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应该冷静客观的看待，未来的研究趋势，一定是非常先进的，充满着黑科技，非常炫酷，而且能够方便人们的生活。
目前，国内对智能联网车辆的研究基本上是从5G或CAN总线的单一方面展开的，大多数公共研究都是被动的，白帽黑客、业余爱好者和研究人员通常都没有发现潜在的漏洞。网络安全挑战日益严峻，网络犯罪迅速蔓延。以下是一些需要解决的问题以及在未来应该解决的问题。
一、可解释机器学习
ICV的一个主要安全漏洞是ML模式缺乏可解释性。一般的ml技术和特定的DL技术都是基于函数逼近的思想，其中经验函数的逼近采用DNN体系结构实现。现有的ml / dl缺乏可解释性，这是阻碍ml / dl发展的主要原因。可解释性ml技术在安全关键骑士系统中的应用是另一个有待研究的课题。
二、车载安全
车内攻击主要涉及电子控制单元、车载网络和通信模块T-box。对电子控制单元和车载网络进行了大量的研究。目前对T-box的研究较少，主要是安全公司和厂商发布的漏洞报告。未来的研究应该集中在通信模块T-box的安全性上，通信模块T-box是车辆内外通信的关键环节，其安全性是未来的重要研究方向。
三、V2X通信安全
对ICV的攻击可能会扩散到智能基础设施。例如，对电动汽车的攻击可以通过充电设备扩散到电网基础设施，直到公用事业系统。该领域的未来研究包括安全通信和防御机制的发展。另一方面，车联网安全还涉及到V2X安全认证证书体系及其颁发流程，包括根证书、车场证书、车载单位使用证书、未来各种V2X消息证书等。基于国家机密算法的V2x安全芯片将成为解决V2x安全问题的核心密钥。
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》。
智能汽车自主循迹横向控制是通过调整汽车的转向盘转角使汽车与期望轨迹之间的横 向循迹误差最小,同时使汽车运动方向与期望轨迹切线方向之间的角度误差最小,在保证控 制精度的前提下又要兼顾汽车的平顺性和舒适性。 智能汽车的主要任务 智能汽车自主循迹控制系统的主要任务包括任务规划、行为决策以及底层汽车操作。在 实际应用中,汽车的自主循迹控制分为横向控制和纵向控制。横向控制主要是通过控制转向 盘转角使汽车沿期望的既定路线行驶,同时满足一定的舒适性和平顺性要求。
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
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。
学术论文还是毕业论文？毕业论文一般就是xxx项目测试实践，学术性的话就xx领域软件测试方法及用列设计思路
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。
导读
新能源 汽车 大数据的利用不仅在 汽车 产业内部释放了巨大的数据红利，未来也必将成为 汽车 产业与其他产业融合的重要纽带。随着我国“新基建”的不断推进，高速低延迟的5G网络覆盖与新能源 汽车 充电桩的建设，势必会加速新能源 汽车 的发展与数据井喷。由此可见，大数据技术在新能源 汽车 上的应用会加快 汽车 产业向信息化与智能化迈进的脚步，而新能源 汽车 大数据与电力等行业的融合还将产生出巨大的蓝海市场。
2020中国 汽车 工程学会年会暨展览会（SAECCE 2020） 将于 2020年10月27-29日 在 上海 汽车 会展中心 举办。迄今为止，SAECCE年会已成功举办26届，成为在国内举办的 汽车 行业标杆活动之一。
本专题分会以 “新能源 汽车 大数据应用——融合与机遇” 为主题，邀请国内外权威专家主旨演讲和互动讨论。通过聚焦“大数据背景下新能源车辆全局优化式能量管理方法研究”等若干议题，共同交流新能源 汽车 大数据应用的主流技术与最新发展趋势，加速新能源 汽车 大数据技术成熟，并加大 汽车 产业的辐射带动能力。
N01:新能源 汽车 大数据应用——机遇与融合
会议时间&地点
2020年10月27日 13:30-18:00
上海 汽车 会展中心
协办单位
吉林大学 汽车 工程学院
会议主席
王震坡
博士/教授/博士生导师，北京理工大学电动车辆国家工程实验室主任、新能源 汽车 国家大数据联盟秘书长
