智能汽車的安全性保障是一個(gè)復(fù)雜但至關(guān)重要的問題。

主動安全方面，通過融合雷達(dá)、攝像頭等多種傳感器，車載系統(tǒng)能實(shí)時(shí)監(jiān)測周圍環(huán)境，主動識別潛在威脅，比如預(yù)警行人或障礙物，還能感知駕駛員疲勞狀態(tài)。

被動安全上，采用高強(qiáng)度鋼材和碳纖維等新型材料構(gòu)建堅(jiān)固車身，配備多位置安全氣囊。

智能互聯(lián)方面，連接互聯(lián)網(wǎng)獲取實(shí)時(shí)道路和天氣信息，規(guī)劃最優(yōu)路徑，提升行車效率與安全性。5G 普及下，與云端實(shí)時(shí)交互，事故時(shí)自動傳輸信息并撥打救援，獲取路況預(yù)報(bào)等。

無人駕駛技術(shù)確保行車安全，靠多種傳感器實(shí)時(shí)感知環(huán)境，復(fù)雜數(shù)據(jù)處理和算法轉(zhuǎn)化信息為決策，通信技術(shù)實(shí)現(xiàn)信息共享，紅外技術(shù)增強(qiáng)夜間安全性，還有多重備份系統(tǒng)應(yīng)對故障。其優(yōu)勢在于反應(yīng)速度快、避免人為錯(cuò)誤、高度準(zhǔn)確、數(shù)據(jù)共享學(xué)習(xí)。

但也面臨技術(shù)難題、法律法規(guī)適配、道路狀況復(fù)雜、安全威脅和網(wǎng)絡(luò)攻擊等挑戰(zhàn)。

智能汽車存在網(wǎng)絡(luò)安全隱患，要建立防護(hù)體系、加強(qiáng)加密認(rèn)證、定期查補(bǔ)漏洞、培訓(xùn)相關(guān)人員、建立應(yīng)急機(jī)制。

預(yù)防軟硬件故障，要把控質(zhì)量、建立診斷監(jiān)控系統(tǒng)、制定維保計(jì)劃、考慮故障應(yīng)對、建立應(yīng)急預(yù)案。

解決系統(tǒng)漏洞，需完善測試審計(jì)機(jī)制、優(yōu)化算法模型、建立信息共享機(jī)制、應(yīng)用人工智能、制定安全標(biāo)準(zhǔn)。

人機(jī)交互問題，要加強(qiáng)駕駛員狀態(tài)監(jiān)測警示、優(yōu)化界面、考慮心理需求、建立培訓(xùn)機(jī)制、制定應(yīng)急預(yù)案。

法律法規(guī)方面，要明確法規(guī)責(zé)任、建立認(rèn)定機(jī)制、加強(qiáng)隱私保護(hù)、鼓勵(lì)行業(yè)自律、推動全球標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一。

在智能網(wǎng)聯(lián)商業(yè)化落地前，要解決數(shù)據(jù)和算法的安全問題。數(shù)據(jù)方面，注意隱私、質(zhì)量和保護(hù)；算法要注重可靠性。對此，有可解釋性、公平建模、可信驗(yàn)證等對策。

車載智能計(jì)算平臺面臨功能安全應(yīng)用方案未共識、預(yù)期功能安全國內(nèi)研究空白、信息安全未融入產(chǎn)業(yè)生態(tài)等挑戰(zhàn)。應(yīng)圍繞產(chǎn)業(yè)需求布局，深化架構(gòu)研究，加快標(biāo)準(zhǔn)研制。

智能汽車安全防護(hù)可借鑒車聯(lián)網(wǎng)攻擊場景，比如發(fā)現(xiàn)漏洞要及時(shí)修復(fù)，與專業(yè)信息安全公司合作，構(gòu)建防護(hù)體系，平衡發(fā)展與安全。具體要加固安卓系統(tǒng)、混淆代碼保護(hù)、加密傳輸敏感信息、做好云端數(shù)據(jù)加密校驗(yàn)、分析威脅風(fēng)險(xiǎn)并采取措施、采用安全測試和及時(shí) OTA 更新。