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最新研究報告顯示，隨著智能網聯(lián)技術的發(fā)展，汽車智能化正在加速“進化”，成為繼手機之后的又一“移動智能終端”。數據安全將成為車企智能化競爭新“分水嶺”。

J.D. Power(君迪)9日發(fā)布的“2022中國消費者智能網聯(lián)汽車數據安全和個人隱私意識與顧慮調查”報告稱，與汽車智能化相伴的，是汽車每天產生的海量用戶數據。當下，越來越多的企業(yè)在后臺收集并使用這些數據，以進行產品的改良和體驗的優(yōu)化等。而隨著大量的數據被收集、共享和使用，這也對個人隱私帶來某種潛在的風險。

調查報告顯示，綜合來看，高度介意個人敏感信息被智能網聯(lián)汽車收集、使用和共享的受訪者比例高達77.4%。其中，智能汽車用戶對個人信息、車內攝像頭拍攝畫面信息、個人生物特征數據和地理位置及路線信息最為敏感。

而當被問及“在什么情況下你可能愿意考慮共享個人敏感信息”時，大部分的用戶選擇了與行車安全和路線規(guī)劃相關的場景。其中排名前五的場景為：為了及時獲得碰撞提醒和緊急救援，保證行車安全(73.7%)；為了避開擁堵道路，精準規(guī)劃行車路線(53.5%)；為了查明車輛故障(41.7%)；為了調查事故原因(38.1%)；為了查詢附近商店、加油站/充電站、停車場等信息(36.8%)。

根據相關機構預測，2020年中國智能網聯(lián)汽車滲透率為15%左右，而2025年其市場滲透率有望超過75%，高于全球市場平均水平。在未來幾年的時間里，中國的智能網聯(lián)新車市場將迎來井噴。

調查報告發(fā)現(xiàn)，超過九成(94.6%)受訪消費者會有傾向性地選擇注重數據安全和保護個人敏感信息的汽車品牌。其中，54.6%的消費者表示“一定會”購買數據安全保障能力強的汽車品牌。

報告指出，隨著社會對智能網聯(lián)汽車關注度的提升，數據安全正成為影響消費者購車決策的重要因子，并成為車企智能化競爭的“分水嶺”。這意味著，未來數據安全將成為車企核心競爭力。

汽車數據從何而來？

采集、存儲、上傳車輛數據是新能源汽車的最基礎要求，在技術層面上早已不存在障礙。

2016年11月，工信部發(fā)布《關于進一步做好新能源汽車推廣應用安全監(jiān)管工作的通知》（下稱《通知》），要求車企必須建立監(jiān)測平臺，并接入地方和國家兩級監(jiān)測平臺；從2017年1月1日起對新生產的新能源汽車安裝車載終端，實時監(jiān)測車輛的運行狀態(tài)、電池狀態(tài)、故障預警等。

為此，工信部組織制定了《電動汽車遠程服務與管理系統(tǒng)技術規(guī)范》（下稱《技術規(guī)范》），對車載終端等制定了相應的技術標準和要求，提交符合該國標要求的檢測報告成為新能源車型進入工信部目錄的必要條件之一。

《技術規(guī)范》對車載終端的數據存儲和采集的間隔時間、存儲介質的容量、斷電保護等方面提出明確標準。此外，對于詳細數據的采集范圍，《技術規(guī)范》也有明確界定，包括車輛狀態(tài)、充電狀態(tài)、運行模式、車速、加速踏板行程值、制動踏板狀態(tài)等共計13項。

不過，隨著新能源汽車向智能化和網聯(lián)化發(fā)展，以高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）為代表的電子輔助駕駛發(fā)展迅猛。在此背景下，《技術規(guī)范》中要求收集的數據主要適用于動力電池起火事故的調查，并不適用于輔助駕駛或自動駕駛車輛事故原因的分析。

針對新能源汽車智能網聯(lián)化的發(fā)展趨勢，工信部等三部門在2018年4月印發(fā)了《智能網聯(lián)汽車道路測試管理規(guī)范（試行）》，對智能網聯(lián)汽車的數據記錄提出了更高的要求，比如須自動記錄和存儲環(huán)境感知與響應狀態(tài)、車輛外部360度視頻監(jiān)控情況等信息在車輛事故或失效狀態(tài)發(fā)生前至少90秒的數據，且存儲時間不少于3年。

數據價值何在？

華為發(fā)布其自動駕駛云服務“八爪魚”時，顯示了其用于第三方自動駕駛算法驗證的仿真場景。視頻中，華為“八爪魚”仿真的武漢光谷廣場環(huán)形道路上車輛如梭，不僅電動自行車、行人的行動軌跡清晰可見，還有匯車、變道、“加塞”等場景。

