自动驾驶数据安全

文章阐述了关于自动驾驶数据安全，以及自动驾驶数据安全概念股的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

• 1、自动驾驶开始应用,那么自动驾驶到底有没有危险?
• 2、数据安全对于智能网联汽车来说有多重要?
• 3、部分汽车的自动驾驶功能是否安全呢?
• 4、当前阶段,影响高阶自动驾驶落地的关键因素是什么?
• 5、如果未来交通工具都是自动驾驶,该如何保证出行安全呢?

自动驾驶开始应用,那么自动驾驶到底有没有危险?

1、没有交通阻塞在未来，自动驾驶汽车成功普及以后，大城市的交通拥堵现象将会消失。对于许多人来说，每年将因此节省40小时。因为在大都市里，人们必然在交通拥堵的地方行走。自动驾驶汽车能够自动同步交通情况，第一时间选择更为畅通的路线，并且，加塞等不文明的情况也将因为人工智能的设定而消失。

2、Uber的一辆测试车撞上一名女子，造成死亡，被认为是与自动驾驶相关的第一个行人死亡事故，此后该公司停止了相关测试工作。但是到了12月，在得到宾夕法尼亚交通部的许可后，Uber在匹兹堡公共道路上恢复了自动驾驶测试项目。

3、但是自动驾驶的车辆它也难免会发生一些问题，如果发生问题了，人们刚好在车里乘坐的话，那是非常的危险的。车辆不仅给车里面的人造成伤害，也会对道路上的人造成伤害，这样人们也是不愿意看到的。而我们在人类在驾驶的时候，如果发现前面有障碍物，我们可以迅速的作出反应而躲避这些障碍物。

4、部分汽车拥有了自动驾驶功能其实安全性也不怎么样，毕竟刚才也已经说过了，这涉及人工智能领域的问题，但由于投入过程当中的天生缺陷会让这种技术本身就不那么安全；同时，自动驾驶功能也是不被法律所允许的，最起码目前就没有任何法律允许自动驾驶的存在。

5、自动驾驶汽车的优势：没有交通堵塞。未来，无人驾驶汽车成功普及后，大城市的交通拥堵将消失。对于许多人来说，这每年可以节省40个小时。因为在大城市中，人们必须走在交通繁忙的地方。自动驾驶汽车可以自动同步交通状况，尽快选择一条更平坦的路线，由于人工智能设置，诸如汽油交通等不文明的状况也将消失。

数据安全对于智能网联汽车来说有多重要?

非常重要，因为数据安全就意味着用户可以把信任交给这些智能网联下的汽车企业。这个逻辑可能有点拗口，我们可以尝试从互联网的角度来理解这个问题。现在是互联网时代，互联网时代的个人信息非常重要。如果用户的隐私因为使用某款产品而发生泄露，这会严重影响到用户的个人生活。

智能网联汽车面对的安全挑战包含V2G、V2X车联网、车载终端、数据服务平台、外部生态链等多个层面。信息安全和系统性安全保证尤为重要。通信安全依靠对称和非对称加密、身份认证、HASH算法与传输加密等技术实现。

加强智能网联汽车安全防护，进一步落实保障车辆网络安全和安全漏洞管理责任。加强车联网网络安全防护，保障车联网通信安全并开展车联网安全监测预警。同时，做好车联网安全应急处置以及车联网网络安全防护定级备案。

基于收集到的数据和信息，智能网联汽车的控制系统会结合人工智能算法进行智能决策。这包括自动驾驶、自动避障、自动调整车速等功能。人工智能算法可以根据实时数据做出判断，确保车辆在复杂的环境中安全行驶。

部分汽车的自动驾驶功能是否安全呢?

