数据安全管理关乎智能汽车竞争胜负
智能汽车的发展需要靠数据驱动，数据迭代是智能汽车技术进步的生命线。
最近十年，智能汽车之所以能实现快速发展，是因为其采用了与以往完全不同的技术发展模式，从以基于人的经验进行程序编制的控制逻辑转向数据驱动。在旧有经验控制逻辑模式下，在系统开发初期，可以基于人的经验积累，通过编程迅速解决90%以上的问题，但剩下的却是大量的、各种长尾效应的个案。
比如，传统汽车上的很多控制系统，程序动辄上万行，其实核心程序可能只有几百行，上万行代码是因为有大量的长尾场景案例需要特殊处理。在这样的发展模式下，系统的维护更新会变得越来越困难，程序越来越难进行更新，系统性能的提升也只能依靠人的经验积累，依靠手工方式推动，直到达到一定程度后可能再也无法实现更新。
基于大数据和AI(Artificial Intelligence，人工智能)的智能汽车的发展颠覆了旧有逻辑。系统依托人工智能、大数据等新兴技术的快速进步，依托机器学习技术和海量数据驱动，使自动驾驶系统的性能提升逻辑上变得非常简单，只要不断积累数据，就能训练AI系统去完善和提升性能，当遇到长尾场景案例时，只要有相应的数据，系统就能学会该案例的处理。
所以，只要不断去积累数据，就会推动系统不断发展，系统也会不断得到提升。当然，在这种发展逻辑下，数据的积累和迭代就变得十分重要，甚至成为智能汽车发展的生命线。
智能汽车需要守住数据安全底线
智能汽车的数据来源非常复杂，既包括车载摄像头、激光雷达、毫米波雷达等感知的地理信息、交通信息、行人信息等外界环境感知数据，也包括驾驶员个人信息、车辆行驶轨迹、车载总线数据等车内数据。另外，手机与车机结合以后，在车上还会存储个人社交账号、支付密码、家庭信息、车架号等个人隐私数据。因此，智能汽车的数据安全涉及多个方面：一是国家信息安全，如地理信息安全；二是个人隐私保护相关的安全，比如个人账户信息、密码、位置等；三是涉及车辆安全防护，如网络病毒、网络攻击等网络安全问题。
如果对智能汽车数据安全放任不管，确实会对国家和社会的安全，对个人隐私保护带来重大隐患。世界上各个国家都对智能汽车的数据安全问题比较重视，纷纷出台一些管理举措。中国政府也是高度重视这一问题，国家网信办等部门2021年出台《汽车数据安全管理若干规定(试行)》，对智能汽车数据采集、存储和跨境传输等作出严格规定，守住了安全底线，这是非常必要的，也是非常及时的。
智能汽车数据管理兼顾安全与发展宜粗不宜细
智能汽车数据安全管理问题相对十分复杂，关键在于如何找到安全与创新发展的平衡点。如果只是想保证数据的绝对安全，其实很简单，禁止智能汽车采集所有的数据就可以了；如果仅考虑发展，也很简单，给企业最大的自由度，放任智能汽车的数据采集就可以。但两个极端都不可取，唯有找到安全与创新发展之间的“度”，才能推动智能汽车产业健康发展。
如何准确把握安全与创新之间的“度”？从目前来看并不明晰。智能汽车是一个正在发展中的行业，技术路线仍处于探索阶段，在其发展过程中，就想把这个“度”完整细致明确下来，是不太可能的，也是不合理的。
相对而言，只有当技术发展到比较成熟阶段，这个管理上的“度”才会更加明确。在此之前，相关数据安全管理规定不宜太细化，应当在守住基本安全底线的前提下给予企业一定的自由度。例如，对智能汽车数据跨境、数据存储等都已形成基本的约束，对于地理信息数据采集存储也采取资质管理，在保证基本安全的条件下，可以在数据使用、数据精度、数据归类等方面适当给企业留下探索空间，待技术成熟之后再形成一些细化规定，否则很容易出现“一管就死”的现象。
当前，智能汽车的竞争不仅是国内竞争，更是全球化竞争。数据是智能汽车技术进步的生命线，如果在智能汽车数据上管得过多过细，让数据积累和使用很不方便，对AI、自动驾驶的推动效果不好，落后于国外，阻碍了技术的快速发展，那么就可能会导致中国在智能汽车技术领域落后于人。
因此，建议中国在智能汽车数据安全管理上，宜粗不宜细，采取“自上而下”和“自下而上”相结合的模式发展。在智能汽车技术尚处于探索阶段，国家“自上而下”统筹考虑定框架、定底线、确保数据安全的底线和边界，同时给予企业和行业一定的自由度，“自下而上”开展探索，大学、行业组织和企业联合起来，在国家划定的底线和框架内，百花齐放，探索智能汽车数据的采集、存储、管理和使用的细节，探索如何最好发挥数据作用，有效驱动智能汽车技术的发展，探寻安全与创新发展的“度”。
当然，在这个探索的过程中，要求汽车行业企业要高度自律，坚守安全发展底线，对跨境数据传输、个人隐私保护持敬畏之心。
智能汽车数据安全问题，需要政产学研通力合作才能解决。行业组织在这个过程中可以很好地发挥作用，帮助企业积极探索合适的技术路线；汇聚各方力量共同推动关键技术规范、标准的制定实施；同时做好政府与企业沟通的“桥梁”，为促进产业发展营造良好环境。
