[汽車之家 資訊]  智能汽車的車輪，正沿著時間的航線疾馳而來。2021年3月26日，“智創·第三空間”2021中國智能汽車創新發展論壇暨汽車之家智能汽車評價體系發布會于北京隆重開幕，百度Apollo信息安全資深研發工程師汪明偉發表《構建人機信任的智能汽車安全系統》的主題演講，他表示，汽車智能化、網聯化、電動車帶來的安全風險給消費者造成很大的顧慮，如何通過全方位、無時無刻的安全保護，來構建人類與智能汽車的信任感，是如今擺在車企和相關研發機構面前的問題。

　　汪明偉稱，智能汽車當前面臨著多重的安全挑戰，因此要基于全生命周期做好安全開發，讓用戶通過感知全面的安全方案，來建立人車之間的信任感。

　　值得一提的是，雖然車輛在設計之初就應該考慮功能安全和信息安全等問題，但不可否認的是，沒有絕對的安全，百度Apollo也只能通過理論設計將安全風險控制在可承受的范圍之內。

以下為百度Apollo信息安全資深研發工程師汪明偉的演講實錄：

　　各位領導、各位嘉賓，媒體朋友們大家下午好！我今天的分享是，談一下百度Apollo在“構建人機信任的智能汽車安全系統”方面所做的工作。百度Apollo在智能駕駛領域一直是領跑的姿態，在智能網聯方面，也實現了車機系統市場占有量第一的成績。

　　剛才朱西產教授講到，汽車在智能化、網聯化、電動化的過程中會出現一些安全問題，包括自動駕駛安全，比如特斯拉2020年發生自動駕駛事故20余起；還有車聯網安全，2020年某汽車廠商被安全團隊破解可遠程控制其200萬輛聯網汽車；還有一個就是電池安全，2020年全年被媒體報道的電動車起火事故多達124起。

　　隨著汽車逐步智能化，其也將面臨更多的安全挑戰，這些安全問題主要可被歸為三類：一是車輛因素導致的安全問題，如電子電器系統故障、系統功能局限、功能安全等；二是人員因素，比如駕駛員誤用、誤操作；第三是環境因素，比如環境干擾、網絡攻擊、信息安全等問題。

　　由于涉及車輛安全的問題錯綜復雜，我們就在思考，未來智能汽車的安全應該以一種什么樣的方式運營，使它足夠安全。基于這個思考方向，我們從三個方向構建了百度Apollo的安全體系，首先是全域安全，所謂的全域安全是解決前面提到的功能安全、信息安全、數據安全，還有自動駕駛、智能座艙以及智能系統的安全問題。

　　其次，是借助車內部署的安全數據采集，形成安全的知識庫，從而去感知信息安全的風險問題；最后是提供可持續的安全運營，包括對安全事件的分析，以及對車輛進行持續性的關注。

　　那么具體到智能汽車上，百度Apollo能夠提供怎樣的安全方案呢？這里面有三個方向。

　　第一，在測試階段進行滲透。如今汽車之家也在構建車輛安全評價體系，我們希望能與其一起合作，貢獻一些思路。同時，百度Apollo會基于對安全的評估，對車輛進行安全設計和安全開發。這意味著，在車輛設計之初，我們就應該考慮功能安全和信息安全問題，并將其納入到整個車輛的E架構設計之中，并通過微型建模識別風險，基于風險做安全設計的導入，從硬件和軟件兩個層面做安全的設計。

　　第二，百度Apollo能夠為具體的車型提供差異化的安全產品，比如智能哨兵，它的靈感來源于特斯拉的視頻模式，結合百度車輛周圍的傳感器，加上云端強大的分析能力，來識別出這輛車周圍是不是有可疑的人員，然后通過基站網絡等發出信號，以嚇退這些非法人員。或者我們就把這種行為記錄下來，作為之后判責的數據支撐。

　　還有就是當前較為流行的智能鑰匙，百度Apollo的方案是通過嵌入安全的身份認證，結合百度的帳號體系來打造超級身份安全，以及讓用戶的操作更加便捷。接下來的一種應用產品是車載安全助手，以上產品均可供車企按需選擇。

　　第三，對車輛進行安全運營與溯源。百度Apollo會創建一個安全運營平臺，供車企全面的感知所有車的安全狀況，在這個平臺上，車企能知道哪些車型需要升級OTA以保障其安全，也能知道后續如何對車輛進行安全方面的改進。除此以外，我們還提供安全溯源系統和自動駕駛黑匣子，以通過數據的采集還原當時的事故到底是人為因素，還是黑客攻擊，或者車輛本身的缺陷問題。

　　舉個例子，在保護車輛不被黑客入侵的安全設計上，我們能夠做些什么？主要是四個方向。

　　首先是控制安全。即車輛在底層設計時，滿足合規性要求，防止黑客劫持車輛，讓用戶安心駕駛。其次是車輛自身的安全。支持車輛進行安全體檢，排除自身隱患；再次是大家比較關心的數據隱私安全。車內是人們生活、工作之外重要的第三方空間，這里面的信息不允許被惡意獲取，那么為杜絕風險，就要將隱私保護的能力授權給用戶；最后是通過車輛的軟、硬件的安全防護能力，保障用戶安心支付，保障車輛和用戶的財產安全。

　　另外，我們也思考了，現在智能化、網聯化之后會驅動哪些方面的變革，以及百度Apollo能夠提供哪些幫助。第一，我們能夠通過幫助車廠的安全運營人員，讓他看得到、也看得清安全問題，從而能夠對安全事件進行精準定位，以及對其詳細描述，并基以上條件作出正確的決策。目前百度Apollo安全運營中心已持續運營兩年，收集了很多來自自身以及其他車廠的安全問題。

　　第二是業務的變革。剛才朱西產教授也提到了，自動駕駛事故發生之后如何定責？這里面我們參考了飛機領域的自動駕駛記錄儀，在滿足合規以及保護隱私的前提下收集數據，再經過云端的大數據分析，來為當前重要的行為如何定責做儲備。

　　除了事故記錄之外，怎么去精準定位是誰的問題也很重要。智能汽車融合了電子安全、機器安全、功能安全和自動駕駛安全，怎么去區分它們？首先，內置系統會形成一些規則，同時基于事故信息安全的案例形成知識庫，基于知識庫結合云端的分析，能夠盡最大的可能性去幫助車企樹立安全品牌，進而避免非法的攻擊，以及惡意的事件。

　　基于人機的安全系統構建，汽車首先是消費者比較安全的交通工具，它的理念是以汽車安全云的概念來保護消費者在人身安全、隱私安全、操作安全、系統安全上的能力。

　　最后，在我們的汽車時代，智能駕駛已經顛覆了人們的駕駛習慣，智能座艙未來也會改變人與汽車的交互方式，而這一切要基于人車信任關系的建立，如此才能讓智能汽車得到更好的發展。感謝大家，我的分享到此結束。（編譯/汽車之家 宋愛菊）

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