新能源：商业化落地前 智能网联汽车怎么做好安全保障？

智能网络的新闻安全正在被提升到新议程上.。

车联网和智能网络汽车是时代工业化和新闻化融合的重要方向对推进产业结构变革、促进经济优质快速发展有重要意义。 近年来，中国智能网络汽车发展迅速，初步形成了l2以上汽车的研发和测试能力。 但是智能网络汽车作为网络环境下的移动终端在商业落地过程中出现了新的问题安全信任危机。

工信部建议，必须加快智能网络汽车关键技术的突破，并致力于完全的安全保障。

年第四届世界智能大会——车网络先导应用创新迅速发展的国际高峰论坛，中国科学院何积丰院士在关于《可靠的人工智能》的主题演讲中指出，人工智能与人类社会是共生关系，许多行业、智能制造、智能医疗、知识 与汽车行业相比，依靠人工智能技术，人工智能技术的迅速发展被认为引导智能网络汽车未来的方向，但在这个过程中发现了引起人工智能信任危机的几个问题。

何积丰院士认为现在有两种人工智能安全问题，比较它提出了面向四种对策和自主防御的ai互联网系统，辅助人类智能决策，实现了问题的解体、模型的确立、模拟决策和质量评价的作用

一是数据引起的不安全问题，有三种典型的不安全行为。

1、数据隐私，我们训练了很多数据，这些数据暴露了一点隐私不应该暴露。

很好

等。

2还没呢还没呢第一第二第三第二第二第二算法在这里，算法。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。

好1、说明、没用、作为没用、作为没用、但是、但是、例如

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1模型，模型，模型模型模型模型模型模型模型模型模型为

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是。

该对策与隐私保护相比，平衡功能系统的可靠性和身份数据信号的隐私。

第三安全对策是公平的建模，在给数据标注大标签时观察公平的要素，不论性别、国籍、年龄、健康、种族，纠正行动偏差，表现偏差，理解偏差和副本偏差，实现公平的建模

这些公平既有统计意义上的公平，也有个人感觉的公平和因果性的公平。 从数据到算法，必须注意历史偏差、聚合偏差、时间偏差、集体偏差，交替排除人口偏差、排序偏差、判断偏差、随机偏差。

第四方面的人工智能安全对策是可靠的验证，需要在验证、仿真、测试三者中得到人机融合系统支持的可靠的验证引擎。

中国软件评价中心、智能网联汽车测试工程技术中心主任宋娟的《车载智能计算平台安全系统的研究与建议》中同样提出，在车载智能计算平台面临的安全系统方面有很多挑战。

1、功能安全iso26262在自动驾驶行业的应用方案还没有形成共识。 以前汽车电子功能的安全性比较成熟，在自动驾驶方面，整车厂和智能计算平台公司还在积极探索，尚未形成领域共识。

2、期待功能安全国内研究基本空白。 国外已经在sotif方面开展了很多改进流程、措施，但国内研究基本上是空白。 标准体系建设方面必须完整，包括安全等级的划分、评价标准的规范制定。 测试能力需要加强sotif相关场景库的构建方法等建设。

新闻安全纵深防御理念还没有系统融入汽车产业的生态。

目前车载智能计算平台涉及硬件、软件、通信等多项关键技术，产品技术形态不明确，新闻安全分层、分布式技术支持也尚未成形。

要建立纵深防御系统，必须权衡智能网络汽车安全价格与效率的关系。 宋娟比较了快速发展现状和存在的挑战，提出了一些快速发展建议。

第一，围绕产业的实用诉求，以完整的产业链和产业建设为中心，进行整体布局、分布推进、建立健全的安全体系、突破重要的共性安全技术、保障产业安全和国家安全。

第二，深化架构研究，加快标准研发。 进一步深入产品体系结构研究，组织、确定和细分功能和性能要求。 加快车载智能计算平台标准化事业，建立健全的标准规范体系，促进领域共识。

在智能网络的应用水平上，高精度地图是确保安全的基础支撑。

四维图新高级副总裁孟庆昕认为，高精度地图是未来智能网络中的基础设施和载体，是公共旅行、智能交通、无人驾驶、安全应急和城市管理所必需的。

所有定位和实时新闻都被送回高精度地图平台的比较有效的运营商。 因为这种高精度地图的微细化、秒速更新、智能化的决定，无论在车道合作和自动驾驶模拟场景中的安全应用如何，都是重要的支持。

由于新闻的高速解决和系统的迭代，智能网络不断面临新的新闻安全威胁和风险，这与中国软件评价中心、智能网络汽车测试工程技术中心主任宋娟的担忧一致，代码

对此，宋娟提出了处理方案，研发时首先关注安全问题，需要同步全过程纳入安全管理理念，加快包括检测工具在内的研发和检测平台的构建，加强技术保障能力。

新闻安全是智能网络产业不可忽视的一环，停留在单一功能环节的安全考虑不完全，不系统。 沿袭全产业链、层次分类技术支持形成合力，从产业全局的角度考虑可以构建智能网络联合安全。