智能网联汽车已非单纯交通工具，而是融合传感器、通信技术与人工智能的移动智能终端。其核心价值体现在通过 “车 – 人 – 路 – 云” 协同交互，实现驾驶安全、效率与体验的三重升级，同时也催生了全新的产业生态与技术挑战。
一、ICV 的核心技术架构：从单车智能到车路云协同
ICV 的技术体系围绕 “感知 – 决策 – 控制” 三大核心环节构建，已从早期单车自主进化为多维度协同模式。
- 感知层：全域环境感知能力
感知技术分为单车自主感知与网联协同感知两类。单车端通过 “激光雷达 + 毫米波雷达 + 摄像头” 的多传感器融合方案，实现对障碍物、车道线等环境要素的精准识别；协同感知则借助车车（V2V）、车路（V2I）互联，获取周边车辆、路侧设施的实时数据，弥补单车感知的距离限制与视野盲区。中汽研的检测数据显示，协同感知可使复杂路口的碰撞风险预警准确率提升 40% 以上。
- 决策层：AI 驱动的智能判断
决策系统已从传统规则引擎升级为基于大模型的端到端方案。该方案将感知数据直接映射为控制指令，减少模块间协同损耗，尤其在突发场景下的响应速度提升显著。苗圩指出，这种架构创新使 L3 级自动驾驶的决策响应时间压缩至 0.1 秒以内，远超人类反应速度。
- 控制层与网联层：执行与连接的基石
线控转向、线控制动等智能底盘技术是决策落地的关键，可实现毫秒级的车辆姿态调整；网联层则通过 5G、车载以太网等技术，构建 “云 – 管 – 端” 全域通信链路，支撑远程控车、OTA 升级等核心功能。截至 2025 年，我国已部署智能化路侧单元超 1.1 万套，为协同控制提供基础设施支撑。
二、全域安全威胁：ICV 面临的新型风险挑战
技术升级同步扩大了攻击面，ICV 的安全威胁已覆盖 “云 – 管 – 端” 全链条，呈现多维度、跨领域特征。
- 车端与车内通信风险
车载信息娱乐系统（IVI）和远程信息处理终端（T-BOX）是主要攻击入口。攻击者可通过蓝牙漏洞入侵 IVI 窃取用户数据，或利用 T-BOX 的诊断接口发送恶意指令，实现车门解锁、引擎启动等高危操作。车内 CAN 总线因缺乏安全机制，易遭受数据篡改攻击，而车载以太网的开放性又带来了 ARP 协议劫持等新风险。
- 远程攻击与云端漏洞
Upstream Security 的统计显示，2023 年 95% 以上的 ICV 安全事件源于远程攻击。云端服务的 API 漏洞、身份认证缺陷可能导致车辆控制权被盗，2024 年某车企就因云端数据库配置不当，造成百万级用户位置信息泄露。OTA 升级过程中，若加密与签名机制不完善，还可能出现升级包被篡改、注入恶意程序的风险。
- 数据安全与合规风险
ICV 产生的敏感数据涵盖用户隐私与地理信息双重维度。中汽研在检测中发现，部分车辆控制器明文存储 GPS 定位数据，可直接解析出精准轨迹，违反 GB/T 44464 数据安全标准。更值得警惕的是，境外企业借智能驾驶研究开展非法测绘的案例，凸显数据安全与国家安全的深度关联。
三、多层防护体系：技术、管理与监管的协同构建
应对复杂威胁需建立全方位防护框架，单一环节的防护已无法满足安全需求。
- 技术防护：构建纵深防御能力
密码技术是基础支撑，通过 SM4 等算法实现通信加密与身份认证，可有效防范中间人攻击。入侵检测与防御系统（IDPS）结合 AI 技术，能识别 DoS 攻击、恶意指令注入等异常行为，配合云端车辆安全运营中心（VSOC）形成动态监控体系。硬件层面，可信执行环境（TEE）与硬件安全模块（HSM）的部署，可确保加密密钥与固件的完整性。
- 管理体系：贯穿全生命周期
企业需将安全嵌入设计、生产、运维全流程。在研发阶段开展威胁分析与安全测试，运维阶段建立应急响应机制，尤其要加强供应链管理。某车企曾因供应商软件中遗留的开源库漏洞，导致数据向境外服务器隐蔽传输，最终延误车型上市。对供应商的安全能力评估已成为车企准入的核心指标。
- 监管与协同：跨领域共治
政策层面，我国已出台《国家车联网产业标准体系建设指南》，计划到 2025 年制定超 100 项 ICV 标准。行业层面，韩夏建议推动企业从 “被动合规” 转向 “主动免疫”，利用 AI 技术构建 “以智对智” 的防御范式，同时建立高价值数据合规共享机制，降低研发与安全成本。
四、常见问答（FAQ）
- Q：L2 与 L3 级 ICV 的核心区别是什么？
A：L2 级为辅助驾驶，驾驶员需持续监控环境并承担主要责任；L3 级属于有条件自动驾驶，在特定场景（如高速路）下系统可接管全部驾驶任务，出现风险时再请求人类接管，责任界定与安全要求更严苛。
- Q：激光雷达是 L3 级自动驾驶的必需品吗？
A：目前主流方案中激光雷达是关键配置。其测距精度与抗干扰能力可弥补摄像头在恶劣天气下的不足，中汽研的测试显示，配备激光雷达的车型在雨雾天气下的障碍物识别准确率比纯视觉方案高 60% 以上。
- Q：OTA 升级为什么会有安全风险？如何防范？
A：OTA 若缺乏完善加密与签名机制，升级包可能被篡改或注入恶意代码。防范需采用端到端加密传输、升级包数字签名、升级前完整性校验等技术，同时建立升级异常的应急回滚机制。
- Q：智能网联汽车的数据会被车企滥用吗？
A：合规车企需遵循《个人信息保护法》等法规，对用户数据实行分类分级管理。敏感数据如定位信息需加密存储，且使用前必须获得用户授权。2025 年起，车企需定期向监管部门提交数据安全审计报告。
- Q：车路协同技术能解决所有自动驾驶难题吗？
A：车路协同可显著提升复杂场景适应性，但无法完全替代单车智能。极端天气下的通信延迟、路侧设施故障等问题仍需依赖单车传感器冗余设计，两者的深度融合才是最优路径。
- Q：购买 ICV 时应重点关注哪些安全配置？
A：建议优先选择配备硬件安全模块（HSM）、具备 OTA 安全防护、搭载入侵检测系统的车型，同时查看车企是否通过 ISO/SAE 21434 汽车网络安全认证。
五、结尾
智能网联汽车的发展始终在技术突破与安全防护的平衡中前行。当 AI 大模型持续优化驾驶决策，当车路云协同不断拓展应用边界，安全防护体系也必须同步迭代。如何让技术创新不逾越安全红线，让用户在享受智能便利的同时免除后顾之忧，既需要企业的技术深耕与责任担当，也离不开行业协同与规则完善。这场关于 “智能与安全” 的平衡艺术，仍在持续书写新的答案。
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