王震坡，教授、博士生导师，北京理工大学电动车辆国家工程实验室主任、新能源 汽车 国家大数据联盟秘书长。入选了教育部“新世纪优秀人才”、北京市“ 科技 北京百名领军人才”、 科技 部“中青年 科技 创新领军人才”、 国家“万人计划”和机械行业“‘十二五’先进 科技 工作者”。主持了国家自然基金重点项目（动力电池系统热失控与安全管理）、国家重点研发计划项目（分布式驱动电动 汽车 集成与控制）、国家863计划项目（电动 汽车 充换电设施设计集成与管理）等纵向项目12项，发表第一作者或通讯作者SCI论文29篇(ESI高被引3篇)，第一作者EI论文60余篇。第一作者出版专(译)著4部(“电动车辆动力电池系统及应用技术”入选“十二五”高等教育本科国家级规划教材)，授权第一发明人发明专利24项。获国家 科技 进步二等奖1项，省部级科研一等奖3项，二等奖2项(1项排名第一)，中国 汽车 工业科学技术一等奖1项(排名第一)，北京市教学成果一等奖1项。
联合会议主席
许楠
博士/副教授/博士生导师，吉林大学 汽车 工程学院
许楠，吉林大学 汽车 工程学院车辆工程专业 副教授兼博士生导师，工学博士，博士后，新能源 汽车 国家大数据联盟理事，美国电气电子工程师学会（IEEE）会员，目前担任Applied Energy、IEEE Transaction on Vehicular Technology、IEEE Transaction on Power Electronics、International Journal of Electronics和SAE Journal等国际期刊审稿专家。发表新能源 汽车 领域论文二十余篇，授权发明专利10项，软件著作权13项。作为项目负责人承担国家自然科学基金青年基金项目、国家博士后科学基金面上项目、吉林省 科技 发展计划项目以及企业的合作研究等项目。荣获国家教育部博士生新人奖，入选国家留学基金委国际清洁能源拔尖创新人才培养项目（iCET2019），吉林大学优秀青年教师重点培养计划等。
主要研究城市智能交通系统规划与评价、车辆全局优化式能量管理、人-车-路系统数据挖掘与分析、新能源车辆动力系统控制与评价、开放式绕组电机控制、智能辅助驾驶。
01
演讲嘉宾简介及演讲摘要提前看
大数据+区块链在新能源 汽车 动力电池溯源管理方面的应用研究
刘鹏
北京理工大学副教授，硕士生导师，新能源 汽车 大数据联盟副秘书长
演讲要点
1、新能源 汽车 动力电池发展现状。
2、新能源 汽车 动力电池溯源管理平台建设及应用现状介绍。
3、大数据及区块链技术在新能源 汽车 动力电池溯源管理方面的应用现状及最新研究。
4、动力电池数据管理所面临的问题和挑战。
演讲摘要
概述近年来新能源 汽车 和动力电池发展数据研究现状，以及大数据平台建设及应用状况，并对大数据及区块链技术在新能源 汽车 动力电池溯源管理方面的应用及研究进行介绍，对动力电池数据管理方面所面临的挑战进行分析和展望。
一种基于数据的电动 汽车 全工况行驶能耗评价方法
袁新枚
吉林大学 汽车 工程学院教授
演讲要点
1、电动 汽车 能耗评价的需求。
2、一种新型的电动 汽车 能耗模型及基于数据的能耗评价方法。
3、仿真实验结果及讨论。
4、该方法在高速路充电站规划上的一个应用。
演讲摘要
智能网联新能源 汽车 的能量管理策略
宋珂
同济大学 汽车 学院燃料电池创新研究所所长
演讲要点
1、智能网联 汽车 概述。
2、智能网联 汽车 的通信技术。
3、智能网联新能源 汽车 能量管理技术发展历程。
4、智能网联新能源 汽车 能量管理技术发展趋势。
演讲摘要
智能网联 汽车 与新能源 汽车 将是未来 汽车 技术发展的两个重要方向。当今 社会 和人们对这两项技术的协调发展提出了更高的要求。通过使用智能网联技术（ICT），新能源 汽车 可以与外部世界（例如其他行驶车辆、道路基础设施，互联网等）进行信息实时交互，这就是所谓的车联网系统（V2X）。在对各种交通信息进行深入分析的基础上，车辆可以识别当前行驶状况并对未来驾驶状况进行有效预测，从而实现车辆动力系统能量管理的实时优化，以满足不同驾驶条件下的车辆驾驶需求。这不仅能大大改善新能源 汽车 的燃油经济性，也能够有效缓解了交通拥堵问题。介绍近年来智能网联技术在新能源 汽车 上的应用情况，基于智能网联技术的新能源 汽车 能量管理策略研究现状以及智能网联技术与新能源 汽车 技术协调发展的趋势。
