易车讯 近日，“第11届中国汽车论坛”举办，国家工业信息安全发展研究中心副总工程师兼信息政策所所长黄鹏发表了演讲，主要是介绍了团队最新的研究成果——关于智能网联汽车数据安全的研究，提到将统筹产业创新发展与保障数据安全、尽快出台数据分类分级指南和管理细则、建立事前风险评估和事后应急响应机制、重点关注跨境数据流动问题等。
以下为演讲实录：
大家下午好，下面我代表中心汇报一下我们团队最新的研究成果——关于智能网联汽车数据安全的研究，这个研究比较初步，后续希望得到各位领导和专家的指点。今天我主要汇报五个方面，一是智能网联汽车的内涵和发展现状；二是智能网联汽车数据安全发展态势；三是车企对智能网联汽车数据安全的认识不断加深；四是网络安全企业在智能网联汽车数据安全市场 " 大有可为 "；五是政府积极统筹智能网联汽车产业发展与数据安全保护。
一、智能网联汽车的内涵及发展现状
智能网联汽车作为一个新兴的重要领域和场景，发展已势不可挡，而且主流国家和行业组织对于智能网联汽车，已经从系统、产品、装备、网络等角度都有一些重要布局。
研究认为，智能网联汽车不同于传统的汽车装备，至少有四个显著特点。
首先是互联互通，这是基本的特征。
二是软件定义。从原来的机械驱动发展为未来的数据驱动，这是非常重要的特点。大众在前几年就宣布投入35亿欧元打造自己的汽车操作系统，而特斯拉软件成本占整车成本的40%，而且S系列代码行数超过了4亿行。很多企业都谈及已经成立自己的软件科技企业，开发自己的操作系统和APP，适应软件定义汽车的大潮。未来智能网联汽车至少60%的价值来源于软件，所以未来的智能网联汽车是新型的信息技术终端。
三是无人驾驶。刚才朱教授深入的讲解了无人驾驶不同级别、不同场景的应用和风险。
四是绿色低碳。未来智能网联汽车以电动汽车为主，非常适合或者适应国家关于 " 双碳 " 相关的要求和布局。
另外，我们对智能网联汽车产业链也做了初步的分析，从上游的元器件、软件，到下游相应的内容、平台、数据以及关于出行、保险、租赁、维修等方面的服务商，整个产业链的打造和重塑也不断演进。我国已在产业链各个环节均有布局，但是核心系统部件仍较多依赖进口，最近在技术研发方面实现一些突破，但是在市场化量产方面还有一定差距。
二、智能网联汽车数据安全发展态势
智能网联汽车主要的特点是，数据成为驱动汽车发展的重要价值点，这种发展趋势对于车辆的安全和数据的安全都有新的要求和风险，所以要求一方面从车的全生命周期，另一方面从数据的全生命周期两个角度考虑智能网联汽车的安全问题。
基于这两个维度，我们发现未来智能网联汽车带来的数据安全风险还是很大、很突出的，至少涉及四个方面：
首先行业的数据安全意识有待提高，近期一系列相应事件的出现，在一定程度上会影响消费者对智能网联汽车安全的信心。
二是数据泄露风险巨大，威胁个人隐私安全。由于智能网联汽车为了更好的实现自动驾驶或者是使乘驾者有更好的体验，会收集相应的信息，在我们调研过程中获知，一辆智能网联汽车每天至少收集10TB的数据，不仅数量极大，而且涉及到驾乘人员的出行轨迹、习惯、语音、视频等等，一旦遭受侵害会泄露个人隐私。
三是网络安全漏洞多，威胁个人人身和财产安全。2020年全球相关恶意攻击超过280万余次，黑客通过网络攻击的手段可以控制车辆行驶，也可以利用软件的漏洞操控智能网联汽车，所以威胁和风险也是非常大。
四是可能会威胁国家安全。为了更好地实现车与路的互动和周围基础设施的互动，智能网联汽车也会收集周围的场景和重要地理信息的数据，如果精度达到一定程度的话，会影响或者威胁国家安全。
我们看到一些国家，尤其是发达国家和行业组织也纷纷出台了管理规范和举措。美国、欧盟、以及国际汽车制造协会，已经通过了一些原则性、战略性的规定，也包括一些比较细化、可操作的指南。
不同的智能网联汽车制造厂商，由于基因不同，对数据安全的认识或者保护能力也不一样。我们认为目前最主要的智能网联汽车制造商来源于三类企业：
第一类是传统车企，他们的发展模式是渐进式的，包括目前国产自主品牌的汽车，还有合资品牌的汽车，这类传统车企在推进相关的新技术开发和应用，以及数字化转型工作，但总体来讲，他们的意识和能力还在发展过程当中。
第二类是信息技术企业，像百度、阿里、腾讯、华为、滴滴、小米等信息技术企业，这类企业基于在信息技术领域强大的能力和生态，大力推广相应的技术系统、自动驾驶系统等，通过跨越式的方式进军智能网联汽车行业。
第三类是造车新势力。理想、蔚来、小鹏等在发展过程当中是激进式发展过程，他们对于数据安全的考虑和布局也有自身的特点。
全球知名的咨询机构Guidehouse对于现有智能网联汽车领域的竞争格局进行分析，发现目前的‘’领导者‘’中，四家企业基本上都是信息技术企业，在目前这个阶段，以信息技术为背景的企业进入智能网联汽车行业是具有一定优势的。
非常有意思的一点是，我们孰知的特斯拉被Guidehouse置于‘’跟随者‘’中，主要原因是该机构认为特斯拉自动驾驶能力和安全保障能力与其宣传的相比具有一定的差距。
这三类不同类型的智能网联汽车制造商对数据安全的认识和保护能力仍有一定的差异，尤其是传统车企和信息技术企业以及造车新势力在相应能力上的布局，包括组织架构的调整，适应新的安全需求方面的能力等，可能都有一定差异。但是我们发现这三类企业也在跨界融合，在相互借鉴。
三、车企对汽车数据安全的理解不断加深
我们调研了一部分车企，总结了他们对当前数据安全的理解和举措，车企也越来越重视重视数据安全问题，国内主流企业通过强化技术手段和管理机制，意在大幅提升数据安全的保障能力。
但是其实风险也是非常突出的：一是核心器件自主可控能力有待进一步提高，比如传感器、芯片、雷达天线等还属于智能网联汽车的 " 卡脖子 " 领域。二是企业管理责任缺失，很多车企往往在 " 黑盒 " 的状态下开展一些数据治理工作，使现有的保护机制和管理举措很困难，出现滞后问题。三是实际落地案例较少，缺少具体的指导性和实操性指南，很多企业都是在边界游走，探索的成本也非常高，所以后续有很多需要进一步明确的地方。
从建议的角度，我们建议车企从两个角度提升数据安全方面的能力。一是提升核心基础技术的安全可控能力，即涉及车辆本质上的安全。二是提升数据安全综合防护能力，利用新一代的信息技术，包括区块链技术、流量检测技术、国密技术等，提升综合防护的能力。
四、网络安全企业在智能网联汽车数据安全市场 " 大有可为 "
我国主流的网络安全企业都在积极布局智能网联汽车的新赛道，大多基于他们传统的产品，再根据智能网联汽车的新场景做一些适应性的调整和优化，包括在数据层面，从云、管、端各个角度等都提出了相应的解决方案，在检测和服务方面也推出了一些相应的网络安全产品。
我们调研了国内一家安全厂商——天融信，已经形成了覆盖车端网关、ECU、T-BOX、以及云端、APP端等全方位的渗透测试工具和服务。下一个案例来自百度，其自动驾驶安全的架构已经涵盖了整个数据安全的全生命周期。
可以说，智能网联汽车领域对于网络安全产业，或者网络安全企业来讲是一个巨大的市场，但是也存在着很多挑战，一是现有的网络安全产品和解决方案还不满足智能网联汽车的安全需求。二是安全解决方案的路径不太一样，有的网络安全企业侧重车端的安全，有的侧重云端的安全，虽然这些解决方案没有哪个更优质，但是也需要相互借鉴。三是安全产品的应用还存在成本、意识等问题。我们也提了两个建议，一是建议这些网络安全企业针对智能网联汽车不同的场景，开发针对性的相关的产品和解决方案，提高推广的力度。二是要探索适用智能网联汽车场景的网络安全保险方案，保险在汽车这个领域是非常常见的，但是数据安全的保险，或者网络安全的保险可以对车企、用户，以及产业链上的诸多信息技术服务企业提供一体化的保障。
五、政府积极统筹智能网联汽车产业发展与数据安全保护
首先在政策规划层面，政府已经出台了相关的标准指南，包括一些政策文件，加强对整个数据全生命周期的管控，并强调数据分类分级工作。