因为我们了解其实在汽车的配件当中电子的原件是最容易损坏的。一旦电子原件出现了问题，必然会引起整个汽车数据的误判，而这样本身就是一种很不安全的因素，也同样不能保证百分百的自动驾驶安全。二，另外一方面目前的市场流通的汽车参差不齐，但从厂家上面就有成千上万。

部分汽车拥有了自动驾驶功能其实安全性也不怎么样，毕竟刚才也已经说过了，这涉及人工智能领域的问题，但由于投入过程当中的天生缺陷会让这种技术本身就不那么安全；同时，自动驾驶功能也是不被法律所允许的，最起码目前就没有任何法律允许自动驾驶的存在。

【太平洋汽车网】虽然在事故发生率上自动驾驶汽车显著安全，但是由于智能系统的的存在，千万辆智能汽车连接成为巨大的车联网，在创造巨大价值的同时，也存在着遭受攻击、网络瘫痪的风险。相比单个汽车的驾驶风险，这实际上是一种系统性风险。

虽然自动驾驶并不等于100%安全，但在多情境模拟测试、极端条件假设、上路实跑运营以及完善的安全保障机制下，可以做到大大降低交通事故发生概率，比人类驾驶更安全。

当前阶段,影响高阶自动驾驶落地的关键因素是什么?

1、数据的重要性 高阶自动驾驶技术对数据的依赖日益增加，正如名言所说：“80%的数据+20%的模型=更好的AI。”数据成为影响自动驾驶落地的关键因素之一。 高质量训练数据的需求 为了训练复杂高级的机器学习算法，高阶自动驾驶需要大量高质量的数据支持，包括车辆行驶轨迹、路况信息、传感器数据等。

2、从数据的角度来看，影响高阶自动驾驶落地的关键因素主要有以下几点：大规模高质量的训练数据 高阶自动驾驶需要大量高质的数据支持，以训练复杂高级的机器学习算法。这些数据包括车辆行驶轨迹、路况信息、传感器数据等等。

3、面向快速发展的中国智驾市场，解决方案的性能与质量、应用规模以及交付速度都是影响高阶智能辅助驾驶量产落地的重要因素。通过此次合作，地平线与伟创力将充分发挥双方在各自领域的优势，共同推动高阶智能辅助驾驶在中国市场的创新，助力实现自动驾驶技术的大规模前装量产应用与落地。

4、在我们的传统认知中，地图对于自动驾驶而言是至关重要的。早期各大车企的NOA领航辅助功能都对高精地图有强依赖属性，一旦这段道路范围内没有高精地图，那么车辆会直接退出领航辅助驾驶。“通勤模式”之所以被越来越多的车企加码，本质上是为了越过当前城市高阶辅助驾驶落地难、落地慢的困境。

5、“因为对于自动驾驶汽车来说，哪怕定位系统没有电气故障，但若车辆的位置误差过大超出车道线范围，依然有可能导致事故，所以时刻保证定位精度十分重要。”支撑导远电子实现这一关键突破的，是其自研的高精度MEMS惯性技术和专有高性能定位算法 。

6、这一阶段的高阶智能驾驶辅助水平高低除了上述几个大的关键点外，高精地图、全栈自研等方面因素也会对落地结果有一定的影响，但主要的竞争领域仍保持上这几个大方面上，但最终体验感的优劣仍是软硬件结合能力的综合影响，但在逐渐明朗的大趋势下，更完善强大的智能辅助驾驶非常可期。

如果未来交通工具都是自动驾驶,该如何保证出行安全呢?

1、那将来一定会开展大量智能驾驶技术层面的开发，比如最近5G互联网在慢慢实行就增添了较低的网络延时度，无人驾驶程序流程，很有可能依据实时路况获得的数据反映，速率就更加容易，能够更好的在高速驾驶状态下确保车主安全性，这便是一个很大的发展，可是智能驾驶技术也是需要开展更多试验及其技术的跨越的。

2、其次，自动驾驶运行需要进行路径规划和列车控制。路径规划是指根据列车当前位置和目的地，计算出最优的行驶路线和速度。列车控制是指根据路径规划结果，控制列车的加速、减速、转向等动作，保证列车的安全和稳定运行。然后，自动驾驶停止需要进行安全检查和停车减速。

3、问题二：如何才能保证交通安全 自觉遵守“交法” 道路交通安全法是用来规范驾驶员的行为，以确保交通安全及车辆行驶畅通为目的。道路交通安全法大部分是用血的教训换来的，驾驶员遵守交通法规是为了行车安全，而不是为了做给交通警察看。

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