大数据在新能源 汽车 安全风险防控的应用研究
张照生
北京理工大学机械与车辆学院副教授
演讲要点
1、新能源 汽车 安全情况统计分析。
2、新能源 汽车 安全预警与防控方法研究。
3、典型事故案例数据分析。
演讲摘要
基于新能源 汽车 国家监管平台数据，统计分析车辆报警、事故车辆相关情况，从大数据角度分析影响新能源 汽车 安全相关因素，提出新能源 汽车 安全预警和防控方法，并以具体事故案例分析新能源 汽车 预警情况，为新能源 汽车 安全管控及产业 健康 发展提供技术支撑。
大数据背景下新能源车辆全局优化式能量管理方
法研究
许楠
吉林大学 汽车 工程学院 副教授，博士生导师，新能源 汽车 大数据联盟理事
演讲要点
1、新能源车辆能量管理方法研究现状。
2、大数据背景下全局优化式能量管理方法所面临的机遇和挑战。
3、"信息-物质-能量"三层式全局优化架构的建立及应用。
4、全局优化式能量管理平台的应用前景。
演讲摘要
概述近年来新能源车辆能量管理方法研究现状，介绍大数据为全局优化式能量管理带来的机遇，明确全局优化式能量管理方法所面临的问题和挑战，提出“信息-物质-能量”三层式全局优化架构以解决全局优化式能量管理方法实际应用问题。最后，针对全局优化式能量管理平台未来在区域交通能耗优化等方面的应用，提出了相关建议与展望。
数据驱动的锂离子动力电池管理算法 探索 研究
韩雪冰
清华大学车辆与运载学院助理研究员
演讲要点
1、基于云端大数据的电池管理是未来的发展方向。
2、基于数据可以有效的实现电池的安全预警。
3、基于数据可以有效的实现电池的寿命估计。
演讲摘要
在新能源 汽车 使用过程中，伴随着电池的使用，电池性能不断衰减，电池组内单体间的不一致性持续增加，一致性问题还可能导致电池组的失效，引发安全问题。随着云端数据的广泛应用，电动 汽车 的数据能被监测、记录。基于这些数据可以有效的评估电池组一致性、估计电池寿命，进行电池安全预警，实现更加安全可靠的电池管理。
大数据背景下基于储能应用的电动 汽车 电池的
二次利用
班伯源
中国科学院合肥物质科学研究院副研究员
演讲要点
1、退役电动 汽车 电池二次利用的必要性。
2、电动 汽车 锂电池的衰减现象的本质。
3、退役电动 汽车 电池二次利用的关键技术 SOH估算。
4、退役电动 汽车 电池二次利用国内应用实例。
演讲摘要
近年来电动 汽车 （EV）产业飞速发展，为了保证 汽车 的动态性能和行驶安全，电动 汽车 电池在一定服役时间或性能下降后就需要更换。退役 汽车 电池二次利用是将保留了足够的性能的退役电动 汽车 电池组，用于特定的储能系统中。在本报告中整理了锂离子 汽车 蓄电池二次利用的相关法律法规，收集了SOH估算的相关方法，特别是针对目前大数据背景下的提出了整合电动车能源管理系统的SOH估算方法，列举了退役 汽车 电池可能的二次利用的利用场景。最后，根据目前国内退役电动 汽车 电池二次利用的现状，提出了相关建议与展望。
新能源车与外部环境的数据融合带来的机遇和
挑战
王川久
北京泓达九通 科技 发展有限公司董事长
演讲要点
1、大数据让新能源车看的更远，了解的更多，同时我们对车辆也有了更深的了解。
2、车辆与道路交通系统的关系。
3、大数据能给我们带来什么。
4、几个大数据的应用场景。
演讲摘要
新能源 汽车 与外部环境的大数据交换，将使车辆更好的融入道路交通系统，提高整个交通系统的效率，同时车辆的设计、生产、销售、质量控制等各个环节均发挥出与以往不同的作用。
关于SAECCE 2020
2020中国 汽车 工程学会年会暨展览会（SAECCE 2020） 将于 2020年10月27-29日 在 上海 汽车 会展中心 举办，诚邀 汽车 及相关行业的企业高层、技术领军人物、资深专家学者、广大 科技 工作者参与会议。SAECCE以“ 汽车 +，协同创新”为主题，围绕新能源 汽车 技术、智能网联 汽车 技术、 汽车 关键共性技术，深度探讨如何快速推动技术创新，重塑新型产业格局。
中国 汽车 工程学会年会暨展览会（SAECCE）已成功举办26届，成为在国内举办的 汽车 行业标杆活动之一。此外，原定于今年5月在北京召开的第七届国际智能网联 汽车 技术年会（CICV 2020）将和2020中国 汽车 工程学会年会暨展览会（SAECCE 2020）合并举办。
