它关系到智能交通和汽车数据安全的未来! 朱华荣发言

小夏 科技 更新 2024-03-04

记者 冯瑶

3月3日,在2024年全国人大暨全国人大开幕前夕,十四届全国人大代表、长安汽车党委书记、董事长朱华荣提交了四项提案,其中三项涉及汽车行业和移动出行行业。

其中,他着力构建面向未来智能交通的混合现实大科学设备(大型驾驶模拟器),以应对未来智能交通系统中人、车、路、云耦合的新风险,同时摆脱对美国系统的依赖, 日本、欧洲等国家。

此外,朱华荣在提案中还谈到了汽车数据的安全性,引起了国内市场的极大关注。

推进大型驾驶模拟器建设

目前,中国已成为全球最大的汽车生产和销售市场。 因此,也伴随着大量的驾驶场景和用户数据。 在朱华荣看来,这给车辆被动安全、智能驾驶安全、信息安全等领域带来了更多的挑战。

他举例说,未来智能交通系统中人、车(包括自动驾驶汽车、传统人类驾驶、机器人、飞机等)、道路、云的耦合,将伴随着极其复杂的交通场景下的恶性事故、大规模网络入侵与控制等新风险和新问题。

朱华荣提到,目前,所有汽车强国都已建成或正在建设未来交通混合现实大型科学装置(大型驾驶模拟器),将车辆、道路、云与环境融为一体,在安全可控的实验室环境中再现、分析和解决上述问题。

但是,我们国家在这方面存在差距,“他说,”在这方面存在许多问题。 例如,现阶段我国已经建成和在建的小型驾驶仿真设备采用美国、日本、欧洲等国家的成套系统,软硬件高度依赖国外厂商,会带来数据安全、技术安全、经济安全等风险。 ”

因此,朱华荣建议,要充分发挥系统和机制的优势,推动顶层设计的大型装置建设。

首先,他建议建立产学研应用一体化的科研平台,推动大型科学装置建设。 “建议共同建立产学研应用平台,依托平台共同打造共享全球领先的驾驶仿真大型科学设备及配套软件库和场景库,填补国内空白。 其次,他认为该项目应纳入国家重点科技基础设施计划,确保资源投入。

朱华荣还表示,这一大型科学装置的研究和建设,将有助于未来智能交通在芯片、操作系统、V2X、自动驾驶、AI算法、人形机器人等关键领域的研究和形成国家和行业标准。

明确汽车数据中个人信息的边界

朱华荣的另一项建议涉及汽车数据安全。 他认为,随着汽车行业从“硬件主导”向“软件定义”的转变,汽车不再是用户的简单出行工具,已经从“单一的工业产品”转变为“新的数字智能空间”产品属性。

事实上,与传统燃油车相比,智能网联汽车可以通过在车外部署摄像头、毫米波雷达、激光雷达等多个传感器来采集大规模、覆盖面广的车辆数据。

此前,据官方消息,智能网联汽车每天至少采集10TB的多维度数据,即不仅包括驾驶员和乘客的面部表情、动作、眼神、语音数据,还包括车辆的地理位置、车内外的环境数据、车联网的使用数据。

在朱华荣看来,此前发布的《数据安全条例》仅明确了部分汽车数据属于个人信息,并未明确其他数据的性质,而《个人信息保护**》明确规定匿名化信息不是个人信息,并未明确匿名化数据是否可以被主机厂使用。 同时,相关法律法规并未明确汽车数据中非个人信息的范围和归属。

他认为,智能网联汽车相关非个人信息的界限模糊、归属不明确,不利于个人信息的保护,同时也不方便车企合法、充分地处理和使用相关数据,不利于相关数据从“数据碎片化”向“数据粮仓”的集约化转型。

朱华荣在建议中提到,有必要明确汽车数据中个人信息的边界。 他认为,车辆本身及其零部件的工作状态数据,以及与道路、天气等外部环境相关的数据,无法识别特定个人,不应属于个人信息的范畴。

然而,不同数据与个体在车控数据和应用服务数据中的关联性差异很大,需要从立法层面进一步明确。

此外,他认为,要细化汽车数据产权规定,还需要落实车企对汽车数据的资源持有权、数据处理使用权、数据产品管理权等,从而促进数据资源化、资产化、资本化。

进一步改善汽车消费环境

此外,汽车工业作为国民经济的重要支柱产业,在经济增长和就业中发挥着重要作用。 在朱华荣看来,汽车产业消费环节还存在诸多问题,需要进一步改善汽车消费环境,鼓励市场创新,提高新的质量生产率。

例如,消费者在购买汽车时,某些环节仍然不支持在线处理和流通; 数据的流动并没有真正实现; 一些地方针对汽车行业制定的政策不统一,或者行业内一些政策相对缺乏,导致消费者用车的公平性、品牌竞争的公平性、车辆升级换代的加速。 车险业务中间渠道多,保费不一致,消费保险体验不好。

对此,朱华荣提出了四点建议,一是建议推行汽车消费电子零售发票,并采用网上许可流程,实现流程便捷,提高效率,降低成本; 二是建议审视完善相关法律法规和行业监管要求,加快建立数据流通平台和机制,赋能企业创新消费体验。 三是建议协调完善汽车行业相关政策,优化汽车市场公平竞争环境; 四是建议推进车企与保险公司“合而为一”的合作,减少中间环节,降低消费者购买保险的成本。

编辑:小莫

评论:徐温。

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