二是在法律法规层面，《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》（草案），以及网信办出台的的《汽车数据安全管理若干规定》（征求意见稿）已经体现了政府的一些针对性考虑，我们支持网信办和工信部等部门出台更加细化的管理条例和指南，从法律法规层面给予指引和指南，更好的指导整个产业的实践。
三是标准体系不断完善，包括顶层的体系性标准，以及专项的标准都在陆续出台和不断地修订完善。
四是试点应用加速落地，比如上海临港新片区跨境数据的试点，一些路测、风险评估以及风险管控相关试点的工作也都在推进过程当中。智能网联汽车本身是一个新生事物，又涉及到很复杂的系统，确实需要政府通过开展试点示范的工作，总结一些优秀的做法，进行后续的推广。
当然从政府推进产业发展和保障数据安全的角度也面临重要的挑战。一是整个法规体系、标准体系还是相对滞后于产业的发展速度。二是存在多头监管的问题，还需尽快细化一些行业性的管理要求。从数据安全监管的角度，国家网信部门是牵头部门，但是涉及到具体行业细则的出台，还需要行业主管部门，以及一些重要的行业协会去推动相关工作。三是实操性的举措还不够，数据安全监管和治理的一项基础性工作就是要做到数据分类分级，对于数据既要管，又不能管得太死，哪些要管，哪些需要高强手段的监管，哪些需要在市场上流动，一项非常基础的工作就是数据分类分级。
我们提的建议包括四个方面：一是统筹产业创新发展与保障数据安全。二是尽快出台数据分类分级指南和管理细则，在国内一些重要的行业领域，比如金融、工业互联网等领域，已经出台了相应的分类分级指南，智能网联汽车行业可以予以借鉴。三是建立事前风险评估和事后应急响应机制，比如国家级的专业技术机构可以探讨如何更好的提供服务和支持。四是重点关注跨境数据流动问题，目前国内对这个问题比较关注，国家网信部门也在密集调研和研究，希望后续在借鉴全球通用做法的同时，细化相应的数据流动规则。
以上就是我们目前这个报告的主要内容，在报告撰写过程当中，也得到了一些车企和网络安全企业的支持，后续我们也希望跟在座的企业和专家合作，使我们在智能网联汽车数据安全领域做得更加深入。
智能网联汽车行业产业链全景梳理：整车制造为重要一环
智能网联汽车技术发展和应用是我国科技创新支撑加快建设交通强国的重要内容，从智能网联汽车的产业链结构来看，智能网联汽车产业上游行业有：感知系统制造业，包含摄像头制造业、雷达制造业和高精地图与定位系统设计行业等;控制系统制造业，包含有算法设计行业、芯片制造业和操作系统供应业等;通讯系统制造业，包含有电子电器架构制造业和云平台设计行业。
产业链中游行业有执行系统制造业和整车制造行业，执行系统行业中包含了ADAS系统、智能中控和语音交互等的设计和制造行业。
产业链下游主要为开发测试和运营的行业，包含有开发测试业、出行服务业和物流服务业等。
从智能网联汽车产业链全景图来看，智能网联汽车产业链涵盖了互联网产业和汽车产业的诸多企业，并且我国国产企业已经在产业链多个环节完成布局。智能网联汽车产业链中，我国具有代表性的公司有中科创达、德赛西威、路畅科技、科大讯飞、傲硕科技、东软集团等。
智能网联汽车行业产业链区域热力地图：广东省企业分布集中
从我国智能网联汽车产业链企业的区域总体分布来看，产业链相关企业分布以广东省为主，江苏省和湖北省次之。总的来说智能网联汽车产业链企业主要分布在经济发达的地区，并且与汽车企业和汽车电子、人工智能等企业的分布情况有直接联系。
从中国智能网联汽车产业链代表企业的分布来看，代表性企业在广东省、北京市和上海市分布密集，在江苏省、浙江省也有一定数量的分布。广东省、北京市和上海市的代表企业基本涵盖完整产业链环节，但是相比较来说，北京市和上海市则拥有更多的外企的中国总部。
智能网联汽车行业代表企业收入规模
目前，布局了智能网联汽车的上市企业中，主要有互联网企业、传统汽车制造企业和智能网联汽车零部件和系统的供应商。在传统汽车企业中，上汽集团汽车销售业务收入规模领先。
智能网联汽车行业代表企业最新投资动向
2020年以来，智能网联汽车产业代表性企业的投资动向主要包括拓展业务、通过对子公司增资的方式、与其他公司签订合作协议等方式投资智能网联汽车项目。智能网联汽车产业代表性企业最新投资动向如下：
—— 以上数据参考前瞻产业研究院《中国智能网联汽车（ICV）行业发展模式与投资战略规划分析报告》
发展的道路和应用的前景是非常广阔的，现在社会科技不断发展，人们对于新鲜事物的接受能力较强，网络的不断发展，智能网联汽车不断方便了人们的生活，有较好的前景。
我觉得智能网联汽车在未来的发展前景是非常好的，同时也能够顺应时代的发展，能够满足很多消费者的需求，然后也会不断的增强安全性，给人们带来更多的方便，能够让人们的出行变得更加安全，放心，智能。
我觉得智能网联汽车在未来的发展前景是非常好的，同时也能够顺应时代的发展，能够满足很多消费者的需求，然后也会不断的增强安全性，给人们带来更多的方便，能够让人们的出行变得更加安全，放心，智能。
汽车智能化指数是指为衡量或评价汽车智能化水平,根据标准化、合理性、易比较等准则,考虑美国SAE提出的等级划分等因素构建的对应各阶段智能汽车技术与产品的一体化、可延伸的基准指标。其宗旨是基于一系列立体化、实践性、全方位定位,发挥产品研发准则、技术测评标尺、科技发展导向等作用。汽车智能化指数是引领全球汽车智能化发展的风向标,其本质是汽车智能化水平的方法论、智能汽车研发的基准值及验证系统。其基本思想是借助可横向扩充和纵向深化的系统性指标,通过科学合理地确定各个指标的不同权重,进行各个子指标的详细对标,从而完成汽车智能化水平综合评价。汽车智能化指数的构建将贯穿汽车智能化水平发展进程全周期的评价体系,依据SAE提出的Level 0-5不同阶段的汽车智能化等级,建立详细的横向扩充和纵向深化的系统性评价指标,并通过专业测评(实验室测评、虚拟场景测评、封闭场景测评)、实践工况(开放道路测评、科技赛事测评)、市场评价(品牌指标、满意度指标)等“三位一体”方法加权核算出对应指数。汽车智能化指数总体可从功能型和性能型两个阶段开展研究。对于目前已量产的智能汽车所处的Level 1-2以及向Level 3的过渡阶段,则主要考虑高级驾驶辅助系统(ADAS)、V2X通信功能等方面评价指标,建立对应的三级树型指标层级结构,形成以单车智能和联网智能为基础,以高级驾驶辅助功能、车与车(V2V)、车与路(V2I)、车与网(V2N)以及车与人(V2P)等方面为划分依据,涵盖自适应巡航控制、自动泊车、车道保持辅助、前向碰撞预警、交通灯预警、在线/实时导航、行人穿行预警等功能的评价体系。基于已建立的评价指标体系,综合利用主客观评价方法确定指标权重,并构建评价模型完成汽车智能化评价实例的具体实施流程。最终计算得出的评价分数与星级结果可为汽车智能化等级提供判断依据,从而促进智能汽车技术研发及产品开发水平的整体提升,也为社会消费者提供科学、合理、可靠的参考依据。本论文的研究成果将有助于整车及零部件企业加快产业转型升级,为智能汽车技术突破以及产品制造提供“详细定位、精准对标”的指导作用;有利于国家部委制定智能汽车产业发展政策,不断完善智能汽车测试与评价技术,推动智能汽车测试与评价相关标准法规的建设与完善;有利于增强社会群体对于智能汽车的客观认知,快速推进大众对智能汽车的认同和认可,为消费者购车提供高权威、可信赖的参考依据。另外,用指数来描述智能化的思想对于研究其它产品智能化同样具有重要的意义。
调查法 调查法是科学研究中最常用的方法之一。它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法
当前汽车产业发展成熟，电动化、网联化、智能化已成汽车产业的发展潮流和趋势，我国正加快推动智能网联汽车发展。国家多次出台配套政策标准推动行业发展，当前中国智能汽车数量超千万辆;推动智能汽车发展需要提升智能道路基础设施水平，试点城市先行发展发挥领头作用。
随着智能网联技术的快速发展，智能汽车领域正成为新一轮科技革命和产业革命的战略高地，我国智能汽车行业迎来了发展的黄金期，预计2025年中国智能汽车数量有望达2800万辆。