SAECCE2020将组织1天（2场）全体大会、50多场专题分会、20多场（论文交流）技术分会，展览面积约10000平米，预计将吸引3000多位来自政府机构及行业组织、整车企业、零部件企业、高校及科研院所的代表参会及参观。
欢迎广大企业、高校、科研院所等机构、以及广大 科技 工作者通过组团或个人报名的方式积极参与！
02
SAECCE 2020 日程架构
智能汽车是在一般汽车上增加雷达、摄像头等先进传感器、控制器、执行器等装置，通过车载环境感知系统和信息终端实现与车、路、人等的信息交换，使车辆具备智能环境感知能力，能够自动分析车辆行驶的安全及危险状态，并使车辆按照人的意愿到达目的地，最终实现替代人来做驾驶决策及操作的目的。
智能汽车的初级阶段是具有先进驾驶助系统( Advanced Driver Assistance Systems,ADAS)的汽车，智能汽车与网络相连便成为智能网联汽车。
智能网联汽车本身具备自主的环境感知能力，也是智能交通系统的核心组成部分，是车联网体系的一个结点，通过车载信息终端实现与车、路、行人、业务平台等之间的无线通信和信息交换。智能网联汽车的聚焦点是在车上，发展重点是提高汽车安全性，其终极目标是无人驾驶汽车。
因此，智能网联汽车( Intelligent Connected Vehicle,ICV)属于一种跨技术、跨产业域的新兴汽车体系。
从不同角度、不同背景对它的理解是有差异的，各国对智能网联汽车的定义不同，叫法也不尽相同，但终极目标都是可上路安全行驶的无人驾驶汽车。
从狭义上上讲，智能网联汽车是搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现V2X智能信息交换共享，具备复杂的环境感知、智能决策、协同控制和执行等功能，可实现安全、舒适、节能、高效行驶，并最终可替代人来操作的新一代汽车。
从广义上讲，智能联汽车是以车辆为主体和主要节点，融合现代通信和网路技术，使车辆与外部节点实现信息共享和协同控制，以达到车辆安全、有序、高效、节能行驶的新一代多车辆系统。
知道了智能网联汽车的概念之后，接下来一起了解一下智能网联汽车都有哪些关键技术？
（1）环境感知技术
环境感知包括车辆本身状态感知、道路感知、行人感知、交通信号感知、交通标识感知、交通状况感知、周围车辆感知等。
其中车辆本身状态感知包括行驶速度、行驶方向、行驶状态、车辆位置等；道路感知包括道路类型检测、道路标线识别、道路状况判断、是否偏离行驶轨迹等；
行人感知主要判断车辆行驶前方是否有行人，包括白天行人识别、夜晚行人识别、被障得物遗挡的行人识别等；
交通信号感知主要是自动识别交又路口的信号灯、如何高效通过交又路口等；
交通标识感知主要是识别道路两侧的各种交通标志，如限速、弯道等，及时提醒驾驶员注意；
交通状况感知主要是检测道路交通拥堵情况、是否发生交通事故等，以便车辆选择通畅的路线行驶；
周围车辆感知主要检测车辆前方、后方、侧方的车辆情况，避免发生碰撞，也包括交叉路口被障碍物遮挡的车辆。
在复杂的路况交通环境下，单一传感器无法完成环境感知的全部，必须整合各种类型的传感器，利用传感器融合技术，使其为智能网联汽车提供更加真实可靠的路况环境信息。
（2）无线通信技术
长距离无线通信技术用于提供即时的互联网接入，主要用4G/5G技术，特别是5G技术，有望成为车载长距离无线通信专用技术。短距离通信技术有专用短程通信技术（DSRC）、蓝牙、WiFi等，其中DSRC重要性较高且亟须发展，它可以实现在特定区域内对高速运动下移动目标的识别和双向通信，例如V2V、V2I双向通信,实时传输图像、语音和数据信息等。
（3）智能互联技术
当两个车辆距离较远或被障碍物遮挡，导致直接通信无法完成时，两者之间的通信可以通过路侧单元进行信息传递，构成一个无中心、完全自组织的车载自组织网络，车载自组织网络依靠短距离通信技术实现V2V和V2I之间的通信，它使在一定通信范围内的车辆可以相互交换各自的车速、位置等信息和车载传感器感知的数据，并自动连接建立起一个移动的网络，典型的应用包括行驶安全预警、交叉路口协助驾驶、交通信息发布以及基于通信的纵向车辆控制等。
（4）车载网络技术
