● 功能安全測試驗(yàn)證：依據(jù)安全需求制定測試策略，選擇合適的測試方法及用例導(dǎo)出方式，編寫測試用例，以確保實(shí)現(xiàn)全面的測試需求覆蓋

▎技術(shù)亮點(diǎn)

● 檢索增強(qiáng)生成（RAG）：構(gòu)建領(lǐng)域知識(shí)庫，結(jié)合智能體反思機(jī)制，高效處理復(fù)雜且知識(shí)密集的任務(wù)

● 多智能體協(xié)作：模擬真實(shí)世界中的分工，提高任務(wù)執(zhí)行的專業(yè)度

● 專業(yè)提示優(yōu)化：由資深功能安全工程師對提示進(jìn)行優(yōu)化，確保輸出符合業(yè)務(wù)需求

● 持續(xù)學(xué)習(xí)機(jī)制：系統(tǒng)能夠不斷學(xué)習(xí)和更新知識(shí)庫，以保持與前沿技術(shù)和標(biāo)準(zhǔn)的同步

▎產(chǎn)品優(yōu)勢

● 效率提升：智能體為風(fēng)險(xiǎn)評估提供高價(jià)值起點(diǎn)，較大提升評估效率

● 質(zhì)量改進(jìn)：智能體提供詳細(xì)推理過程和示例，提升HARA分析質(zhì)量

● 人機(jī)協(xié)同：人類專家與AI分工協(xié)作，最終評估符合ISO 26262標(biāo)準(zhǔn)，且具備高質(zhì)量

● 支持工具API集成：兼容Medini Analyze和Vector Informatik，加速功能安全開發(fā)

● 實(shí)時(shí)標(biāo)準(zhǔn)更新：自動(dòng)集成ISO 26262和VDA 702標(biāo)準(zhǔn)，提供實(shí)時(shí)合規(guī)更新

▎快速開始

● 系統(tǒng)登錄：點(diǎn)擊專屬鏈接，即可快速開始使用

● 功能模塊：在FuSa Manager界面進(jìn)行直觀編輯，操作簡單

● 指令生成：上傳功能需求文檔（支持txt、Excel、PDF等格式），快速響應(yīng)生成指令

● 需求生成：一鍵查看生成結(jié)果，并支持導(dǎo)出為Excel文件

       歡迎在后臺(tái)留下您的“姓名+單位+聯(lián)系方式”，立刻開始您的Hirain FuSa 智能體試用之旅！產(chǎn)品支持訂閱及私有化部署。 

參考文獻(xiàn)：

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[2] Hopfield, J. J. (1982). Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities. Proceedings of the National Academy of Sciences, 79(8), 2554-2558.

[3] Hinton, G. E., & Salakhutdinov, R. R. (2006). Reducing the dimensionality of data with neural networks. Science, 313(5786), 504-507.