当前汽车产业发展成熟，电动化、网联化、智能化已成汽车产业的发展潮流和趋势，我国正加快推动智能网联汽车发展。根据发改委于2020年2月发布的《智能汽车创新发展战略》，智能汽车是指通过搭载先进传感器等装置，运用人工智能等新技术，具有自动驾驶功能，逐步成为智能移动空间和应用终端的新一代汽车，智能汽车通常又称为智能网联汽车、自动驾驶汽车等。
整体而言，智能汽车是集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术，将环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，是典型的高新技术综合体。当前我国智能网联汽车处于协同式智能交通与自动驾驶阶段;到2025年之后将处于智慧出行阶段。
国家多次出台配套政策标准推动行业发展
智能汽车是汽车领域的重要发展方向，在此背景下，国家也多次出台配套政策标准推动行业发展。2021年2月，《国家综合立体交通网规划纲要》指出将加强智能化载运工具和关键专用装备研发，推进智能网联汽车(智能汽车、自动驾驶、车路协同)、智能化通用航空器应用。
《智能网联汽车技术路线图》指出到2025年PA、CA级智能网联汽车渗透率持续增加，到2025年达50%;C-V2X终端的新车装配率达50%。工信部表示下一步将加快构建形成综合统一、科学合理、协调配套的国家车联网产业标准体系。
中国智能汽车数量超千万辆
对于当前我国智能汽车发展情况，根据中国汽车工业协会统计，2020年，汽车销量为万辆，同比下降。根据国家工业信息安全发展研究中心，随着智能网联新车型的加速投放市场及潜在消费者对于智能网联认可度的提升，智能网联新车市场渗透率还将进一步提升，2020年渗透率将达到，经过测算，到2020年，中国智能网联汽车数量超千万辆，约为1306万辆。目前，中国智能网联汽车产业正处于加速发阶段。
试点城市先行发展发挥领头作用
推动智能汽车发展需要提升智能道路基础设施水平，2021年4月，住房和城乡建设部、工业和信息化部确定北京、上海、广州、武汉、长沙、无锡等6个城市为智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展第一批试点城市，发挥领头作用，推进引领全国的智能汽车示范应用和试点运营。
北京市出台《北京市智能汽车基础地图应用试点暂行规定》、《北京市智能汽车基础地图应用试点申请指南》等政策，规范智能汽车发展;上海市出台的《上海市国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标纲要》指出打造国家智能汽车创新发展平台，实现自动驾驶特定场景商业化运营试点。
预计2025年中国智能汽车数量有望达2800万辆
随着智能网联技术的快速发展，智能汽车领域正成为新一轮科技革命和产业革命的战略高地，我国智能汽车行业迎来了发展的黄金期，车联网汽车的数量不断增加。据国家发改委预计，2025年中国的智能汽车渗透率达82%，数量将达到2800万辆。2030年将达到95%，约为3800万辆。
中国汽车工业协会预测，中国将在2020至2025年间实现低速驾驶和停车场景下的自动驾驶;2025至2030年间实现更多复杂场景下的自动驾驶。2035年中国智能汽车产业规模将超过2000亿美元，由此，中国将成为世界第一大智能汽车市场。
—— 更多数据请参考前瞻产业研究院发布的《中国智能汽车行业发展研究与投资前景分析报告》
智能网联汽车是我国5G时代的重要的产业之一，目前我国企业已经多处布局智能网联汽车产业链环节，中国的智能网联汽车产业规模也呈快速增趋势。从投融资看，股权投融资数量减少，IPO数量增多，产业正在向成熟阶段发展。
智能网联汽车相关上市公司：目前国内智能网联汽车产业的上市公司主要有四维图新(002405)、海格通信(002465)、凯龙高科(300912)、华域汽车(600741)、科大讯飞(002230)、上汽集团(600104)等。
本文核心数据包含：智能网联汽车渗透率、智能网联汽车产业规模
智能网联汽车技术发展和应用是我国科技创新支撑加快建设交通强国的重要内容，从智能网联汽车的产业链结构来看，智能网联汽车产业上游行业有：感知系统制造业，包含摄像头制造业、雷达制造业和高精地图与定位系统设计行业等;控制系统制造业，包含有算法设计行业、芯片制造业和操作系统供应业等;通讯系统制造业，包含有电子电器架构制造业和云平台设计行业。
产业链中游行业有执行系统制造业和整车制造行业，执行系统行业中包含了ADAS系统、智能中控和语音交互等的设计和制造行业。
产业链下游主要为开发测试和运营的行业，包含有开发测试业、出行服务业和物流服务业等。
从智能网联汽车产业链全景图来看，智能网联汽车产业链涵盖了互联网产业和汽车产业的诸多企业，并且我国国产企业已经在产业链多个环节完成布局。智能网联汽车产业链中，我国具有代表性的公司有中科创达、德赛西威、路畅科技、科大讯飞、傲硕科技、东软集团等。
智能网联汽车产业链现状
——总体情况
随着智能网联技术的进步、产品持续迭代升级以及整车电子电气架构发展颠覆性改变，大批互联网公司涌入国内市场，以跨界合作方式切入智能网联汽车领域，上汽、北汽、长安、广汽等传统车企开始研发、测试和推出智能网联车型。
目前，我国企业已经布局智能网联汽车各个产业链环节中的大部分生产环节，从而引领中国智能网联汽车产业实现由大变强。根据iResearch统计数据，2016-2020年我国智能网联汽车产业规模呈现连续上涨趋势，2020年产业规模增长到了2556亿元，同比增长。
——上游情况
智能网联汽车的上游行业包含感知系统、控制系统和通讯系统制造业。不过在智能网联汽车制造中，上游环节最重要的是感知系统。当前自动驾驶环境感知的技术路线主要有两种，一种是摄像头主导、配合毫米波雷达等低成本传感器的视觉主导方案;另一种则以激光雷达为主导，配合摄像头、毫米波雷达等传感端元器件。
在车载摄像头市场方面，据统计，2015-2020年中国车载摄像头市场规模呈现逐年增长的态势，预计到2020年有望达到57亿元，年复合增长率CAGR超过32%。
在车载毫米波雷达市场方面，24GHz目前大量应用于汽车的盲点监测、变道辅助，2015-2019年中国毫米波雷达市场规模持续增长，2019年约为57亿元，同比增长，预计2020年中国车载毫米波雷达市场航规模增长到75亿元。
在激光雷达市场现状方面，激光雷达被认为是汽车市场自动驾驶车辆开发和运行的关键部件。该技术是光检测和测距的简称，它使用激光计算物体的距离，这些激光的光脉冲会生成这些物体的3D信息。
2016-2019年，我国车载激光雷达市场市场规模持续扩大，2019年，我国车载激光雷达市场规模由2016年的亿元扩大到亿元，2019年中国车载激光雷达市场超过2016年的2倍。预计2020年中国车载激光雷达市场规模达到亿元。
——中游情况
从执行系统中最重要的ADAS系统市场现状来看，ADAS系统主要的功能在于感知道路环境以及做出相应决策上，近年来随着我国汽车市场迅速发展，ADAS市场增长迅速。随着新型传感器技术的开发和突破，ADAS系统应用将在中低端汽车市场开始推广。
而规模经济优势助力厂商降低成本，进一步推动ADAS系统市场的增长。2016-2019年中国ADAS系统市场规模快速增长，2019年ADAS市场规模约为542亿元，同比，预计2020年市场规模增长到800亿元。
在智能联网汽车整车方面，根据国家工业信息安全发展研究中心的《AI智能下的汽车产业裂变——中国汽车企业与新一代信息技术融合发展报告(2019)》，2018年智能网联新车型渗透率达到，相较2016年增长近5倍;
2018年中国品牌智能网联新车型渗透率达到，相较2016年增长15倍。《报告》预计到2020年智能网联汽车新车型渗透率将达到。初步估计，2020年我国智能汽车销量约为1306万辆。
——下游情况
智能网联汽车的下游应用端主要包括有出行、物流、城市交通管理等场景，在出行场景、物流场景等领域我国企业已经有了一定程度的尝试，例如滴滴出行利用自动驾驶车辆在收集路测数据的同时提升研发效率。
