在ISO 26262标准的汽车功能安全评估中，ASIL等级决定着系统所需采取的安全保障强度。但在实际应用中，很多企业发现ASIL评级结果存在偏差，不是过高就是过低，这往往会导致开发成本激增或潜在风险被低估。理解这背后的成因，并精准识别评估因子，是实现合理评级的关键。本文将围绕“ISO 26262 ASIL评级为什么不准确，ISO 26262 ASIL评估因子应怎样确认”这两个焦点展开讨论，并延伸分析评估因子应用的具体配置方式与场景差异。
一、ISO 26262 ASIL评级为什么不准确
ASIL评级不准确的问题，多数源于对评估输入的模糊理解与实际场景匹配不当。不同团队、不同项目间的标准执行差异，也容易放大评级误差。
1、伤害严重度评估主观性强
在对Severity等级进行判断时，过分依赖经验或类比而非基于具体场景数据，例如将低速泊车与高速巡航采用相同判断标准，会导致严重度被高估或低估。
2、暴露概率建模不准确
Exposure一项依赖使用频率与环境假设，若未细化不同驾驶条件下的暴露比例，容易得出偏离真实用车情况的过高或过低评估值。
3、可控性指标依据模糊
Controllability衡量人为介入避免伤害的能力，但许多团队未区分“经验驾驶员”和“普通驾驶者”差异，或对故障可检测性缺乏量化指标，从而使评估倾向偏颇。
4、采用过于保守策略
部分安全团队为规避认证风险，会人为将评级向ASIL D靠拢，这虽然保险，但会使开发过程陷入不必要的冗余设计，拉高成本。
5、未根据系统级别细分
当系统分解结构不清晰时，容易对整个功能块套用统一等级，而不是基于不同子功能分别评估ASIL等级，导致评级结果不具针对性。
二、ISO 26262 ASIL评估因子应怎样确认
为了让ASIL评级结果更贴近实际风险，应在评估因子建模、数据支持与分析策略方面做出清晰的标准化设定。
1、建立多级场景分级矩阵
在Severity、Exposure、Controllability三项因子上，构建包含“典型情境-用户类型-系统响应”的多级评估场景。例如，分别设定城区缓行、高速直线、山区夜间等驾驶工况下的不同暴露与可控性因子。
2、结合统计数据而非主观经验
Exposure建议基于已有交通事故报告、传感器数据或实车测试频率建模，而不是仅凭工程师主观预估；Severity则可结合ISO 26262 Annex B中建议的分类基础做扩展建模。
3、明确Controllability划分标准
推荐将C1到C3的分级细化为包含响应时间、报警机制、冗余设计等维度的打分机制，确保不同方案间的评价具备可比较性。
4、引入独立评审机制
评级前应由功能安全工程师与系统工程师交叉验证评估因子，排除单方主观判断误差；必要时引入外部审查以形成更完整闭环。
5、分类评估系统子功能ASIL等级
对于包含多功能模块的复合系统，不应笼统归类，应以“最小可执行功能”为单位进行独立ASIL评估，再通过ASIL decomposition方式分配适当的等级要求。
三、ISO 26262 ASIL评估因子的场景建模方式
相比仅修正输入参数，合理的场景建模机制能从根源提升ASIL评级的稳定性与适应性，特别适用于新型电子电控系统或多模式交互设计。
1、基于使用案例（Use Case）建立评估模板
将驾驶行为划分为若干使用场景，例如：跟车巡航、自动泊车、紧急避障等，并在每个用例下单独列出三项因子的具体判定范围。
2、引入系统角色识别与责任分摊机制
如涉及分布式功能（如V2X、云控平台等），应分别评估主控ECU、通信模块、感知前端等设备的独立ASIL值，建立责任链模型，避免因整体等级过高导致局部冗余设计。
3、区分功能层级与失效模式
同一功能可能在不同层级中承担不同安全目标，如制动功能中的“自动停车辅助”与“紧急制动”可被赋予不同ASIL等级，建模时应分别列入判定流程。
4、使用工具链对评级过程可视化管理
建议使用如Medini Analyze、Ansys medini、IQ-FMEA等工具对三因子模型进行图形化设定，输出ASIL Map，以提升审核时的一致性与透明度。
5、考虑区域法规与OEM内规差异
如在欧盟、北美或中国市场投放的车型，其法规条款、事故统计口径等略有差异，应在ASIL计算中嵌入区域参数模板，从而形成本地化适配。
总结
要解决“ISO 26262 ASIL评级为什么不准确，ISO 26262 ASIL评估因子应怎样确认”这类问题，核心不在评级算法本身，而在于数据输入、使用场景匹配与因子模型的构建逻辑。只有基于真实驾驶行为、合理场景分解与一致性评估机制，才能使ASIL评级真正贴合风险控制目标，既不低估风险也不盲目堆叠安全需求。未来随着自动驾驶等级提升、软件定义车辆演进，对ASIL模型的细粒度可调性与灵活适应能力将提出更高要求。