場景仿真的基礎正是車載傳感器產生的環(huán)境感知數據，而這只是汽車行駛數據落地應用的縮影。

理想汽車董事長李想就ADAS和剎車失靈類似的問題提出建議，包括帶有ADAS的車型必須標配行車記錄儀，記錄時的畫面必須同步顯示ADAS是否運行，以及ADAS狀態(tài)下油門、剎車、轉向等對應的基礎工作狀態(tài)。李想表示，上述功能沒有任何技術上的難度，但是提供了相對重要的證據，減少“車主取證難、廠商被冤枉”的概率。

配備了ADAS系統(tǒng)的新能源汽車包含傳感、決策和執(zhí)行三個層面的軟硬件。其中，傳感系統(tǒng)包括雷達、攝像頭、V2X等；決策系統(tǒng)主要是自動駕駛算法；執(zhí)行系統(tǒng)則包括電子穩(wěn)定系統(tǒng)、電動助力轉向和自動變速器等。簡單來說，僅ADAS產生的數據就包含了車輛行駛過程中“看”“想”“做”三個層面的數據。

事實上，只要是涉足自動駕駛領域的公司，都在通過多種渠道收集車輛的真實行駛數據。

滴滴CTO兼自動駕駛CEO張博曾介紹，滴滴自主研發(fā)的“桔視”車載攝像設備，覆蓋了滴滴50%以上的網約車訂單和300多個城市?！敖垡暋痹O備收集的長尾場景數據，將幫助滴滴搭建更豐富的仿真測試場景庫，推動自動駕駛算法不斷迭代進化，加速自動駕駛應用部署。

特斯拉輔助駕駛系統(tǒng)Autopilot問世之初，實現(xiàn)了自動巡航、自動轉向、輔助變道、自動泊車等功能，并不斷迭代更新，新增了自動輔助導航駕駛等。在此基礎上，2019年特斯拉推出面向用戶收取訂閱費用的FSD（Full Self-driving），并通過OTA不斷更新，使其具備了智能召喚、紅綠燈識別、標志識別等功能。推動特斯拉輔助駕駛技術不斷更新的，是全球范圍內特斯拉車主帶來的近乎于零成本的海量行駛數據。截至去年4月，特斯拉公布的累計上路行駛里程已達48億公里。

但是，免費攫取用戶行駛數據的價值，在行業(yè)內并非沒有反對之聲。

智己汽車聯(lián)席CEO劉濤在接受采訪時表示，用戶數據很重要，它將驅動企業(yè)慢慢向前，成為迭代服務體驗的核心驅動力。為此，智己汽車劃出4.9%的股權收益以回饋用戶的數據貢獻?！熬湍弥悄荞{駛來講，需要不斷迭代升級，而這就需要不斷有用戶數據的積累。沿著智能時代的邏輯，如果繼續(xù)免費使用用戶數據，就是選擇與時代為敵?！?br />
車企從哪里發(fā)力？

智能汽車每天收集到的數據非常龐大，除駕駛員的個人信息數據之外，更重要的一點是，智能網聯(lián)汽車的傳感器能夠實時收集到高精度地圖數據，這涉及到很多敏感的地理位置信息。因此，車企想要合法合規(guī)使用數據，首先需要對這些數據進行分類。

汽車行業(yè)主要有 3 大類數據比較重要：

汽車研發(fā)過程中車輛狀態(tài)的相關數據，這一類數據一直被車企所收集，并留作自用。與用戶相關的隱私數據，當前國家有明確的法律法規(guī)要求車企對這類數據進行保護，并對不同的使用場景，對數據要進行明確的分類分級，并依據法規(guī)使用用戶隱私相關數據。敏感數據的使用，比如傳感器收集到的地理位置數據、高精度地圖數據，這一塊主要涉到國家安全部分，是車企需要非常關注的點。數據分類分級之后，則是數據的合規(guī)使用問題。

對此，上汽騰訊網絡安全實驗室聯(lián)合負責人陳寧根據目前的相關法規(guī)，總結了 5 方面舉措：

在使用數據前，車企的相關車輛應用服務必須要通過等保測評，并建立起相關的網絡安全或數據安全的配套防護措施和防范的管理體系。當前法規(guī)明確要求，默認車企不得收集用戶上車數據，如果需要收集，則必須告知用戶，以及需要收集的數據信息。在收集數據狀態(tài)中，讓用戶知道正在收集其數據，如果有些信息用戶不希望被收集，則需要允許用戶進行屏蔽。

車企要盡量將車內敏感數據模糊化處理，防止通過數據清晰定義用戶的情況出現(xiàn)。在數據流通和共享上，按照數據安全法和汽車數據安全法相關規(guī)定，車企每年 12 月份要上報數據安全報告。同時，汽車在向海外發(fā)展的過程中，如果數據要向境外輸出，則需要經過相關評審。建立數據的分級分類，并合法合規(guī)使用，僅僅是建立數據安全防護的基礎。在分級分類防護數據之后，更為重要的是，車企要建立針對網絡安全問題的應對和響應機制，以及相對應的處理技術能力。