智能网联汽车核心系统部件以外资占主导
目前全球ADAS系统集成商主要由海外零部件巨头垄断，如博世、大陆、德尔福、电装、奥托立夫等，全球前五名的系统集成商占据超过65%的市场份额。
从智能网联汽车核心的汽车电子领域竞争格局来看，2019年全球汽车电子市场份额中，绝大部分都属于外资企业，根据赛迪统计数据，2019年全球汽车电子市场中，德国博世、德国大陆和日本电装的市场份额占比位列前三位，分别占比为、和;而前十名企业中中国国内企业数量稀少。
政策加码，市场前景广阔
2015-2021年随着5G的不断普及，国内为了推动智能网联汽车的发展，从中央政府到各级地方政府，相继制定了一系列政策法规和标准体系，打通汽车、通信、交通等各方面关联方，协同发展。
随着智能网联技术的快速发展，智能汽车领域正成为新一轮科技革命和产业革命的战略高地，我国智能汽车行业迎来了发展的黄金期，车联网汽车的数量不断增加，智能网联汽车的产业规模预计也将呈现连续增长趋势。到2026年，预计我国智能网联汽车产业规模将达到5859亿元。
以上数据及分析来源参考前瞻产业研究院发布的《中国智能网联汽车(ICV)行业发展模式与投资战略规划分析报告》。
汽车智能化指数是指为衡量或评价汽车智能化水平,根据标准化、合理性、易比较等准则,考虑美国SAE提出的等级划分等因素构建的对应各阶段智能汽车技术与产品的一体化、可延伸的基准指标。其宗旨是基于一系列立体化、实践性、全方位定位,发挥产品研发准则、技术测评标尺、科技发展导向等作用。汽车智能化指数是引领全球汽车智能化发展的风向标,其本质是汽车智能化水平的方法论、智能汽车研发的基准值及验证系统。其基本思想是借助可横向扩充和纵向深化的系统性指标,通过科学合理地确定各个指标的不同权重,进行各个子指标的详细对标,从而完成汽车智能化水平综合评价。汽车智能化指数的构建将贯穿汽车智能化水平发展进程全周期的评价体系,依据SAE提出的Level 0-5不同阶段的汽车智能化等级,建立详细的横向扩充和纵向深化的系统性评价指标,并通过专业测评(实验室测评、虚拟场景测评、封闭场景测评)、实践工况(开放道路测评、科技赛事测评)、市场评价(品牌指标、满意度指标)等“三位一体”方法加权核算出对应指数。汽车智能化指数总体可从功能型和性能型两个阶段开展研究。对于目前已量产的智能汽车所处的Level 1-2以及向Level 3的过渡阶段,则主要考虑高级驾驶辅助系统(ADAS)、V2X通信功能等方面评价指标,建立对应的三级树型指标层级结构,形成以单车智能和联网智能为基础,以高级驾驶辅助功能、车与车(V2V)、车与路(V2I)、车与网(V2N)以及车与人(V2P)等方面为划分依据,涵盖自适应巡航控制、自动泊车、车道保持辅助、前向碰撞预警、交通灯预警、在线/实时导航、行人穿行预警等功能的评价体系。基于已建立的评价指标体系,综合利用主客观评价方法确定指标权重,并构建评价模型完成汽车智能化评价实例的具体实施流程。最终计算得出的评价分数与星级结果可为汽车智能化等级提供判断依据,从而促进智能汽车技术研发及产品开发水平的整体提升,也为社会消费者提供科学、合理、可靠的参考依据。本论文的研究成果将有助于整车及零部件企业加快产业转型升级,为智能汽车技术突破以及产品制造提供“详细定位、精准对标”的指导作用;有利于国家部委制定智能汽车产业发展政策,不断完善智能汽车测试与评价技术,推动智能汽车测试与评价相关标准法规的建设与完善;有利于增强社会群体对于智能汽车的客观认知,快速推进大众对智能汽车的认同和认可,为消费者购车提供高权威、可信赖的参考依据。另外,用指数来描述智能化的思想对于研究其它产品智能化同样具有重要的意义。
调查法 调查法是科学研究中最常用的方法之一。它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法
【易境思·2021中国汽车营销沙龙】4月2日，以“灵执天地 智犀全局”为主题的易境思·2021中国汽车营销沙龙在宁海举行。
随着新能源汽车、智能网联汽车等新兴领域的快速发展，对汽车行业产生了重大而深刻的影响，中国汽车产业也在努力探索新方向。
在主题演讲环节，国家信息中心副主任、正高级经济师徐长明分享了关于智能网联汽车发展趋势的思考。
他认为，电动车看似是动力源的革命，其实是叠加在动力源上的新技术的革命。伴随着自动驾驶、智能座舱等新技术的大量应用，整个电动车产业也开始进入新阶段。
“智能汽车正在成为汽车行业的新热点，热度还有可能提高。传统汽车企业必须快速补充新的能力才能适应这一新变化。”他说。
以下为演讲实录整理
今天分享的题目是《智能网联汽车发展趋势》。经过长期跟踪观察，我们有一个基本的判断：智能网联将在未来较长时间内处于发展热潮。
之所以有这样的判断，是基于三方力量共同作用的结果。
1、供给侧：产业链关联主体正在以极大的热情投身智能汽车
首先看供给侧，以美国为例，除整车企业外，还有三个不同类型的公司正在全力投入智能汽车。
第一个是特斯拉，属于全链条生产自主企业，芯片、工厂设备都是自己生产。第二个是苹果公司，苹果造车最大的优势在于其生态。目前智能座舱领域最重要就是生态和人机交互。第三个是Waymo公司，做自动驾驶系统，主攻智能汽车大脑。除此以外，今后可能还会有新的高科技公司进入汽车领域。
为什么这些公司以前不进入汽车而是选择现在进入？一是数字化程度在加深，二是这几年电动汽车的发展给它们的进入打下一个好基础，所以现在开始进入汽车领域。
同样，在中国，除整车企业外，也有很多不同类型的公司正在全力投身智能汽车。比如滴滴目标自动驾驶共享出行；百度主攻智能汽车大脑——自动驾驶系统；小米3月30号官宣进入汽车，有其生态优势；华为目前注意力是自动驾驶系统，但如果华为把硬件和软件结合想要进入汽车也比较容易；以及文远知行、小马智行等出行公司。从供给侧角度来看，这些方面对汽车行业的影响是巨大的。
据普华永道数据显示，横轴为“谁来拥有”，纵轴为“谁来驾驶”。业界普遍认为第一个投入使用的智能汽车会是自动驾驶的共享汽车。
2、需求侧：消费者表现出显著的偏好接受智能汽车
从需求侧看，只有供给，没有需求，产业发展就比较慢。我认为智能汽车的发展一定会大大促进电动车的发展。智能汽车与电动车的发展不同之处在于：电动车起步是由政府推动的。一开始消费者和很多传统车企的接受度并不高。
智能汽车却是被消费者所认可的。根据调查显示，不同世代的消费者对自动驾驶汽车的关注度与兴趣度也有所差异。可以发现年轻人对其感兴趣的比例在逐年提高；越年轻的人群，对自动驾驶汽车的接受度就越高。
按世代划分是个重要维度，假设现在智能汽车的购买群体是60、70后，估计其接受度是很低的，这类人群认准大品牌，主要是移动工具，身份象征，靠智能化很难挑战主流合资品牌的地位。
但是泛Z世代（95后、00后），这类人群的价值观是多元化的、有自己的标签偏好：喜欢潮流、文艺范、热爱科技和环保等等。
Z世代人群关注的不仅仅是质量、实用性和性能，想在这方面打动他们是不够的，他们认为这些性能是天然应该具备的，除此之外，汽车需要有别的特点才能打动人。
为什么Z时代会有这种消费心理？实际上，每个人的价值观、消费观念是其生长环境造成的，环境塑造人。
Z世代生长在科技爆炸的时代。这些年轻人是互联网的原住民，他们在互联网、物联网、人工智能、大数据等环境中成长。一代人花两代人的钱，对于他认准的东西就愿意掏钱。同时，他们更了解西方和中国，见多识广，对国货洋货无偏见，而且国货品牌正在崛起。Z世代人群与生俱来的永远在线，对于一切跟智能有关的事物兴趣度、接受度高，我判断将来车联网发展后，不联网的车95后们可能就不喜欢了、不接受了。
随着未来的发展和变化，Z世代消费者对智能汽车发展的作用越来越重要，为什么这么说？
假设现在（2021年）有100个买车人，00后群体大概有3人，90后大概20人。那么到2025年，00后大概占6%，90后大概32%。到2030年，00后大概占17%，90后大概占35%，90后加00后加起来就是50%多。这类人群对网联化、智能化高度接受，所以从消费者的角度讲，智能汽车将高速发展。
