HAZOP分析（Hazard and Operability Study）是一种系统化、结构化的风险评估方法，最初起源于化工行业，现已被广泛应用于包括自动驾驶在内的复杂系统安全评估领域。该方法通过引导词（如「无」「多」「少」「反向」等）对系统设计或操作流程进行系统性偏差分析，识别潜在危险源和可操作性缺陷，从而提出针对性的改进措施。在自动驾驶汽车开发中，HAZOP分析常被用于验证感知决策系统、控制算法或人机交互设计的可靠性，尤其擅长发现那些在常规测试中难以暴露的边界条件风险。
对于自动驾驶AI产品经理而言，理解HAZOP分析的价值在于其能提前暴露系统脆弱性。例如在规划变道逻辑时，通过「反向」引导词可模拟错误的车道线识别场景；使用「延迟」引导词则能测试通信时延对协同驾驶的影响。这种方法与传统的故障树分析形成互补，特别适合应对自动驾驶系统中多因素耦合引发的「长尾风险」。当前ISO 21448（SOTIF）标准已明确推荐将HAZOP作为预期功能安全的分析工具，其结构化思维也可迁移至AI产品的需求评审环节。