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      清華大學楊殿閣教授:數據安全管理關乎智能汽車競爭勝負

      作者:森林 2022-08-17 22:19:55 來源:新能源汽車網
      清華大學楊殿閣教授

        清華大學車輛與運載學院教授 楊殿閣

        7月24日,中國電動汽車百人會、中國信息化百人會在北京聯合召開2022年度第19期高端研討會,主題為“智能網聯汽車數據管理如何平衡安全與創新”。清華大學車輛與運載學院教授楊殿閣受邀出席,并發表演講。以下為楊殿閣發言整理。

        【核心觀點】:智能汽車的競爭不僅是國內競爭,更是全球化競爭。數據是智能汽車技術進步的生命線,如果在智能汽車數據上管得過多過細,阻礙了智能汽車技術的快速發展,那么就可能會導致我國在智能汽車技術領域落后于人。建議我國在智能汽車數據安全管理上,宜粗不宜細,采取“自上而下”和“自下而上”相結合的模式發展,國家“自上而下”統籌考慮定框架、定底線、確保安全的底線和邊界,同時給予企業和行業一定的自由度,“自下而上”開展探索,在國家劃定的底線和框架內,百花齊放,從發展角度探索智能汽車數據安全管理的細節,探尋安全與創新發展的“度”。

        01、智能汽車的發展需要數據驅動

        智能汽車的發展需要靠數據驅動,數據迭代是智能汽車技術進步的生命線。

        最近十年,智能汽車之所以能實現快速發展,是因為其采用了與以往完全不同的技術發展模式,從以基于人的經驗進行程序編制的控制邏輯轉向數據驅動。在舊有經驗控制邏輯模式下,在系統開發初期,可以基于人的經驗積累,通過編程迅速解決90%以上的問題,但剩下的卻是大量的、各種長尾效應的個案。

        比如傳統汽車上的很多控制系統,程序動輒上萬行,其實核心程序可能只有幾百行,上萬行代碼是因為有大量的長尾場景案例需要特殊處理。在這樣的發展模式下,系統的維護更新會變得越來越困難,程序越來越難進行更新,系統性能的提升也只能依靠人的經驗積累,依靠手工方式推動,直到達到一定程度后可能再也無法實現更新。

        基于大數據和AI的智能汽車的發展顛覆了舊有邏輯。系統依托人工智能、大數據等新興技術的快速進步,依托機器學習技術和海量數據驅動,使自動駕駛系統的性能提升邏輯上變得非常簡單,只要不斷積累數據,就能訓練AI系統去完善和提升性能,當遇到長尾場景案例時,只要有相應的數據,系統就能學會該案例的處理。所以只要不斷去積累數據,就會推動系統不斷發展,系統也會不斷得到提升。當然,在這種發展邏輯下,數據的積累和迭代就變得十分重要,甚至成為智能汽車發展的生命線。

        02、智能汽車數據非常復雜,需要守住安全底線

        智能汽車的數據來源非常復雜,既包括車載攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等感知的地理信息、交通信息、行人信息等外界環境感知數據,也包括駕駛員個人信息、車輛行駛軌跡、車載總線數據等車內數據。另外,手機與車機結合以后,在車上還會存儲個人社交賬號、支付密碼、家庭信息、車架號等個人隱私數據。因此,智能汽車的數據安全涉及多個方面:一是國家信息安全,如地理信息安全;二是個人隱私保護相關的安全,比如個人賬戶信息、密碼、位置等;三是涉及車輛安全防護,如網絡病毒、網絡攻擊等網絡安全問題。

        如果對智能汽車數據安全放任不管,確實會對國家和社會的安全,對個人隱私保護帶來重大隱患。世界上各個國家都對智能汽車的數據安全問題比較重視,紛紛出臺一些管理舉措。中國政府也是高度重視這一問題,去年,政府部門相關部門出臺了《汽車數據安全管理若干規定》,對智能汽車數據采集、存儲和跨境傳輸等做了嚴格的規定,守住了安全的底線,這是非常必要的,也是非常及時的。

        03、智能汽車數據管理需要兼顧安全與發展,宜粗不宜細

        智能汽車數據安全管理問題相對十分復雜,關鍵在于如何找到安全與創新發展的平衡點。如果只是想保證數據的絕對安全,其實很簡單,禁止智能汽車采集所有的數據就可以了;如果僅考慮發展,也很簡單,給企業最大的自由度,放任智能汽車的數據采集就可以。但兩個極端都不可取,唯有找到安全與創新發展之間的“度”,才能推動智能汽車產業健康發展。

        如何準確把握安全與創新之間的“度”?從目前來看并不明晰。智能汽車是一個正在發展中的技術,技術路線仍處于探索的階段,在其發展過程中,就想把這個“度”完整細致明確下來,是不太可能的,也是不合理的。相對而言,只有當技術發展到比較成熟階段,這個管理上的“度”才會更加明確。在此之前,相關數據安全管理規定不宜太細化,應當在守住基本安全底線的前提下給予企業一定的自由度。例如,對智能汽車數據跨境、數據存儲等都已形成基本的約束,對于地理信息數據采集存儲也采取資質管理,在保證基本安全的條件下,可以在數據使用、數據精度、數據歸類等方面適當給企業留下探索空間,待技術成熟之后再形成一些細化的規定,否則很容易出現“一管就死”的現象。

        當前,智能汽車的競爭不僅是國內競爭,更是全球化競爭。數據是智能汽車技術進步的生命線,如果在智能汽車數據上管得過多過細,讓我們的數據積累和使用很不方便,對AI、自動駕駛的推動效果不好,落后于國外,阻礙了技術的快速發展,那么就可能會導致我國在智能汽車技術領域落后于人。所以,建議我國在智能汽車數據安全管理上,宜粗不宜細,采取“自上而下”和“自下而上”相結合的模式發展,在智能汽車技術尚處于探索階段,國家“自上而下”統籌考慮定框架、定底線、確保數據安全的底線和邊界,同時給予企業和行業一定的自由度,“自下而上”開展探索,大學、行業組織和企業聯合起來,在國家劃定的底線和框架內,百花齊放,探索智能汽車數據的采集、存儲、管理和使用的細節,探索如何最好發揮數據作用,有效驅動智能汽車技術的發展,探尋安全與創新發展的“度”。

        當然,在這個探索的過程中,要求汽車行業企業要高度自律,堅守安全發展底線,對跨境數據傳輸、個人隱私保護持敬畏之心。

        智能汽車數據安全問題,需要政產學研通力合作才能解決,中國電動汽車百人會這樣的機構在這個過程中可以很好地發揮作用,幫助企業積極探索合適的技術路線,匯聚各方力量共同推動關鍵技術規范、標準的制定實施,同時做好政府與企業溝通的“橋梁”,為促進產業發展營造良好環境。

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