据麦肯锡数据，中国消费者对自动驾驶的接受度要高于其他国家。对于全自动驾驶的重要性，美国和德国有16%的消费者认为非常重要，我国有49%的消费者认为自动驾驶非常重要。
消费者愿意为自动驾驶车辆支付多少费用？我国目前人均GDP大致相当于美国的1/6，但是我们肯为其支付的钱比美国还要高。
认为自动驾驶汽车不安全的消费者占比多少？我国消费者认为自动驾驶汽车不安全的比重在2017年为62%，在2019年比重下降到25%。而其他国家下降速率缓慢。这说明我国消费者对新东西的接受度比其他国家更高。这跟我国互联网在生活领域广泛应用有关。
3、政策：国家及地方都在积极支持智能汽车
在政策端，政府的作用比较大，国家发布了智能网联汽车创新发展战略，在车路协同领域，关于智能交通、通讯、地图、定位、大数据、云平台等各个角度进行建设。
但是有些自动驾驶方面的高科技公司却不太认可车路协同，他们认为要以单车智能为绝对主体，其他都是辅助。认为单车智能是发展的方向，车路协同是辅助，不能依靠车路协同而把车做得相对简单。
据普华永道数据，预测2025年L4级自动驾驶车辆数大概600万，2030年L5级车辆数为1200万，L4级车辆数为2800万。
综上，我认为智能汽车的发展要比电动汽车的发展快，两者的区别在于，智能化是被消费者所接受，电动车目前为止很大成分还是要靠政府推动。
目前智能汽车大概有几个方向：一是智能座舱，包含生态与人机交互；二是自动驾驶；三是云，包含服务器和计算能力；四是数字化运营。加上这几个方面，对传统汽车厂家的影响是非常巨大的。
首先，这会造成价值链的变化，今后肯定是软件定义汽车，目前汽车的盈利点都在硬件上。今后智能汽车的盈利，应该更多是在软件上，现在只有特斯拉是这个模式。假设特斯拉目标是1000万产量，10年下来保养1亿辆，每辆车服务费一万，这样算下来一年的收入10000亿元。
第二，产业链的合作难度会加大，汽车行业传统厂商百年来都是老大地位，而今互联网公司陆续入场，它们是生态链的最顶端，这两方势力的合作肯定是一个挑战。
第三，对传统造车企业文化冲击。IT、互联网与传统制造业是完全不同的，互联网是扁平化运作，传统汽车是垂直控制型。
第四，营销运营方面也很不一样。传统厂商的企业运营是TO B，车通过经销商卖出去，卖完车基本结束了，跟用户接触很少；智能汽车基本都是TO C，与用户直接联系，互联网公司卖出车是第一步，要长期运营客户。
那么，未来数字化运营应该怎么进行呢？首先传统车企需要投入大量的人财物，要适应这种方式，也要补充补大量新的能力。
几年前不少传统车企谈到新势力企业想靠电动车他们，几乎不可能实现。
然而现在电动车加上智能化，传统车企就要引起足够的重视了。智能汽车的发展即将到来，以美国苹果为代表，等苹果汽车出来，传统车企再行动就已经迟了，现在就要做很多能力的补充。
我相信汽车智能化的发展一定比以前电动化更迅速，未来它定将推动电动汽车加速发展。这就是我今天跟大家分享的全部内容。
谢谢大家。
智能汽车”是在普通车辆的基础上增加先进的传感器（如雷达、摄像等）、控制器及执行器等装置，通过车载传感系统和信息终端实现与人—车—路—云等的信息交换，使车辆具备智能的环境感知能力，使之能够自动分析车辆行驶的安全和及时处理突发状况，通过AI替代人为操作，并实现车辆按照人的意愿到达目的地并获得良好的交互体验。智能汽车主要内容是智能驾驶，主要是利用北斗导航系统对车辆所在道路位置进行精准定位，并与道路资料库中的数据相结合，使其在智能交通网络的环境下，能够准确寻找到通往目的地的最佳路径，并且利用驾驶控制系统，对道路状况信息进行获取及分析，同时通过调整车辆速度来保持车辆与其他车辆的安全距离，避免在行驶过程中与其他车辆发生安全事故。若因系统故障发生事故，则自动启动紧急报警系统，并联络指挥中心报告位置以及其他关键信息，以便辅助救援行动等。智能汽车综合系统主要包括智能驾驶系统、生活服务系统、安全防护系统、位置服务系统以及用车服务系统等。智能汽车包括三大要素：车辆主体、驾驶系统和服务体系。基于此，各发达国家早在20世纪70年代就开始智能汽车的研究，随着以互联网、通信技术、云计算、人工智能等技术驱动的产业创新和以清洁能源替代化石燃料的能源创新，汽车产业正迎来承接着第四次重大变革的时代——智能汽车时代。
汽车一直在升级！ 越贵的汽车 功能也就越多！维修起来就很麻烦！ 呵呵 不过开的时候比较舒服 ！ 哈哈 ，
二、汽车发展特点美国通用汽车公司研发与规划副总裁伯恩斯说：“未来的汽车将具有以下七大特点：安全、价廉、环保、实用、高效、省时以及提供与外部世界的联系。这就意味着汽车行业必须围绕低价位、实用性、设计和技术进行创新。”当今，在这个网络驱动的日子里，数字化应用正在以前所未有的速度和方式进行整合，将汽车的设计、工程、采购和制造业务集成起来，这使我们能够缩短汽车的开发时间，并以更快的速度将新款汽车推向市场。最主要的有以下两个方面：一是在汽车设计方面。由于越来越多地采用计算机工具，从而能在更短的时间开发出更多的款式、车型。 由于越来越多地采用数学模型，从而能实现验证模拟设计，并确认汽车空气动力学、耐冲撞性能、可制造性，大大从而缩短开发时间。同时汽车厂商越来越多地采用虚拟汽车概念，从而无需制作物理原型，就能组装、观察、模拟汽车的性能及制造工艺，并且越来越多地开展厂家、院所、政府、供应商间的战略伙伴关系进一步加快了汽车开发时间。由于消费者的生活方式主导汽车设计的潮流，将诞生出新的汽车种类，进而满足 1汽车新技术论文 毕业论文-汽车新技术与未来发展趋势消费者越来越多的需求。[)这些新产品将在不同程度上组合轿车、旅行车、皮卡车、越野车的特点，同时也将促成汽车市场进一步分化。二是在汽车动力方面。专家预测，在今后10年中，内燃机将继续担当汽车动力的主要来源。但是，汽车动力系统将来的主要发展方向是越来越多地采用稀燃汽油发动机、柴油发动机技术，优化的燃油发动机组合，以及更好地催化技术。汽车动力系统的配置将有改变。电动和燃油混合动力型汽车、燃料电池汽车等多种动力技术将日趋普及。这些尖端技术可望在将来减少或消除汽车尾气排放及其对环境的污染。此外，未来的汽车，机械系统将大量地被电子系统所取代。这将大大提高轿车的驾驶性能及行驶的安全性。其特色功能如：语言识别、无钥匙点火等。可以说，新一代汽车一个突出特点是：车内将配置更多的电子器件、计算机功能并接入因特网。车上配有：交通信息功能、路线规划与导航设备、高级导航设备、车载娱乐信息设备等。所以，汽车将变为可与消费者家庭、办公单位交换信息的信息、通信、娱乐中心。 在汽车安全方面：为了保护车内驾乘人员的安全，汽车制造厂家将在车上设置新一代的安全带、能量吸收结构、前端和侧面安全气囊、触发气囊的智能传感器、发生紧急情况的求救信号等。三、车辆动力学控制车辆动力学控制(Vehicle Dynamics Cotrol)的缩写是VDC，该系统的作用是保持汽车在行驶(包括制动和驱动)时的稳定性。传统的ABS(防抱死制动系统)和TCS(牵引控制系统)主要是对车轮上的制动力和驱动力进行控制，防止车轮出现过大的纵向滑移率，以获得最大的附着力，既可产生最大的减(加)速度，又可防止出现侧滑。车辆动力学控制系统虽然也是控制车轮的制动力与驱动力，但它们与ABS/TCS有很大的不同，其主要表现是可实现左右纵向力的差动控制，以直接对汽车提供横摆力矩，抵消汽车的不稳定运动(如在滑路上甩尾时的矫正作用)。该系统通过在汽车上安装的各种传感器，检测到汽车的速度、角速度、转向盘转角以及其它的汽车运动姿态，根据需要主动地对某侧车轮进行制动，来改变汽车的运动状态，使汽车达到最佳的行驶状态和操纵性能，增加了车轮的附着性和汽车的操纵性和稳定性。汽车智能速度控制系统的功用是在某些特殊路段或特殊行驶条件下对车速进行强制限制。汽车智能速度控制系统主要由电子控制单元和执行器组成。该控制系统工 2汽车新技术论文 毕业论文-汽车新技术与未来发展趋势作时，需首先设定限制速度。［］例如某区域的限速为80km/h，我们可以将该速度设定为限速值。