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ISO/PAS 8800:2024聚焦于道路车辆中AI系统的安全，与其他道路车辆安全标准相比，在适用范围、对AI技术的针对性、安全管理方法、对数据的关注程度以及验证和确认策略等方面存在明显差异。

1. 适用范围与技术针对性
- ISO/PAS 8800:2024：专门针对包含AI技术的道路车辆安全相关系统，尤其是基于机器学习的AI方法 ，明确其安全相关特性，为构建安全保证声明提供支持。
- 其他标准：如ISO 26262系列广泛适用于道路车辆功能安全，未突出AI技术特性；ISO 21448针对预期功能安全，虽涉及部分AI技术，但范围不如ISO/PAS 8800:2024聚焦于AI系统。

2. 安全管理与生命周期
- ISO/PAS 8800:2024：定义了专用于AI系统的安全生命周期，涵盖从需求推导到运营阶段的持续保障，强调迭代开发范式，关注功能不足和数据驱动的方法 。
- 其他标准：ISO 26262系列的安全生命周期侧重于功能安全管理流程；ISO 21448虽关注功能不足，但未像ISO/PAS 8800:2024那样为AI系统定制全面的生命周期管理。

3. 安全要求推导与措施
- ISO/PAS 8800:2024：针对AI系统的特点，从多个方面推导安全要求，如考虑模型不确定性、数据相关因素等，并提出具体的架构和开发措施来满足这些要求。
- 其他标准：ISO 26262系列基于功能安全要求进行推导；ISO 21448侧重于从预期功能的角度推导安全要求，对AI系统特性的考虑相对较少。

4. 数据管理
- ISO/PAS 8800:2024：详细定义了数据集的生命周期，涵盖从创建到维护的各个阶段，深入分析数据不足对AI系统安全的影响，并制定相应的应对措施。
- 其他标准：其他道路车辆安全标准较少专门针对数据集进行全面管理，对数据在AI系统安全中的关键作用关注不足。

5. 验证、确认与分析
- ISO/PAS 8800:2024：提出了适用于AI系统的验证、确认和安全分析方法，考虑到AI系统的独特挑战，如模型的不可解释性、数据依赖性等。
- 其他标准：传统的验证和确认方法难以完全适用于AI系统，ISO/PAS 8800:2024在这方面提供了更具针对性的策略和方法。