目前汽车上广泛应用的网络有CAN、LIN和MOST总线等，它们的特点是传输速率小、带宽窄。随着越来越多的高清视频应用进入汽车，如ADAS、360度全景泊车系统和蓝光DVD播放系统等，它们的传输速率和带宽已无法满足需要。以太网最有可能进入智能网联汽车环境下工作，它采用星形连接架构，每一个设备或每一条链路都可以专享100M带宽，且传输速率达到万兆级。同时以太网还可以顺应未来汽车行业的发展趋势，即开放性兼容性原则，从面可以很容易地将现有的应用入到新的系统中。
（5）先进驾驶辅助技术
先进驾驶辅助技术通过车辆环境感知技术和自组织网络技术对道路、车辆、行人、交通标志、交通信号等进行检测和识别，对识别信号进行分析处理，传输给执行机构，保障车辆安全行驶。先进驾驶辅助技术是智能网联汽车重点发展的技术，其成熟程度和使用多少代表了智能网联汽车的技术水平，是其他关键技术的具体应用体现。
（6）信息融合技术
信息融合技术是指在一定准则下利用计算机技术对多源信息分析和综合以实现不同应用的分类任务而进行的处理过程，该技术主要用于对多源信息进行采集、传输、分析和综合，将不同数据源在时间和空间上的冗余或互补信息依据某种准则进行组合，产生出完整、准确、及时、有效的综合信息，智能同联汽车采集和传输的信息种类多、数量大，必须采用信息融合技术才能保障实时性和准确性。
（7）信息安全与隐私保护技术
智能网联汽车接入网格的同时，也带来了信息安全的问题，在应用中，每辆车及其车主的信息都将随时随地地传输到网络中被感知，这种显露在网络中的信息很容易被窃取、干扰甚至修改等，从而直接影响智能网联汽车体系的安全，因此在智能网联汽车中，必重视信息安全与隐私保护技术的研究。
（8）人机界面技术（HMI）
人机界面技术，尤其是语音控制、手势识别和触摸屏技术，在全球未来汽车市场上将被大量采用。全球领先的汽车制造商，如奥迪、宝马、奔驰、福特以及菲亚特等都在研究人机界面技术。
不同国家汽车人机界面技术发展重点也不尽相同。美国和日本侧重于是远程控制，主要通过呼叫中心实现；德国则把精力放在车主对车辆的中央控制系统，主要是奥迪的MMI、宝马的iDrive、奔驰的 COMMAND。
智能网联汽车人机界面的设计，其最终目的在于提供好的用户体验，增强用户的驾驶乐趣或驾驶过程中的操作体验，它更加注重驾驶的安全性，这样使得人机界面的设计必须在好的用户体验和安全之间做好平衡，很大程度上安全始终是第一位的。智能网联汽车人机界面应集成车辆控制、功能设定、信息娱乐、导航系统、车载电话等多项功能，方便驾驶员快捷地从中查询、设置、切换车辆系统的各种信息，从面使车辆达到理想的运行和操纵状态。未来车载信息显示系统和智能手机将无缝连接，人机界面提供的输入方式将会有多种选择，通过使用不同的技术允许消费者能够根据不同的操作、不同的功能进行自由切换。
（9）高精度地图与定位技术
（10）异构网络融合关键技术
（11）交通大数据处理与分析关键技术
（12）交通云计算与云存储关键技术
文 | 清华大学车辆与运载学院、国家智能网联 汽车 创新中心首席科学家 李克强教授
来源 | 汽车 专家咨询委
当前，新一代信息通信及人工智能技术高速发展， 汽车 作为这些新技术应用的重要载体，正在加速向智能化和网联化转型，而智能网联 汽车 将成为新一轮产业转型升级的重要标志和依托。
世界各国加速推进智能网联 汽车 的创新发展，但 汽车 主要制造国家尚未对产业和技术发展道路形成统一认识，中国也没有成功经验和既定道路可以借鉴。因此，有必要立足高新技术与产业发展要求，并结合我国国情， 探索 并实践智能网联 汽车 创新发展方案。
一、国外智能网联 汽车 发展战略现状
目前，美国、欧洲和日本等 汽车 产业发达国家或地区已经在推动智能网联 汽车 产业发展方面开展了大量 探索 性工作， 形成一定的先发优势。
在美国，凭借政府产业规划和项目引导，智能网联 汽车 产业起步早，伴随着智能交通系统（ITS）的整体部署而快速发展。自2016 年以来，美国交通部制定并不断更新发布自动驾驶战略规划，2020 年1 月份公布了《确保美国自动驾驶 汽车 技术的领导地位：自动驾驶 汽车 》，提出整合交通部、司法部等政府部门在智能网联 汽车 产业发展方面的相关职能， 以更高效地推动智能网联车辆实践应用。
