生成内容必须包含事故责任主体标识字段，明确区分AI本体（非责任主体）与开发者（法律实体），字段长度≥128bit 🆔 ID: 361317 ✅ 可用
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自动驾驶系统输出强制绑定开发者数字证书（符合ISO/IEC 27001标准），证书有效期≤3年且与事故时间戳关联 🆔 ID: 361318 ✅ 可用
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机器生成的事故报告需嵌入责任归属哈希，采用SHA-3-512算法链接至开发者注册数据库（如韩国国土交通部备案系统） 🆔 ID: 361319 ✅ 可用
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所有AI自动驾驶日志必须记录事故前10秒传感器原始数据（精度至毫秒），包括激光雷达点云密度≥100点/m3、摄像头帧率≥30fps 🆔 ID: 361320 ✅ 可用
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生成内容中的事故责任判定需附加法律依据字段（韩国《汽车事故赔偿法》第3条及《人工智能发展与伦理法案》第12条），引用条款版本号 🆔 ID: 361321 ✅ 可用
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人工智能系统必须标注事故触发时的决策树节点（决策路径哈希绑定），节点深度≥5层且包含≥3个传感器输入参数 🆔 ID: 361322 ✅ 可用
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机器生成的责任认定报告需包含开发者过错概率值（0.0-1.0），基于贝叶斯网络模型（训练数据≥10万起类似事故案例） 🆔 ID: 361323 ✅ 可用
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所有自动驾驶AI必须嵌入实时责任保险状态检查器（与韩国金融监督院保单数据库API直连），保额≥10亿韩元（约75万美元） 🆔 ID: 361324 ✅ 可用
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生成内容中的事故时间戳需精确至微秒（1e-6s），并与韩国国家授时中心（KORI）原子钟同步误差≤±10μs 🆔 ID: 361325 ✅ 可用
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机器生成的车辆控制指令序列需附加CAN总线日志（包含油门/刹车/转向信号原始值，精度±0.1%满量程） 🆔 ID: 361326 ✅ 可用
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人工智能系统必须计算事故场景下的系统响应延迟（从感知到执行的时间差），阈值≤100ms（符合ISO 26262-1功能安全标准） 🆔 ID: 361327 ✅ 可用
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所有自动驾驶日志必须包含GPS坐标精度（RTK定位，水平误差≤±2cm），与事故现场测绘数据匹配度≥95% 🆔 ID: 361328 ✅ 可用
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生成内容中的责任划分需嵌入多传感器数据融合算法版本号（如卡尔曼滤波器参数v4.2），并标注关键参数（如过程噪声协方差Q=0.01） 🆔 ID: 361329 ✅ 可用
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机器生成的事故重建模型需采用物理引擎精度≥90%（如CarSim或BeamNG.tech），碰撞点位移误差≤±5cm 🆔 ID: 361330 ✅ 可用
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所有AI开发者必须提交事故前软件版本哈希（Git commit ID完整字符串），并与事故时运行版本比对差异率≤0.1% 🆔 ID: 361331 ✅ 可用
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生成内容中的驾驶员干预状态需附加踏板开度传感器数据（精度±0.5%行程），方向盘扭矩值（精度±0.1Nm） 🆔 ID: 361332 ✅ 可用
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人工智能系统必须标注事故时天气条件（能见度≥100m、降水强度≤5mm/h）与传感器性能衰减补偿算法版本号 🆔 ID: 361333 ✅ 可用
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机器生成的责任认定需包含行人检测算法准确率（mAP≥0.92，COCO数据集基准），事故时检测置信度阈值≥0.85 🆔 ID: 361334 ✅ 可用
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所有自动驾驶系统必须嵌入紧急制动响应时间测试报告（从识别障碍物到最大制动力输出≤150ms），符合UN R152法规 🆔 ID: 361335 ✅ 可用
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生成内容中的事故现场视频需附加帧级时间戳（精度至毫秒），并与事件数据记录器（EDR）数据同步误差≤±50ms 🆔 ID: 361336 ✅ 可用
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机器生成的责任追溯需包含AI训练数据集最后更新时间（UTC，精确至小时），且包含≥100万公里真实道路测试数据 🆔 ID: 361337 ✅ 可用
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所有AI开发者必须提供事故前3个月系统日志完整性校验值（SHA-256，连续日志无缺失），覆盖率≥99.9% 🆔 ID: 361338 ✅ 可用
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生成内容中的碰撞速度计算需基于IMU（惯性测量单元）数据（加速度精度±0.01g），与物理损坏痕迹分析误差≤±5% 🆔 ID: 361339 ✅ 可用
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人工智能系统必须标注事故时车道保持辅助系统（LKAS）激活状态（ON/OFF）及横向控制误差（≤±2cm车道偏移） 🆔 ID: 361340 ✅ 可用
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机器生成的责任认定报告需包含雷达反射截面（RCS）校准值（针对行人/车辆等不同目标类型），误差≤±0.5dBsm 🆔 ID: 361341 ✅ 可用
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所有自动驾驶日志必须记录事故前5分钟环境感知数据（包括摄像头HSV阈值参数、激光雷达反射率校准曲线） 🆔 ID: 361342 ✅ 可用
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生成内容中的系统故障码需附加OBD-II标准定义（如P0001-P1999），并与韩国汽车检测研究院（KATRI）故障库匹配 🆔 ID: 361343 ✅ 可用
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机器生成的责任划分需嵌入驾驶员注意力监测数据（如眼动追踪瞳孔直径变化≥0.3mm、头部角度偏移≥5°） 🆔 ID: 361344 ✅ 可用
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人工智能系统必须计算事故场景下的最小安全距离（基于相对速度与制动减速度，符合ISO 15622标准），误差≤±0.1m 🆔 ID: 361345 ✅ 可用
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所有AI开发者必须提交事故前软件功能安全评估报告（ASIL等级≥D，符合ISO 26262-5标准），测试覆盖率≥95% 🆔 ID: 361346 ✅ 可用
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