风险评估是自动驾驶系统开发中的核心环节，指通过系统化方法识别、分析和评价潜在危险事件发生的可能性及其后果严重程度的过程。这一过程不仅需要量化计算特定场景下的事故概率，还需综合考虑环境复杂度、传感器可靠性、算法鲁棒性等多维度因素，最终形成对系统安全性能的客观判断。在技术实现层面，风险评估融合了概率统计、故障树分析(FTA)和失效模式与影响分析(FMEA)等工程方法，其量化结果直接指导自动驾驶系统的安全阈值设定与功能降级策略。
对于AI产品经理而言，风险评估需要贯穿产品全生命周期。在开发初期需建立危险场景库并进行风险矩阵评级，在测试阶段需通过影子模式积累实际道路风险数据，在运营阶段则需建立实时风险监控系统。值得注意的是，自动驾驶的风险评估具有动态演进特性，当系统遇到训练数据未覆盖的极端案例时，需要启动在线风险评估机制触发最小风险状态。当前行业普遍采用ISO 21448预期功能安全(SOTIF)标准框架，将可接受风险阈值设定为每小时10^-8次致命事故，这一指标正推动着感知算法冗余设计和决策规划保守策略的技术演进。