在欧洲，政府及产业界正加强跨国家和地区的自动驾驶联合示范， 探索 道路智能化发展。2018 年5 月，欧盟委员会发布《通往自动化出行之路：欧盟未来出行战略》，明确到2020 年在高速公路上实现自动驾驶，在城市中心区域实现低速自动驾驶；在网联应用上，到2022 年，欧盟所有新车都将具备通信功能。此外，为深入分析技术实现路径，促进各国联合推进，欧洲道路交通研究咨询委员会在2019 年3 月发布新版技术路线图，对网联式自动驾驶技术发展路线进行规划， 以此作为其后续产业发展和部署的重要依据。
在日本，2014 年内阁府就制定《战略性创新创造项目— 自动驾驶系统研究开发计划》（SIP_adus），旨在推进政府和民间协作，重点是基础技术与协同式系统相关领域的商业化开发。2019 年，SIP_adus 进入 阶段，将自动驾驶与未来智能 社会 （Society ）的协同纳入重点方向。同时，日本也在对《道路交通法》、《道路运输车辆法》等相关法律法规进行修订，避免对新兴技术造成阻碍，营造有利于智能网联 汽车 发展的法律环境。
二、我国智能网联 汽车 发展 探索 与实践
为加快建设智能 汽车 强国，实现 汽车 产业的转型升级， 我国也通过不断完善顶层设计规划、加速标准体系建设、鼓励示范应用等方式加快推进智能网联 汽车 产业发展。
2019 年9 月，国务院发布《交通强国建设纲要》，提出加强智能网联 汽车 （智能 汽车 、自动驾驶、车路协同）研发， 形成自主可控完整的产业链。2019 年12 月，工信部对《新能源 汽车 产业发展规划（2021-2035 年）》公开征求意见，明确了未来我国智能网联 汽车 的量产规模、能力水平和商业化应用范围等发展目标。2020 年2 月，发改委等11 部委联合印发《智能 汽车 创新发展战略》，明确提出建设中国标准智能 汽车 的发展方向和实现智能 汽车 强国的战略目标，清晰规划了技术创新、产业生态、基础设施、法规标准、产品监管和网络安全等六大体系重点任务，对智能 汽车 未来发展方向具有重要的指导意义。
我国智能网联 汽车 创新发展路径具备以下特征：结合中国优势与产业发展趋势，通过优势产业的协同带动效应，实现跨越式发展；在凝聚共识的基础上， 探索 适应产业变革需求的发展路线；以 汽车 为核心，实现 汽车 、交通与智慧城市共同发展的智能网联 汽车 新型体系架构。智能网联 汽车 系统架构的变化，将打破传统 汽车 产业垂直的产业链结构，呈现出网络化、扁平化特征和平台化的发展趋势。构建行业基础平台并集中突破，将有效推动智能网联 汽车 产业的协同发展， 形成发展合力。
因此，在符合中国的基础设施标准、联网运营标准和新体系架构 汽车 产品标准的前提下，建立我国智能网联 汽车 信息物理架构，充分融合智能化与网联化发展特征，以车载计算基础平台、智能终端基础平台、云控基础平台、高精动态地图基础平台和信息安全基础平台等五大平台为载体，实现“人-车-路-云”一体化协同的创新发展道路。
智能网联 汽车 产业链的核心关键节点集中体现在五大基础平台及其共性技术领域。这五大基础平台的建设将是未来智能网联 汽车 产业中的高端核心组成部分，为不同企业产品研发提供跨领域的共性交叉基础模块、中间组件和通用平台，将形成产业发展的基础支撑，加速产业协同创新。这些关键节点的突破，将形成我国智能网联 汽车 产业战略安全的“护城河”，并通过辐射带动作用，推动智能网联 汽车 乃至智能 汽车 产业的协同创新发展。
三、未来智能网联 汽车 发展建议
基于上述智能网联 汽车 发展的 探索 与实践工作，结合我国智能 汽车 创新发展战略，对未来智能网联 汽车 的发展，提出以下建议。
1.突出产业优势，发展中国标准智能 汽车 。 区别于传统 汽车 产业，智能 汽车 发展具备明显的本地属性，其发展路径依赖于本国的产业基础，并受到政策法规、标准体系、基础设施和交通场景等的影响。因此，需要依托我国在道路交通设施、无线移动通信、北斗导航定位和路网地理信息等方面建设优势，开展复杂系统体系架构基础前瞻技术研发，构建先进完备的智能 汽车 基础设施体系，从智能化路网设施、车用无线通信网络、高精度时空服务、车用基础地图和大数据云控平台等角度完善基础设施建设，进一步突出我国智能 汽车 在网联化方面的技术优势与演进特色。面对 汽车 智能化与网联化的发展趋势，我国也将建立中国标准智能 汽车 信息物理系统架构，协调以智能 汽车 为核心的各类复杂系统问题，真正实现“人-车-路-云”一体化发展。
