■ 中国工业报记者 祁晓玲

在汽车技术迅猛发展的当下，用户隐私保护逐渐成为社会瞩目的焦点。车内摄像头、麦克风以及定位系统等智能设备的广泛应用，虽为驾驶者带来了前所未有的便捷体验，但也潜藏着个人隐私数据泄露的风险。

11月8日，“汽车隐私保护”标识于2024中国汽车软件大会上隆重发布。比亚迪DM-i及其相关车型、蔚来ET7及其相关车型、理想L9及其相关车型、路特斯Eletre、特斯拉ModelY及其相关车型、哪吒S等20余种车型率先通过测评，并获授权使用“隐私保护”标识，为汽车隐私保护树立了新标杆。

早在2021年，为规范汽车数据处理活动，守护个人与组织的合法权益，维护国家安全及社会公共利益，工信部等五部委联合颁布了《汽车数据安全管理若干规定（试行）》，对汽车行业提出了明确的数据安全要求。

据中国汽车工业协会总监韩昭介绍，基于该规定及国标GB/T41871，中国汽车工业协会与中国网络安全产业联盟汽车网络安全工作委员会联合技术机构，深入钻研并广泛借鉴国内外汽车测评之法，同时结合我国现行数据安全相关国家标准，精心制定了一套汽车隐私保护能力测评规范。此规范旨在对汽车的隐私保护能力进行专业、公平、公正的评估，进而增强消费者对汽车隐私保护能力的信心。

近年来，智能网联汽车快速发展，汽车数据安全已成为一个不可忽视的问题。汽车数据安全不仅关系到企业的核心竞争力，还直接影响消费者的隐私和财产安全，甚至涉及国家安全。    

对于消费者而言，汽车数据安全紧密关联着个人隐私与财产安全。智能汽车所收集的大量数据涵盖个人信息、驾驶习惯以及位置轨迹等内容。一旦数据泄露，极有可能被转售给第三方，致使个人信息遭到非法利用，引发账号被盗、财产受损等问题。市场研究机构君迪调查显示，中国消费者对智能汽车厂商保护个人敏感信息的信心明显不足，超过四成的消费者表示，完全没有信心或信心较为匮乏。此外，消费者还忧虑个人私密信息被偷拍后遭非法传播或被敲诈，以及车辆被黑客攻击而失去控制等严重后果。

从企业角度来看，数据安全意味着对自身知识产权的保护。伴随汽车智能化的发展进程加速，企业通过收集与分析车辆数据，不断完善算法，推动产品与技术的迭代升级。例如，特斯拉凭借大规模的数据采集，显著提升了其在市场中的竞争力，其超高股价的背后不乏数据价值的有力支撑。然而，一旦数据泄露，企业的核心竞争力可能被削弱，研发成果可能被窃取，这将对企业的生存与发展构成巨大威胁。与此同时，良好的数据安全管理还能够赢得消费者的信任，提升品牌形象。

在社会层面，汽车数据安全涉及国家安全。智能汽车上的传感器在行驶过程中采集的大数据，或许包含敏感信息。若处理不当，跨境数据传输可能给国家安全带来隐患。

近年来，网络安全事件频繁发生，针对整车企业、车联网信息服务提供商等相关企业的网络恶意攻击已高达280多万次。仅在2023年，全国就出现了二十余起与车企相关的数据泄露事件，数据安全问题愈发严峻。在智能网联汽车快速发展的大背景下，数据泄露风险与安全防范始终如影随形，这不仅关乎用户在“第三生活空间”内的隐私安全，更有可能直接威胁到行车安全乃至国家机密。

今年年初，中国电动汽车百人会发布的《智能网联汽车数据安全年度洞察（2023）》报告表明，多数车企在监管要求与安全事件的双重推动下，已构建起相对成熟的数据安全管理体系。超过80%的整车企业自建了数据安全团队，并配备了充足的安全人员，形成了与企业业务线并行的管理链路。然而，在数据分类分级、数据加解密、防泄露等方面，车企依然面临着诸多挑战。由于汽车作为高速行驶中的智能设备，对时延、性能等指标有着极高的要求，现行的数据加密方案往往难以在加密与性能损耗之间找到完美平衡点。同时，一些具备阻断能力的安全产品因准确性有待提升，目前尚不具备实际应用的条件。

2021年9月1日开始实施的《数据安全法》为汽车数据安全提供了根本遵循，汽车行业应以之为基础，全面、系统地构建汽车数据安全体系；明确汽车数据的分类和分级标准，针对不同类型的数据施行不同的安全保护措施。例如，对于涉及个人隐私的敏感数据，采用加密、脱敏等技术加以保护；对于重要的业务数据，建立备份和恢复机制，确保数据的可用性与完整性。另外还强化汽车数据的安全管理，建立健全数据安全管理制度和流程，明确数据安全责任主体，加强对数据的访问控制和审计监督。

