自动驾驶作为安全关键型 AI 系统，其决策失误可能引发灾难性后果，而形式化验证的 “全路径覆盖、数学级可信” 特性，正成为 L4/L5 级自动驾驶落地的核心安全支撑，具体应用集中在四大场景：

一、交通规则与场景建模验证 自动驾驶需严格遵守交通法规，但自然语言描述的交规存在歧义，形式化验证可将其转化为严谨的数学模型。例如《软件学报》提出的交叉路口测试场景验证方法，通过 Petri 网建模交规约束，库所描述车辆状态、变迁定义触发条件，再转化为 CCSL 中间语义模型，用 LTL 公式验证场景一致性。这种方式能覆盖 “闯红灯”“礼让行人” 等复杂交规场景，确保 AI 在所有路况下都能合规行驶，解决了传统测试场景覆盖不全的问题。

二、行为决策逻辑安全保障 自动驾驶的变道、超车、避障等决策逻辑，需应对海量环境变量组合。华东师范大学团队提出的 RoboSim 模型，基于贝叶斯网络推理决策逻辑，再通过 UPPAAL 工具进行形式化验证，确保变道超车等行为在动态环境中无冲突风险。其核心是将 “不碰撞”“保持安全车距” 等目标转化为时序逻辑命题，穷尽所有环境组合证明决策有效性，避免极端场景下的逻辑漏洞。

三、失效运行架构合规性验证 L4/L5 级自动驾驶要求 “失效仍能安全运行”，形式化验证是该架构的核心验证手段。TTTech Auto 的失效运行架构通过三层计算通道设计，用 SAL 模型检查器将 “无单点故障”“故障后安全靠边” 等目标编码为数学公式，遍历所有失效组合验证架构完备性。例如发现监控模块与冗余通道的共因失效风险后，通过算法多样性优化消除隐患，确保硬件 / 软件故障时系统仍能维持安全操作。

四、核心系统与合规标准对齐 自动驾驶操作系统、域控制器等核心组件，需满足 ISO 26262 等功能安全标准。开源龘微内核 V2.3 对线程调度、异常处理等关键代码进行形式化验证，证明系统符合 ASIL D 级安全要求，发现传统测试难以察觉的深层逻辑错误。这种验证让系统安全性可量化、可追溯，为自动驾驶获得合规认证提供了关键技术背书，避免因合规问题阻碍落地。

这些应用的核心是用数学证明解决自动驾驶的 “不确定性”—— 从交规执行、决策逻辑到系统失效，形式化验证提供 “必然安全” 的结论，而非 “概率性安全”。随着自动驾驶向高阶发展，其在复杂场景建模、多传感器融合验证等领域的应用将进一步深化，成为安全落地的必备技术。