车智能传感器一辆车就有300多个传感器，智能汽车数据安全不容忽视

发布时间：2024-11-24 12:11:02

一辆车就有300多个传感器，智能汽车数据安全不容忽视

2010年，全球的数据只有2ZB，但在2025年，全球的数据已经达到175ZB。据IDC的预测，中国数据量增速最为迅猛，预计2025年将增加至48.6ZB，占全球数据圈的27.8%。

进入后数字化时代，随着数字化转型加快、数据量的快速增长，数据安全已经成为从国家、企业到个人都非常重视的问题。

在11月25日举行的2022全球数商大会上，全国政协常委、上海市政协副主席周汉民提到，近年来数据非法泄露和滥用，黑客攻击侵袭数据系统等事件频发，涉及国家安全、公共利益、商业利益和公民个人等多方面数据主体的权益，引发了越来越多的安全风险和监管挑战。

数据安全相关事件带来的经济影响也越来越严重。IBM 在2022年7月发布的《2022年数据泄露成本报告》显示，单个数据泄露事件的全球平均总成本为435万美元，为史上最高水平，比过去两年高出近13%。

在数商大会分论坛“数据安全论坛”上，多位与会专家在提及数据安全时，都表示这是非常宽泛的一个领域，从数据跨境、工业数据安全、个人隐私等等不一而足。

随着数字化、智能化对各个传统领域的赋能加速，越来越多新的数据安全问题也在冒出。上海大学计算机工程与科学学院副院长李玉峰表示，智能汽车正在成为新的移动端数据爆发点。随着智能汽车的发展，车联网的数据安全成为更迫切的问题。

在汽车的智能化之前，手机已经经历了智能化的过程，数据显示全球平均每人每天每部手机会产生1.5G的数据，当前汽车也走上了智能化、网联化的进程，相比手机其复杂度更高。

“许多智能车型安装了200甚至300多个传感器，以某品牌汽车的传感器配置为例，一共包括8个摄像头，1个毫米波雷达，12个超声波雷达，几乎是一个360度无死角的一个感知系统，采集的数据是非常惊人的。”李玉峰表示。

其中，车主的生物识别信息、通讯录、车内驾驶行为等数据涉及隐私采集，车外环境数据可能涉及敏感地域、关键人员与装备等等。

“如果一个品牌几十万辆汽车，每天都在一个城市里穿梭大街小巷，采集各种数据，将这些数据汇总到一起将会产生巨大的全方位的价值。”李玉峰表示，这样的数据安全事件影响也会更为重大。

车联网的数据安全影响的不只是数据，黑客通过篡改关键数据还将影响驾驶安全。目前，智能汽车已经发展到拥有五六十项控制权，正在逐步走向网络的远程控制。如果黑客修改OTA的配置数据，或者直接修改远程驾驶指令，都可能影响驾驶安全。

知名汽车网络安全公司Upstream Security发布的2020年《汽车网络安全报告》显示，自2016年至2020年，汽车网络安全事件的数量增长了605%。对近10年的接近1000个汽车网络安全事件的统计结果显示，由于网络安全问题或者网络攻击问题带来的数据安全和隐私泄露事件占比是最大的，达到39.9%。

不过，上海市数据交易专家委员会副主任邵志清对第一财经表示，并不存在绝对的数据安全，没有任何人能做到。但在目前的情况下，如何用最好的技术保证适度可控的安全、风险可控则是可以期待的。

除了技术外，数据安全最核心一块是制度，“以前认为安全的，现在不是那么安全了，因为通过大数据的关联，可以通过画像暴露出更多信息；反过来也一样，可能传统认为不安全的，现在可以通过技术做到安全。”邵志清对第一财经表示，怎样从制度层面进行跟进以保证安全也非常重要。

周汉民同样在大会上提到，以数字引领高质量发展，首先要更加注重数据安全的保护。制定数据安全保护战略规划，强化数据数据安全保护制度设计，为具体的安全政策与执行提供根本遵循，确立数据安全法制观念，在当下已是刻不容缓，当务之急。

中国智能汽车新一代传感器具体产品分析

本报告针对智能汽车新一代传感器的发展现状、市场格局、场景应用前景、主流企业的现状等问题进行了深入地研究与分析，并对当前行业内产品与技术发展趋势、产业生态和企业管理观念的发展趋势、市场投融资趋势进行研究与解读，同时报告对典型传感器的市场规模与渗透率进行预测，使行业内外人士可以更直观地了解当下中国智能汽车新一代传感器的发展进程与市场动态。

中国智能汽车新一代传感器具体产品分析

市场上典型的新一代传感器包括激光雷达、4D毫米波雷达、3D-ToF摄像头

激光雷达以半固态或者纯固态为主，减少了传统的机械扫描方式后，固态化的激光雷达更符合车规级标准，体积变小后也能够更容易地安装在车上。激光雷达的优势是探距远、测距精度高、识别度高，并可生产距离信息，但激光雷达容易受到恶劣天气、光照等影响，成本也较高。

