軟件定義汽車、數字化轉型的背后，是車企對于數據價值的爭奪。智能汽車已經進入“下半場”競爭，車企之間比拼的核心已經不再是硬件配置，而是數據的動態量以及對數據的處理和應用能力。
(資料圖)
隨著智能汽車的發展，相應的也帶來了數據量的爆發式增長。據國家工業信息安全發展研究中心副總工程師兼信息政策所所長黃鵬分享的數據顯示，一輛智能網聯汽車每天至少收集10TB的數據。這些數據不僅包含駕乘人員的面部表情、動作、目光、聲音數據，還包括車輛地理位置、車內及車外環境數據、車聯網使用數據等。
龐雜的海量數據，既是自動駕駛、智能汽車算法的養料，同時也對數據安全提出了更高的要求。尤其是自動駕駛研發息息相關的地理信息數據，一旦被濫用，有可能涉及到國家安全問題?；诖?，隨著智能汽車在市場上占有率的不斷提升，國家為了鼓勵和規范數據的利用，引導行業有序發展，正在不斷強化對汽車行業數據使用的監督。
近年來，我國陸續出臺相關法律法規，如《網絡安全法》、《數據安全法》、《汽車數據安全管理若干規定（試行）》等，對數據安全、個人信息保護作了基本規定，明確汽車數據處理者的責任和義務，規范汽車數據處理活動。
針對自動駕駛領域，自然資源部則下發了《關于促進智能網聯汽車發展維護測繪地理信息安全的通知》等重要文件，明確了自動駕駛道路測試屬于地圖測繪行為，必須由具備甲級測繪資質的企業執行。
隨著對數據安全、地理信息測繪相關新規的頒布，于車企而言，機遇與挑戰并存。一方面，相關新規進一步鼓勵、規范了對于數據的挖掘和利用。另一方面，隨著相關規定的進一步細化、監管的收緊，對車企及自動駕駛企業、圖商等角色提出了更高的操作規范和合規要求。在此背景之下，如何在兼顧合規與效率之間取得最大的平衡，成為汽車行業下一階段面臨的關鍵問題。
（1）地圖測繪監管持續收緊，機遇與挑戰并存
智能座艙和智能駕駛是智能汽車的兩大核心模塊，而整車中的數據也主要源自于這兩部分。
其中，智能座艙主要涉及到人車交互，收集包括駕乘人員的面部表情、隱私數據等，智能駕駛主要以道路數據采集為主，涉及地理環境、地理位置等信息。
針對智能座艙和智能駕駛，我國陸續出臺相關政策，比如針對智能座艙，去年8月，《汽車數據安全管理若干（規定）》正式發布。其明確要求保證行車安全需要，無法征得個人同意采集到車外個人信息且向車外提供的，應當進行匿名化處理，包括刪除含有能夠識別自然人的畫面，或者對畫面中的人臉信息等進行局部輪廓化處理。
同時，《規定》還倡導，汽車數據處理者在開展汽車數據處理活動中堅持“車內處理”、“默認不收集”、“精度范圍適用”、“脫敏處理”等數據處理原則，減少對汽車數據的無序收集和違規濫用，并進一步明確了汽車數據中的個人信息、敏感個人信息、重要數據以及汽車數據處理者的含義和類型。
結合此前發布的《網絡安全法》、《數據安全法》等相關法律法規，不難看出，車內涉及到用戶個人隱私的數據，需要將數據進行脫敏處理才能夠合法合規使用。隨著政策的發布和實施，未來滿足數據脫敏合規要求，將成為車企“合法合規”地使用汽車數據的必要條件，亦是部署數據閉環，向高階智能駕駛演進的必要前提。
與此同時，針對自動駕駛領域，尤其是高精度地圖采集方面，今年8月份自然資源部下發了《關于促進智能網聯汽車發展維護測繪地理信息安全的通知》，明確了自動駕駛道路測試屬于地圖測繪行為，必須由具備甲級測繪資質的企業執行。
同時，《智能汽車基礎地圖數據安全保護技術基本要求（國標征求意見稿）》對于智能汽車基礎地圖的數據處理、更新和服務的云做出了明確定義，要求只能使用私有云或社區云，且專有云必須由具備圖商資質的單位來負責管理、運營和維護。
這對于車企和自動駕駛企業來說，無疑會產生重大影響，畢竟自動駕駛技術的研發高度依賴于數據，而對自動駕駛數據采集進行明確規定，則有可能會影響車企自動駕駛技術研發的路徑。
不過，越大的挑戰越伴隨著機遇，國家對數據監管的日益嚴格，以及制定行業標準規范，本質上是促進行業有序發展，誰能夠快速搶占先機，就能夠獲得發展機遇。
（2）智能汽車地圖所使用的云服務，必須是專有云
汽車行業繁復嚴格的合規要求對相關企業帶來了較大挑戰。在業內人士看來，車企及自動駕駛企業等面臨著相關資質不足、缺乏合規云專區、缺乏完整的合規方案等難點。
相關新規不僅在地圖數據采集測繪維度給予了更為明確的規定，在智能汽車地圖所使用的云服務方面也做了明確定義。據國標發布的《智能汽車基礎地圖數據安全保護技術基本要求（征求意見稿）》和《信息安全技術、云計算服務安全指南》要求，智能汽車基礎地圖云必須由具備導航電子圖制作資質的單位負責管理、運營和維護，提供智能汽車基礎地圖數據和智能汽車基礎地圖傳感器數據處理、更新和服務等的私有云或社區云。
如果從安全的角度來說，自建私有云是最合適的路線。但于車企而言，這并不容易實現，畢竟自建云需要高額成本做支撐，以及長周期的開發時間，且自建云之后是否能夠達到理想效果，也并未可知。
而所謂的社區云，則是由若干客戶/組織共享的云端基礎設施，而社區云中的客戶群體具有共同責任、相同的安全需求、相同策略等屬性，客戶與這些有共同屬性（如同一行業、同一業務需求等）的已知客戶共享資源。
相比于私有云來說，社區云成本更低，性價比更高。因此，在當前發展階段，社區云是為企業提供一種平衡性價比和安全合規的有效方案。
這也就意味著，選擇合適的汽車云服務商，尤其是具備高精度地圖測繪資質的汽車云服務商，將成為有效路徑。
例如今年騰訊宣布在上海設立智能汽車云專區，是專門為智能汽車行業客戶服務，以多租戶的模式提供服務，屬于一種社區云的模式。而在資質方面，騰訊全資子公司大地通途擁有導航電子地圖制作甲級測繪資質，已通過云計算等級保護三級備案與測評。近日，中國首次發放城市高級輔助駕駛地圖許可，騰訊、百度首批獲準。
值得注意的是，地圖測繪相關資質也在持續收緊。截至目前包括高德、四維圖新、騰訊大地通途等19家企業通過資質復核,而此前具備甲級測繪資質的企業有31家,同比減少12家。
為更好的促進智能汽車的發展，需要更一步完善產業數據專有的管理制度。如何在滿足合規、安全、可持續發展的同時，更好的兼顧高效研發，需要政策機構與產、學、研界共同探索，尋找有效路徑。
免責聲明：該文章系我網轉載，旨在為讀者提供更多新聞資訊。所涉內容不構成投資、消費建議，僅供讀者參考。