此前，傳統(tǒng)的汽車產業(yè)中，如果汽車出現(xiàn)了某些安全問題，車企一般都會通過召回的方式解決這些問題，但召回的周期很長，很難適應網絡安全問題的節(jié)奏變化。

陳寧表示：“如果車企能夠建立起針對網絡安全問題的 48 小時之內的安全補丁或修復能力，這將是未來車企很大的競爭力?！?br />
加大研發(fā)投入車企要加速建立網絡安全防護體系

不過，現(xiàn)階段車企針對汽車數據網絡安全防護仍處于探索初期，其想要逐漸構建自己的安全防護網絡體系，將是一個相當漫長的過程。

一方面，數據安全僅僅是車企網絡安全建設中一部分內容，想要做好數據安全，車企還要打好很多地基工作。如云上安全，技術架構安全等，還包括很多相關網絡安全建設，如云上的邊界防護、安全監(jiān)測、網絡安全的漏洞或者網絡安全響應的能力等。另一方面，人才問題也是影響汽車網絡安全建設進程的一個重要因素。陳寧表示，在網絡安全領域，中國高校每年輸送的畢業(yè)生大概是 10 萬人左右，但自去年開始，出現(xiàn)非常大的缺口，未來的趨勢也是缺口逐漸變大，相對應的，涉及到汽車網絡安全的人才缺口，將會更大。

雖然汽車數據網絡安全建設是一個長周期的持續(xù)投入，但在當前各項法規(guī)要求的倒逼下，車企也應該逐漸加快自身在網絡安全防護體系的建設。

從車企本身汽車網絡安全建設進程來說，陳寧以上汽為例，闡述了上汽的汽車產品從研發(fā)，到生產，再到交付以及交付之后的相關防御措施。在汽車投產之前，對于產品的零件或者整車，會在技術和流程上，從安全設計、滲透測試、投產運營等方面做一系列的測試研發(fā)。針對車內安全網絡防護，上汽現(xiàn)階段所建立的防御體系主要是從云管邊端逐層防護，同時，傳統(tǒng)云驅動安全內容也適用于當下。

通道方面，則主要是從云端到車端的通訊鏈路，用加密方法進行加密，確保上汽的鏈路不會被截斷或者被中間人截取掉。同時，上汽也對車與車之間進行傳輸的信息給予加密保護，保證數據的安全性和唯一性。在車輛交付之后，上汽也會建立相關的防御措施，比如網關或者 IDPS 等，通過它將車輛相關的模塊或者相關的服務隔開，確保車輛在行駛過程中關鍵通信和關鍵指令不會被人惡意篡改掉。

除了車企本身的自我網絡安全防護體系建設外，車企也會尋求外部網絡安全公司的合作。其中，騰訊一直是將自己定位為汽車行業(yè)助手的角色，助力汽車行業(yè)在安全方面形成自身的能力。

騰訊在與車企的合作過程中，主要為車企提供 4 方面的能力，幫助車企構建數據網絡安全：

騰訊云助力車企云上安全，幫助車企在云服務端構建安全防護體系，形成有效的安全防護能力。

針對車端存在的 security 和 safety 風險問題，騰訊具備研發(fā)和測試等合規(guī)的品牌和工具，助力車企在這方面的能力建設。在數字化營銷場景下可能存在的“黑產”問題，騰訊可以提供相對應的解決方案，保證車企在營銷過程中更好的觸達用戶，大大降低”黑產”薅羊毛的機率。而騰訊能夠通過自身能力幫助車企對數據進行分類分級，界定清楚各類數據的重要性，并在此基礎上助力車企構建數據安全保護方案。

在實際的合作案例中，此前騰訊已經與上汽組建了聯(lián)合實驗室，上汽在設計了相關防御測試后，需要建立自己的驗證和測試體系。而騰訊則參與到了上汽部分車輛中智能座艙的設計和規(guī)劃工作，在設計和研發(fā)早期，基于安全防護方面的能力，助力上汽產品的研發(fā)。

前文也有所言，在數字化網絡安全防護方面，汽車行業(yè)還是“新兵”，車企雖然逐漸在加強對這方面的重視，但目前仍是處于早期投入階段。呂一平表示，在金融行業(yè)，一般在網絡安全方面的研發(fā)投入可能是在 6%-8% 之間，而當前汽車行業(yè)的投入則普遍在 2% 左右。

事實上，從法規(guī)密集發(fā)布情況來看，網絡安全給汽車行業(yè)做響應時間并不多了。如果車企不能夠加快節(jié)奏，逐漸提高在該領域的研發(fā)投入，極有可能面臨著極大的風險，一旦出現(xiàn)大規(guī)模的網絡安全事件，則將是對整個行業(yè)的重大打擊。