4D毫米波是在传统毫米波基础上增加了高度信息 。4D毫米波相比传统毫米波雷达，其测距能力和测距精度都得到了大幅提升，并克服了无法识别静态目标物的缺点，但由于还是采用电磁波的原理，仍然易受到电磁干扰的影响。

3D-ToF摄像头利用ToF技术得到整幅图像的深度信息，能够获取到目标物之间更丰富的位置关系，也能利用CMOS的特性对物体姿态进行有效判断，限于分辨率和成本等因素，目前应用场景主要在舱内。

收发模块决定了激光雷达性能，固态化和SoC芯片化路线是发展方向

激光雷达主要分为发射模块、接收模块、扫描模块、控制及处理模块四个部分 ，其中，收发模块决定了激光雷达的大部分性能指标（包括测距、精度、功耗、点频等），二者占激光雷达总成本达到50%-60%。亿欧智库认为，905nm将采用 “VCSEL+SiPM”的方案，实现降本和性能提升，而1550nm将凭借探距优势，实现差异化竞争。

短期内，半固态产品是主流方案；长期方向上，纯固态产品是最终方案。减少机械运动部件的固态化方案，可使产品寿命更长、体积更小、灵敏度更高、更易符合车规级标准。

部分厂商的产品性能与可靠性已被市场认可，固态激光雷达成为行业发展目标

激光雷达厂商的固态化路径可分为从机械式向纯固态过度和直接跨入半固态/纯固态两类。其中，前者类型的企业前期主营业务皆来自工业级激光雷达方面业务，应用场景包括工业测绘、航空航天、地铁交通等，依靠稳定的现金流和技术底蕴，逐步过渡到固态化产品；后者类型的企业直接投入到固态化产品研发，意愿快速抢占市场份额。

头部激光雷达已经拿下部分主机厂定点，产品的可靠性已得到市场认可。禾赛科技、速腾聚创、图达通等头部公司的产品已经搭载上车，高端上市车型基本已做到了普及，如蔚来（ET5、ET7）、理想（L9）等，北汽、上汽、广汽等高端车型也可以选配激光雷达。

丰富的产品矩阵布局三大应用领域，禾赛科技在降本之路上坚持芯片化

丰富的产品矩阵，打造更高的点云质量、更广的视场角和更低的成本 。目前，禾赛科技的所有产品主要应用于三大场景，其中，“Padar系列+QT 系列”应用于自动驾驶场景、“AT系列+ET系列+FT系列”应用于ADAS场景、“FT系列+XT系列”应用于无人机器人场景。

芯片化是降本的关键所在，禾赛科技长期布局自研芯片。传统的分立式设计难以适应未来的规模化量产，芯片化设计无疑在降低产品自身结构成本和生产成本两方面，都表现较为突出。

速腾聚创正式向港交所递交申请，软硬件协同发展助力稳定业绩发展

速腾聚创正式向港交所递交上市申请，各业务线稳步发展。2022年，公司营业收入5.3亿元，同比增长60.12%，其中，车载ADAS应用产品收入 1.6亿元，占比30.2%。公司获得多个头部车厂的定点，乘用车与商用车领域皆有布局。在乘用车方面，公司已获得吉利汽车、广汽埃安、长城汽车、小鹏汽车、路特斯、零跑汽车、Lucid等定点项目；在商用车方面，公司已获得前晨汽车、挚途科技、东风商用车等定点项目。

软硬件协同发展，可提供整套技术解决方案。在硬件层面，公司拥有三大硬件研发平台，面向车规产品的主要是M平台和E平台，也是公司芯片化研发的主要方向；在软件层面，算力需求低、可兼容性强、可检测与分类信息的第一代HyerVision平台基本得到市场认可，未来第二代平台可支持多感知方案，算法也易于开发。

4D毫米波雷达技术路线尚未清晰，短期多芯片级联方案或实现规模化

4D毫米波雷达目前拥有四条技术路线，包括多芯片级联、专用芯片、软件算法以及超材料。除了超材料技术路线外，其它三条技术路线都在推进商业化的过程中，其中多芯片级联方案已经得到了市场认可，少部分车型已实现了上车，但是该方案通过堆砌芯片来提升传感器性能，不具备可持续性发展，更小的体积、更低的成本依然是未来的最终趋势 。

4D毫米波雷达的技术路线之争尚未结束，四种技术路线皆有可能“弯道超车” 。多芯片级联技术路线的4D毫米波产品会先实现规模化量产，但专用芯片和软件算法技术路线也同样在加速产品研发和商业化推进。