当车速未达到80km/h时，汽车智能速度控制系统不起作用。当车速接近80km/h时，电子控制单元启动执行器，限制加速踏板的行程，使汽车不能继续加速。当车速低于80km/h时，电子控制单元解除对执行器的控制，驾驶员又可以自由地踏下加速踏板使汽车加速。智能速度控制系统限速值的设定，可以用选择开关设定，也可以通过接受无线信号设定(即接收道路速度无线信号切换或电子地图信号切换) ：可以只设定一个值，也可以根据不同的路况，有多个挡位供设定。四、线控技术(control by wire)汽车的各种操纵系统正向电子化、自动化方向发展，在未来的5～10年里，传统的汽车机械操纵系统将变成通过高速容错通信总线与高性能CPU相连的电气系统。如汽车将采用电气马达和电控信号来实现线控驾驶(steer by wire)、线控制动(brake by wire)、线控油门(throttle by wire)和线控悬架(suspension by wire)等，采用这些线控系统将完全取代现有系统中的液压和机械控制。在新一代雅阁V6轿车上采用的DBW就是新技术之一。DBW是线控油门的英文缩写，也可称之为电控油门，即发动机的油门是通过电子控制的。传统的油门控制方式是驾驶员通过踩油门踏板，由油门拉索直接控制发动机油门的开合程度，从而决定加速或减速，驾驶员的动作与油门动作之间是通过拉索的机械作用联系的。而DBW将这种机械联系改为电子联系。驾驶员仍然通过踩油门踏板控制拉索。但拉索并不是直接连接到油门，而是连着一个油门踏板位置传感器，传感器将拉索的位置变化转化为电信号传送至汽车的大脑ECU(电子控制器)，ECU将收集到的相关传感器信号经过处理后发送命令至油门作动器控制模块，油门作动器控制模块再发送信号给油门作动器，从而控制油门的开合程度。也就是说驾驶员的动作与油门的动作之间是通过电子元件的电信号联系的。虽然从构造上来看，DBW比传统油门控制方式复杂，但油门的控制却比传统方式精确，发动机能够根据汽车的各种行驶信息，精确调节进入气缸的燃油空气混合气，改善发动机的燃烧状况，从而大大提高了汽车的动力性和经济性。使用线控技术的优点很多，比如使用线控制动无需制动液，保护生态，减少维护；质量轻；性能高(制动响应快)；制动磨最小(向轮胎施力更均匀)；安装测试更简单快捷(模块结构)；更稳固的电子接口；隔板间无机械联系；简单布置就能增加电子控制功 3汽车新技术论文 毕业论文-汽车新技术与未来发展趋势能；踏板特性一致；比液压系统的元件更少等。[]由于至今仍没有一个通信网络可以满足未来汽车的所有成本和性能要求，因此，汽车OEM制造商仍将采用多种联网协议(包括CAN、LIN和MOST、1394等)。随着电控单元在汽车中的应用越来越多，车载电子设备间的数据通信变得越来越重要，以分布式控制系统为基础构造汽车车载电子网络系统是很有必要的。大量数据的快速交换、高可靠性及廉价性是对汽车电子网络系统的要求。在该网络系统中，各处理机独立运行，控制改善汽车某一方面的性能，同时在其它处理机需要时提供数据服务。汽车内部网络的构成主要依靠总线传输技术。汽车总线传输是通过某种通讯协议将汽车中各种电控单元、智能传感器、智能仪表等联接起来，从而构成的汽车内部网络。其优点有：1.减少了线束的数量和线束的容积，提高了电子系统的可靠性和可维护性。2.采用通用传感器，达到数据共享的目的。3.改善了系统的灵活性，即通过系统的软件可以实现系统功能的变化。CAN总线是德国博世公司在20世纪80年代初开发的一种串行数据通讯协议。它的短帧数据结构、非破坏性总线仲裁技术以及灵活的通讯方式使CAN总线具有很高的可靠性和抗干扰性，满足了汽车对总线的实时性和可靠性的要求。目前，国外的汽车总线技术已经十分成熟，并已在汽车上推广应用。国内引进技术生产的奥迪A 6车型已于2000年起采用总线替代原有线束，帕萨特B5、宝来、波罗、菲亚特的派立奥、西耶那、哈飞赛马等车型都不同程度地使用了CAN总线技术。此外，部分高档客车、工程机械也都开始应用总线技术。预计到2005年CAN将会占据整个汽车网络协议市场的63％。在欧洲，基于CAN的网络也占有了大约88%的市场。目前使用CAN总线网络的汽车大多具有两条或两条以上总线，一条是动力CAN总线，主要包括发动机、ABS和自动变速器三个节点，通信速率一般为500kbps；另一条是舒适CAN总线，主要包括中央控制器和四个门模块，通信速率一般为或100kbps。五、电子巡航控制系统(简称CCS)它是汽车在行驶中为了达到所希望的速度，驾驶员不必踩踏油门调整车速，只需通过操纵调整开关，汽车就能以设定的车速进行定速行驶的装置。这个装置的优点主 4汽车新技术论文 毕业论文-汽车新技术与未来发展趋势要体现在：当在高速公路上长时间行驶时，能够减轻驾驶员的疲劳；且对紧急情况动作解除的可靠性与对排除装置故障等安全性方面作了充分的考虑。[］宝马新一代豪华轿车745i和735i所用的发动机是新式的进气系统参数可调式V8发动机。该发动机进排气系统的3个主要参数(排气阀开启时间、进气阀升程和进气道长度)都可随发动机工况的改变而自动调节。其中，进气道长度可调技术为世界首创。西门子公司为该发动机配套提供了伺服阀、中间偏心轴的位置传感器以及与发动机微机连接的阀门升程控制器。奔驰SL轿车特有的动态操纵控制系统，包括一个电子液压制动系(EHB)，称之为感应控制系统(SBC)。该系统的主要特点是通过传感器建立了运动状态、制动压力的动态监测和危险工况的预警。SBC增加了制动管路的压力控制和制动准备功能，一旦踩下制动踏板，汽车即以最大的压力、最快的响应实施制动，前后制动压力比会随路况的不同而变化，从而提高弯道制动时的安全性。其优点(也是技术难点)在于提高了制动的舒适性并能提前做出响应，而不是象传统的ABS在制动后通过信号反馈进行控制；此外，可以实现完全的干式制动，在潮湿的气候或路面条件下，制动盘表面也不会形成水膜，保证了汽车快速响应。设计的发展必然随着汽车技术的进步而日新月异，众多设计师的艺术风格也会更广泛更强烈地体现在汽车设计之中，而给予人们更加广泛的选择。高科技下，个性鲜明、更加人性化的汽车将是21世纪汽车产业发展的必然，因为它符合人类对文化、个性的追求和需要。因此，加大对概念汽车的设计的重视和投入，将对我国汽车产业的发展起到极大的推进作用。
智能网联汽车是我国5G时代的重要的产业之一，目前我国企业已经多处布局智能网联汽车产业链环节，中国的智能网联汽车产业规模也呈快速增趋势。从投融资看，股权投融资数量减少，IPO数量增多，产业正在向成熟阶段发展。
智能网联汽车相关上市公司：目前国内智能网联汽车产业的上市公司主要有四维图新(002405)、海格通信(002465)、凯龙高科(300912)、华域汽车(600741)、科大讯飞(002230)、上汽集团(600104)等。
本文核心数据包含：智能网联汽车渗透率、智能网联汽车产业规模
智能网联汽车技术发展和应用是我国科技创新支撑加快建设交通强国的重要内容，从智能网联汽车的产业链结构来看，智能网联汽车产业上游行业有：感知系统制造业，包含摄像头制造业、雷达制造业和高精地图与定位系统设计行业等;控制系统制造业，包含有算法设计行业、芯片制造业和操作系统供应业等;通讯系统制造业，包含有电子电器架构制造业和云平台设计行业。
产业链中游行业有执行系统制造业和整车制造行业，执行系统行业中包含了ADAS系统、智能中控和语音交互等的设计和制造行业。
产业链下游主要为开发测试和运营的行业，包含有开发测试业、出行服务业和物流服务业等。
从智能网联汽车产业链全景图来看，智能网联汽车产业链涵盖了互联网产业和汽车产业的诸多企业，并且我国国产企业已经在产业链多个环节完成布局。智能网联汽车产业链中，我国具有代表性的公司有中科创达、德赛西威、路畅科技、科大讯飞、傲硕科技、东软集团等。
智能网联汽车产业链现状
——总体情况
随着智能网联技术的进步、产品持续迭代升级以及整车电子电气架构发展颠覆性改变，大批互联网公司涌入国内市场，以跨界合作方式切入智能网联汽车领域，上汽、北汽、长安、广汽等传统车企开始研发、测试和推出智能网联车型。