《数据安全法》中，还提到大力支持建设汽车数据安全管理平台等基础设施，实现对汽车数据的集中管理和监控，提升数据安全管理的效率与水平。在智能网联汽车时代，数据的流通利用是推动汽车产业发展的重要动力。然而，数据安全问题也日益凸显，如何平衡汽车数据的安全与流通利用，成为汽车行业面临的一道难题。

一方面，汽车企业要严格遵守法律法规，确保数据的收集、存储、使用和共享符合法律的合规要求。

例如，在收集用户数据时，充分告知用户数据的用途和范围，并取得用户的明确同意；在共享数据时，与合作伙伴签订严格的数据安全协议，明确双方的安全责任和义务。

另一方面，汽车企业要积极探索数据的创新应用，促使数据要素更好地发挥价值。

例如，通过对汽车数据的分析和挖掘，为用户提供更加个性化的服务和产品，提高用户的满意度和忠诚度；通过与其他行业的数据共享和融合，推动汽车产业与其他产业的协同发展，创造更多的商业价值。    

随着智能网联汽车技术的持续发展，以大模型为代表的AI技术创新也给汽车数据安全带来了新的风险与挑战。一方面，大模型的训练需要大量的数据，这些数据可能包含用户的个人隐私和敏感信息，一旦数据泄露或被滥用，将会给用户带来严重的损失。另一方面，大模型的应用可能会导致汽车系统的复杂性增加，从而提升系统被攻击的风险。

为有效应对这些新的安全风险和挑战，汽车行业需要提前进行防范和布局。首先，加强对大模型训练数据的安全管理，建立健全数据安全管理制度和流程，确保数据的来源合法、用途明确、存储安全。其次，强化对大模型应用的安全评估和监管，建立健全大模型应用的安全标准和规范，确保大模型的应用不会对汽车系统的安全性和稳定性造成不良影响。最后，加大汽车数据安全技术的研发和创新力度，提高汽车数据安全防护的能力和水平。例如，研发基于人工智能的汽车数据安全防护技术，实现对汽车数据的实时监测和预警，提升汽车数据安全防护的智能化水平。

车百智库研报显示，多数车企凭借在信息化技术领域多年的投入与应用，以及与腾讯安全、奇安信等第三方安全服务商积极合作，在边界安全、端点安全和安全运营方面构建了较为完善的管理和技术体系。    

在相关法律、法规、标准的指引下，车企在数据安全治理方面形成了初步的组织架构和管理制度，但不同企业之间存在一定差异。在应用开发安全方面，也在推动“安全左移”，将数据安全合规要求融入到产品开发流程之中。

汽车数据权属问题亟待立法解决。据长安汽车党委书记、董事长朱华荣介绍，我国在汽车数据方面虽然发布了相关法律法规，但针对智能网联汽车的应用场景，现有法律法规未能明确非个人数据和个人信息之间的界限，权属不明的问题依旧突出。作为全国人大代表的他，在今年的全国两会上提出了《关于完善汽车数据产权立法的建议》。

一是明确汽车数据中个人信息的界限。车辆自身及零部件工况类数据、道路、天气等与外部环境有关的数据，无法识别到具体个人，不应属于个人信息的范畴；车控类数据及应用服务类数据中的不同数据与个人的关联性存在很大差异，需要从立法层面进一步予以明确。

二是细化汽车数据产权规定，落实车企对汽车数据的资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权。建议进一步在汽车行业落实《数据二十条》规定的数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权三权分立的数据产权规则，促进数据资源化、资产化、资本化。

相关业内人士表示，当前，我国智能网联汽车发展迅速，但汽车数据的分类分级要求对业务的指导性不足。监管更多聚焦在车和人相关的部分，对企业研发、生产等数据的分类分级未提出明确要求。

为解决这一问题，建议对现有汽车数据相关法规政策文件进行归纳及融合。

例如，适时更新《汽车数据安全管理若干规定（试行）》对重要数据的定义，使其更契合智能网联汽车发展的需求。同时，借鉴企业实践细化汽车数据分类分级规范标准，加快制定汽车行业重要数据参考目录。随着安全机构Up－stream发布的《2023年全球汽车网络安全报告》，过去五年全球汽车行业因网络攻击造成的损失超过5000亿美元。完善数据分类分级指导要求有助于车企针对不同级别数据采取差异化的保护措施，降低数据安全风险。

此外，细化的管理指导文件应让技术发展适度超前，采用分阶段、分周期的策略进行制定和实施。这样既能够为企业提供指导，又能避免监管对智能网联汽车发展造成制约。中国汽车工业协会、中国网络安全产业联盟汽车网络安全工作委员会等组织机构发布的关于汽车隐私保护能力测评的规范，为完善数据分类分级指导要求作出了积极贡献。