2.突破共性技术，推动基础平台建设。 伴随着技术的跨界融合，智能 汽车 产业面临大量基础前瞻技术与共性交叉技术挑战，如何攻克相关挑战也已经成为各国智能 汽车 产业的竞争焦点。当前，我国正在通过智能计算平台、新型智能终端、云控平台、高精度动态地图及定位和信息安全等基础平台建设，加速共性技术突破。上述基础平台是中国标准智能 汽车 的重要特征，也是智能 汽车 的支柱“新型零部件”。因此，需要攻克智能 汽车 底层关键共性技术，构建五大基础平台，为不同类型企业产品研发提供跨领域的共性交叉基础模块、中间组件和通用平台，形成产业发展的基础支撑，加速产业协同创新发展。
3.挖掘创新资源，培育创新发展平台。 智能 汽车 跨产业深度交叉融合的特征决定了其技术无法由单一行业或企业完成，需要形成跨行业发展合力。发展好智能 汽车 需要充分挖掘创新资源，加强开放合作、协同研发。在创新主体 探索 方面，我国支持建设了国家级智能网联 汽车 创新中心，组建产业联合体和联盟，培育智能 汽车 创新发展平台等新型市场主体，以创新驱动为核心，密切 汽车 制造、信息通信与互联网等领域骨干企业相互合作，形成跨产业协同机制，有力提升我国智能 汽车 创新能力。未来，需要进一步集中力量突破智能 汽车 关键核心技术瓶颈，提升智能 汽车 基础试验条件和综合服务能力，支撑我国智能 汽车 行业发展。
4.重视示范应用，打造多层次示范体系。 测试验证与应用示范已成为智能 汽车 功能开发、技术验证及认知提高不可获取的环节，可以有效加速技术研发进程与产业化步伐。因此，鼓励支持智能 汽车 测试评价技术、特定场景应用、封闭区域出行服务、示范区建设与评价和车联网先导区建设，形成覆盖仿真测试、道路测试及特定场景示范到大规模城市级综合应用的多层次立体式示范体系，支撑我国智能 汽车 创新发展。未来，以北京冬奥会和通州副中心智能交通、雄安新区智慧城市等重大工程建设为契机，开展智能 汽车 示范运行，呈现智能 科技 成果，打造“人-车-路-云”一体化系统，加速产业应用步伐。
5.破除应用挑战，加速智能 汽车 市场化步伐。 智能 汽车 给产业带来颠覆性变革，面对车辆控制权的切换和自动驾驶的出现，一方面，我国在法律法规、标准体系及产品监管等方面还存在众多挑战与空白；另一方面，伦理道德和数据安全等问题也都将长期伴随智能网联 汽车 的发展，甚至对商业化推广产生决定性影响。因此，面对上述智能 汽车 应用的挑战，需要继续健全法律法规、完善标准体系、推动认可认证、加强产品管理，以及构建网络安全体系，努力破除发展障碍，培育良好的市场发展环境，同时从组织实施、扶持政策、人才保障、国际合作和发展环境上加强保障。这些措施，既能体现我国大力发展智能 汽车 的决心，也将有效打消消费者对智能 汽车 的诸多疑虑，提升 社会 接受度，最终形成利于智能 汽车 产业发展的良好 社会 环境。
李克强教授
清华大学车辆与运载学院教授， 汽车 安全与节能国家重点实验室主任，国家智能网联 汽车 创新中心首席科学家，清华大学智能网联 汽车 与交通研究中心主任，中国智能网联 汽车 产业创新联盟专家委员会主任。
李克强教授长期致力于 汽车 智能驾驶系统动态设计与控制的理论研究及工程应用，获国家技术发明二等奖2项、国家 科技 进步二等奖1项，行业 科技 进步特等奖1项，授权国内外发明专利80余项，发表SCI/EI论文200余篇，获教育部长江学者特聘教授和首届全国创新争先奖。
《新能源 汽车 月度数据监测报告》
中文版、英文版、日文版全球同步发售
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最全PPT看懂中汽协产销数据：7月新能源 汽车 负增长
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。
中国汽车产业发展趋势一、汽车产业全球化的趋势及汽车需求增长的国际格局汽车产业的全球化集中体现在特征上：一是汽车产业链，包括投资、生产、采购、销售及售后服务、研发等主要环节的日益全球性配置。例如，过去跨国公司在本国建立、保持研发机构，对于目标国市场采取复制产品的方式进行投资，而现在则采取将各个功能活动和能力分配给全球市场的方式。由此导致了新的专业化分工协作模式的出现，特别是整车装配与零部件企业之间呈现分离趋势，零部件的跨国公司越来越多，零部件企业与整车装配企业之间以合同为纽带的网络型组织结构日趋明显。整车制造企业零部件的全球采购以及零部件工业的国际化，模糊了汽车产品的“国家特征”，使其成为了典型的全球化产品。