目前，我国企业已经布局智能网联汽车各个产业链环节中的大部分生产环节，从而引领中国智能网联汽车产业实现由大变强。根据iResearch统计数据，2016-2020年我国智能网联汽车产业规模呈现连续上涨趋势，2020年产业规模增长到了2556亿元，同比增长。
——上游情况
智能网联汽车的上游行业包含感知系统、控制系统和通讯系统制造业。不过在智能网联汽车制造中，上游环节最重要的是感知系统。当前自动驾驶环境感知的技术路线主要有两种，一种是摄像头主导、配合毫米波雷达等低成本传感器的视觉主导方案;另一种则以激光雷达为主导，配合摄像头、毫米波雷达等传感端元器件。
在车载摄像头市场方面，据统计，2015-2020年中国车载摄像头市场规模呈现逐年增长的态势，预计到2020年有望达到57亿元，年复合增长率CAGR超过32%。
在车载毫米波雷达市场方面，24GHz目前大量应用于汽车的盲点监测、变道辅助，2015-2019年中国毫米波雷达市场规模持续增长，2019年约为57亿元，同比增长，预计2020年中国车载毫米波雷达市场航规模增长到75亿元。
在激光雷达市场现状方面，激光雷达被认为是汽车市场自动驾驶车辆开发和运行的关键部件。该技术是光检测和测距的简称，它使用激光计算物体的距离，这些激光的光脉冲会生成这些物体的3D信息。
2016-2019年，我国车载激光雷达市场市场规模持续扩大，2019年，我国车载激光雷达市场规模由2016年的亿元扩大到亿元，2019年中国车载激光雷达市场超过2016年的2倍。预计2020年中国车载激光雷达市场规模达到亿元。
——中游情况
从执行系统中最重要的ADAS系统市场现状来看，ADAS系统主要的功能在于感知道路环境以及做出相应决策上，近年来随着我国汽车市场迅速发展，ADAS市场增长迅速。随着新型传感器技术的开发和突破，ADAS系统应用将在中低端汽车市场开始推广。
而规模经济优势助力厂商降低成本，进一步推动ADAS系统市场的增长。2016-2019年中国ADAS系统市场规模快速增长，2019年ADAS市场规模约为542亿元，同比，预计2020年市场规模增长到800亿元。
在智能联网汽车整车方面，根据国家工业信息安全发展研究中心的《AI智能下的汽车产业裂变——中国汽车企业与新一代信息技术融合发展报告(2019)》，2018年智能网联新车型渗透率达到，相较2016年增长近5倍;
2018年中国品牌智能网联新车型渗透率达到，相较2016年增长15倍。《报告》预计到2020年智能网联汽车新车型渗透率将达到。初步估计，2020年我国智能汽车销量约为1306万辆。
——下游情况
智能网联汽车的下游应用端主要包括有出行、物流、城市交通管理等场景，在出行场景、物流场景等领域我国企业已经有了一定程度的尝试，例如滴滴出行利用自动驾驶车辆在收集路测数据的同时提升研发效率。
智能网联汽车核心系统部件以外资占主导
目前全球ADAS系统集成商主要由海外零部件巨头垄断，如博世、大陆、德尔福、电装、奥托立夫等，全球前五名的系统集成商占据超过65%的市场份额。
从智能网联汽车核心的汽车电子领域竞争格局来看，2019年全球汽车电子市场份额中，绝大部分都属于外资企业，根据赛迪统计数据，2019年全球汽车电子市场中，德国博世、德国大陆和日本电装的市场份额占比位列前三位，分别占比为、和;而前十名企业中中国国内企业数量稀少。
政策加码，市场前景广阔
2015-2021年随着5G的不断普及，国内为了推动智能网联汽车的发展，从中央政府到各级地方政府，相继制定了一系列政策法规和标准体系，打通汽车、通信、交通等各方面关联方，协同发展。
随着智能网联技术的快速发展，智能汽车领域正成为新一轮科技革命和产业革命的战略高地，我国智能汽车行业迎来了发展的黄金期，车联网汽车的数量不断增加，智能网联汽车的产业规模预计也将呈现连续增长趋势。到2026年，预计我国智能网联汽车产业规模将达到5859亿元。
以上数据及分析来源参考前瞻产业研究院发布的《中国智能网联汽车(ICV)行业发展模式与投资战略规划分析报告》。
易车讯 近日，“第11届中国汽车论坛”举办，国家工业信息安全发展研究中心副总工程师兼信息政策所所长黄鹏发表了演讲，主要是介绍了团队最新的研究成果——关于智能网联汽车数据安全的研究，提到将统筹产业创新发展与保障数据安全、尽快出台数据分类分级指南和管理细则、建立事前风险评估和事后应急响应机制、重点关注跨境数据流动问题等。
以下为演讲实录：
大家下午好，下面我代表中心汇报一下我们团队最新的研究成果——关于智能网联汽车数据安全的研究，这个研究比较初步，后续希望得到各位领导和专家的指点。今天我主要汇报五个方面，一是智能网联汽车的内涵和发展现状；二是智能网联汽车数据安全发展态势；三是车企对智能网联汽车数据安全的认识不断加深；四是网络安全企业在智能网联汽车数据安全市场 " 大有可为 "；五是政府积极统筹智能网联汽车产业发展与数据安全保护。
一、智能网联汽车的内涵及发展现状
智能网联汽车作为一个新兴的重要领域和场景，发展已势不可挡，而且主流国家和行业组织对于智能网联汽车，已经从系统、产品、装备、网络等角度都有一些重要布局。
研究认为，智能网联汽车不同于传统的汽车装备，至少有四个显著特点。
首先是互联互通，这是基本的特征。
二是软件定义。从原来的机械驱动发展为未来的数据驱动，这是非常重要的特点。大众在前几年就宣布投入35亿欧元打造自己的汽车操作系统，而特斯拉软件成本占整车成本的40%，而且S系列代码行数超过了4亿行。很多企业都谈及已经成立自己的软件科技企业，开发自己的操作系统和APP，适应软件定义汽车的大潮。未来智能网联汽车至少60%的价值来源于软件，所以未来的智能网联汽车是新型的信息技术终端。
三是无人驾驶。刚才朱教授深入的讲解了无人驾驶不同级别、不同场景的应用和风险。
四是绿色低碳。未来智能网联汽车以电动汽车为主，非常适合或者适应国家关于 " 双碳 " 相关的要求和布局。
另外，我们对智能网联汽车产业链也做了初步的分析，从上游的元器件、软件，到下游相应的内容、平台、数据以及关于出行、保险、租赁、维修等方面的服务商，整个产业链的打造和重塑也不断演进。我国已在产业链各个环节均有布局，但是核心系统部件仍较多依赖进口，最近在技术研发方面实现一些突破，但是在市场化量产方面还有一定差距。
二、智能网联汽车数据安全发展态势
智能网联汽车主要的特点是，数据成为驱动汽车发展的重要价值点，这种发展趋势对于车辆的安全和数据的安全都有新的要求和风险，所以要求一方面从车的全生命周期，另一方面从数据的全生命周期两个角度考虑智能网联汽车的安全问题。
基于这两个维度，我们发现未来智能网联汽车带来的数据安全风险还是很大、很突出的，至少涉及四个方面：
首先行业的数据安全意识有待提高，近期一系列相应事件的出现，在一定程度上会影响消费者对智能网联汽车安全的信心。
二是数据泄露风险巨大，威胁个人隐私安全。由于智能网联汽车为了更好的实现自动驾驶或者是使乘驾者有更好的体验，会收集相应的信息，在我们调研过程中获知，一辆智能网联汽车每天至少收集10TB的数据，不仅数量极大，而且涉及到驾乘人员的出行轨迹、习惯、语音、视频等等，一旦遭受侵害会泄露个人隐私。
三是网络安全漏洞多，威胁个人人身和财产安全。2020年全球相关恶意攻击超过280万余次，黑客通过网络攻击的手段可以控制车辆行驶，也可以利用软件的漏洞操控智能网联汽车，所以威胁和风险也是非常大。
四是可能会威胁国家安全。为了更好地实现车与路的互动和周围基础设施的互动，智能网联汽车也会收集周围的场景和重要地理信息的数据，如果精度达到一定程度的话，会影响或者威胁国家安全。
我们看到一些国家，尤其是发达国家和行业组织也纷纷出台了管理规范和举措。美国、欧盟、以及国际汽车制造协会，已经通过了一些原则性、战略性的规定，也包括一些比较细化、可操作的指南。
不同的智能网联汽车制造厂商，由于基因不同，对数据安全的认识或者保护能力也不一样。我们认为目前最主要的智能网联汽车制造商来源于三类企业：
