请问辅助驾驶系统的版本迭代，如何做到“万无一失”？

关于辅助驾驶系统的升级与迭代，它的每一次更新，背后到底是怎么确保系统安全的？

平时我们用的软件系统，出点 bug 很常见，甚至一些小公司，测试不充分、开发周期赶工，经常会出现“当天开发、当天上线”的情况。线上一出事，用户体验下降就算了，严重的甚至可能造成数据丢失、服务中断。

那么换个角度来看，辅助驾驶系统其实也归属于“互联网软件”范畴，只不过它更加依赖传感器、AI 识别、实时决策等模块，背后依然是研发人员在不断更新迭代。而它的最大风险在于——一旦出问题，就是人命关天的事情。

那么问题来了：

每次更新是怎么确保只修复旧 Bug ，而不会引入新的安全风险？

如何做“版本回归测试”，确保旧功能没有受影响？

识别系统（如摄像头+AI 模型）出错的概率，怎么规避？

代码层面是否有类似“形式化验证”、“灰度发布”等机制？

有无专门的安全审查流程，或者硬件模拟验证手段？

有没有做自动驾驶、车载系统相关的朋友来分享下你们在实际开发中，是怎么确保版本安全性与稳定性的。