第一类是传统车企，他们的发展模式是渐进式的，包括目前国产自主品牌的汽车，还有合资品牌的汽车，这类传统车企在推进相关的新技术开发和应用，以及数字化转型工作，但总体来讲，他们的意识和能力还在发展过程当中。
第二类是信息技术企业，像百度、阿里、腾讯、华为、滴滴、小米等信息技术企业，这类企业基于在信息技术领域强大的能力和生态，大力推广相应的技术系统、自动驾驶系统等，通过跨越式的方式进军智能网联汽车行业。
第三类是造车新势力。理想、蔚来、小鹏等在发展过程当中是激进式发展过程，他们对于数据安全的考虑和布局也有自身的特点。
全球知名的咨询机构Guidehouse对于现有智能网联汽车领域的竞争格局进行分析，发现目前的‘’领导者‘’中，四家企业基本上都是信息技术企业，在目前这个阶段，以信息技术为背景的企业进入智能网联汽车行业是具有一定优势的。
非常有意思的一点是，我们孰知的特斯拉被Guidehouse置于‘’跟随者‘’中，主要原因是该机构认为特斯拉自动驾驶能力和安全保障能力与其宣传的相比具有一定的差距。
这三类不同类型的智能网联汽车制造商对数据安全的认识和保护能力仍有一定的差异，尤其是传统车企和信息技术企业以及造车新势力在相应能力上的布局，包括组织架构的调整，适应新的安全需求方面的能力等，可能都有一定差异。但是我们发现这三类企业也在跨界融合，在相互借鉴。
三、车企对汽车数据安全的理解不断加深
我们调研了一部分车企，总结了他们对当前数据安全的理解和举措，车企也越来越重视重视数据安全问题，国内主流企业通过强化技术手段和管理机制，意在大幅提升数据安全的保障能力。
但是其实风险也是非常突出的：一是核心器件自主可控能力有待进一步提高，比如传感器、芯片、雷达天线等还属于智能网联汽车的 " 卡脖子 " 领域。二是企业管理责任缺失，很多车企往往在 " 黑盒 " 的状态下开展一些数据治理工作，使现有的保护机制和管理举措很困难，出现滞后问题。三是实际落地案例较少，缺少具体的指导性和实操性指南，很多企业都是在边界游走，探索的成本也非常高，所以后续有很多需要进一步明确的地方。
从建议的角度，我们建议车企从两个角度提升数据安全方面的能力。一是提升核心基础技术的安全可控能力，即涉及车辆本质上的安全。二是提升数据安全综合防护能力，利用新一代的信息技术，包括区块链技术、流量检测技术、国密技术等，提升综合防护的能力。
四、网络安全企业在智能网联汽车数据安全市场 " 大有可为 "
我国主流的网络安全企业都在积极布局智能网联汽车的新赛道，大多基于他们传统的产品，再根据智能网联汽车的新场景做一些适应性的调整和优化，包括在数据层面，从云、管、端各个角度等都提出了相应的解决方案，在检测和服务方面也推出了一些相应的网络安全产品。
我们调研了国内一家安全厂商——天融信，已经形成了覆盖车端网关、ECU、T-BOX、以及云端、APP端等全方位的渗透测试工具和服务。下一个案例来自百度，其自动驾驶安全的架构已经涵盖了整个数据安全的全生命周期。
可以说，智能网联汽车领域对于网络安全产业，或者网络安全企业来讲是一个巨大的市场，但是也存在着很多挑战，一是现有的网络安全产品和解决方案还不满足智能网联汽车的安全需求。二是安全解决方案的路径不太一样，有的网络安全企业侧重车端的安全，有的侧重云端的安全，虽然这些解决方案没有哪个更优质，但是也需要相互借鉴。三是安全产品的应用还存在成本、意识等问题。我们也提了两个建议，一是建议这些网络安全企业针对智能网联汽车不同的场景，开发针对性的相关的产品和解决方案，提高推广的力度。二是要探索适用智能网联汽车场景的网络安全保险方案，保险在汽车这个领域是非常常见的，但是数据安全的保险，或者网络安全的保险可以对车企、用户，以及产业链上的诸多信息技术服务企业提供一体化的保障。
五、政府积极统筹智能网联汽车产业发展与数据安全保护
首先在政策规划层面，政府已经出台了相关的标准指南，包括一些政策文件，加强对整个数据全生命周期的管控，并强调数据分类分级工作。
二是在法律法规层面，《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》（草案），以及网信办出台的的《汽车数据安全管理若干规定》（征求意见稿）已经体现了政府的一些针对性考虑，我们支持网信办和工信部等部门出台更加细化的管理条例和指南，从法律法规层面给予指引和指南，更好的指导整个产业的实践。
三是标准体系不断完善，包括顶层的体系性标准，以及专项的标准都在陆续出台和不断地修订完善。
四是试点应用加速落地，比如上海临港新片区跨境数据的试点，一些路测、风险评估以及风险管控相关试点的工作也都在推进过程当中。智能网联汽车本身是一个新生事物，又涉及到很复杂的系统，确实需要政府通过开展试点示范的工作，总结一些优秀的做法，进行后续的推广。
当然从政府推进产业发展和保障数据安全的角度也面临重要的挑战。一是整个法规体系、标准体系还是相对滞后于产业的发展速度。二是存在多头监管的问题，还需尽快细化一些行业性的管理要求。从数据安全监管的角度，国家网信部门是牵头部门，但是涉及到具体行业细则的出台，还需要行业主管部门，以及一些重要的行业协会去推动相关工作。三是实操性的举措还不够，数据安全监管和治理的一项基础性工作就是要做到数据分类分级，对于数据既要管，又不能管得太死，哪些要管，哪些需要高强手段的监管，哪些需要在市场上流动，一项非常基础的工作就是数据分类分级。
我们提的建议包括四个方面：一是统筹产业创新发展与保障数据安全。二是尽快出台数据分类分级指南和管理细则，在国内一些重要的行业领域，比如金融、工业互联网等领域，已经出台了相应的分类分级指南，智能网联汽车行业可以予以借鉴。三是建立事前风险评估和事后应急响应机制，比如国家级的专业技术机构可以探讨如何更好的提供服务和支持。四是重点关注跨境数据流动问题，目前国内对这个问题比较关注，国家网信部门也在密集调研和研究，希望后续在借鉴全球通用做法的同时，细化相应的数据流动规则。
以上就是我们目前这个报告的主要内容，在报告撰写过程当中，也得到了一些车企和网络安全企业的支持，后续我们也希望跟在座的企业和专家合作，使我们在智能网联汽车数据安全领域做得更加深入。
我觉得面对这种发展前景我们应该支持，因为互联网汽车是一种发展趋势，也是一种未来的发展道路，所以面对这样的情况大力推广，这样才可以扩展互联网汽车，才可以让互联网汽车得到更好的推广，才可以得到更好的普及。
十分不错。电动化、智能化、网联化和共享化在近十年间，已经成为汽车行业发展的主流趋势，行业转型和变革正走向深化，而此时《战略》的出炉，更是顺应了这一趋势，这对于汽车电子行业，汽车智能网联技术服务行业来说，无疑是巨大的机遇。新行业的兴起，也将促使人才结构加速调整，如今汽车智能网联人才层次仅停留在研发层面，无法应对将来智能网联汽车普及之后的检测与维修。基于这一点，湖南万通紧跟市场前沿，开设了汽车运用与智能网联、汽车智能网联与新能源技、师两大专业，致力于智能网联人才的培养。想要抓住智能网联风口红利的，现在正是千载难逢的好时机。
软件测试就是描述一种用来促进鉴定软件的正确性、完整性、安全性和质量的过程。软件测试是一种实际输出与预期输出之间的审核或者比较过程。软件测试的定义是：在规定的条件下对程序进行操作，以发现程序错误，衡量软件质量，并对其是否能满足设计要求进行评估的过程。下面学术堂整理了十五个关于软件测试论文题目，希望对您有所帮助。1、 探讨计算机软件测试的相关技术应用2、 软件测试方法研究3、 基于安全性的航空发动机控制软件测试技术4、 互联网+背景下软件测试课程混合教学模式5、 计算机软件测试方法及应用实践6、 因果图法在ATE软件测试用例设计中的应用7、 众包软件测试技术研究进展8、 互联网时代背景下基于软件测试的软件工程特色专业建设研究9、 论自动化软件测试技术的实际运用10、 地理国情普查质检软件测试方法11、 以工程和就业能力培养为导向的软件测试人才培养改革研究12、 直升机机电管理系统软件测试方法研究13、 智能网联汽车对软件测试领域研究14、 基于云计算的电力软件测试技术研究15、 基于故障注入的嵌入式测绘导航软件测试技术研究