二是巨型汽车企业之间的大规模重组，形成了“6+3”的格局，9大汽车集团的产量已占世界汽车产量80％以上。汽车企业在全球的大规模重组实质性地改变了传统的资源配置方式、产业竞争模式和产业组织结构，并使各国特别是发展中国家以往的汽车产业发展战略和相关政策面临严峻挑战。从汽车产销量的地理分布看，欧美发达国家，普遍出现了严重的市场疲软，而发展中国家，特别是亚洲国家的形势看好。在亚洲，韩国、泰国和中国等以其良好的成长性和巨大的潜力，继续成为世界汽车市场的亮点。据预测，从2002年到2010年，全球汽车产量将增加1100万辆，亚太地区将新增7百万辆以上，占到65％，而其中将有一半来自中国。二、近年来中国汽车产业规模和市场结构变化中国汽车工业经过40多年的发展，已经成为国民经济的重要产业。随着经济发展水平的不断提高和轿车开始进入家庭，中国已经成为世界上增长最为迅速的市场，对全球汽车产业产生的巨大影响力。2002年全年累计生产汽车325辆，比2001年同期增长38．49％，销售汽车324．8万辆，比2001年同期增涨37．1％，完成工业增加值1515亿元，同比增长％。汽车消费成为拉动2002年经济增长的主要力量。具有法人地位的汽车生产厂有120余家。2002年一汽、东风、上汽等3大汽车集团生产集中度为57％，比2001年提高了8个百分点；中国轿车由于企业进入和竞争激烈，销量前3位的上海大众、一汽大众和上海通用占总销量的53．4％，比2001年前3名的市场份额下降了6．8个百分点；其他各类汽车的生产集中度总体来讲较之2001年也有一定程度的下降。就单个企业规模而言，中国汽车工业的前4名一汽、东风、上汽、长安等4大集团汽车生产能力在30万--60万辆之间，规模经济效益开始显现。尽管如此，与世界级的汽车生产企业相比较，中国汽车工业企业的规模仍然偏小。市场激烈竞争带来的直接影响，一是促使汽车价格持续下降，最终达到合理价位；二是竞争领域不断扩展，不仅包括产品价格、质量、性能，而且涉及市场营销、售后服务、市场应变能力等各个方面；三是技术进步、产品研发将成为竞争焦点。通过充分而有效的竞争推进企业优胜劣汰，势不可挡，并将成为推动整个产业健康发展的主导力量。三、中国汽车工业市场空间、投资机会与盈利前景预测未来时期随着影响中国汽车需求市场的价格、居民收入和消费结构、汽车信贷、消费环境的改善，特别是跨国公司主导下的汽车合资企业不断在全球同步推出适应市场需求的新产品，将对未来市场起到巨大的推动作用。预计今后10年—15年中国将成长成为全球最大汽车市场，年销量达到1700万辆，汽车保有量超过1亿辆。近年来，跨国公司加快了进军中国市场的步伐，推动了国内汽车业新一轮的兼并重组热潮。预计今后跨国公司在中国的角逐将更加激烈，国内几大汽车集团依托跨国公司迅速扩张，将进一步加速各类整车和零部件生产企业，特别是中小企业的兼并重组，市场格局剧烈变化，投资并购机会将不断涌现。目前，我国汽车行业的整体利润率高于国际水平，随着产品价格的下降，这极可能降低行业利润率，但在价格下降的同时，成本、费用也有较大下降空间，利润总额等总量指标可能保持，甚至有可能提高。国家进一步降低一些税费，将为行业内大部分企业提供降价空间，如果产销规模能随降价得到有效扩大，规模效应将发挥出来，会使行业效益保持在较好水平。同时，零部件进口关税的下降，将使一些厂家进口成本有所下降，对采用进口部件较多的中高档产品影响更加明显。我国汽车行业中的轿车工业发展最为迅速，不仅产量的增长高于整个汽车行业产品产量的增长，技术进步的步伐也大大加快。从全行业来看，轿车、汽车零部件及配件企业的盈利能力处于行业领先水平，具有更高的投资回报率。四、中国汽车产业的发展趋势和产业政策取向1．中国汽车产业的发展趋势(1)预计今后10到15年中国将成为世界最大的汽车消费国。国际经验表明，人均收入水平与汽车普及率存在显著的相关关系。中国2002年的人均GDP是7972元，按官方汇率计算折合910多美元，而按世界银行测算的购买力平价方法则接近4000美元。在一些发达城市、东南沿海相当多的地区，人均GDP按官方汇率计算也达到四五千美元，呈现明显的即将进入汽车社会的特征。预计中国将在未来10年--15年成长成为年销量达到1700万辆的全球最大汽车市场。(2)汽车的生产和消费将在未来相当长时期成为拉动中国经济增长的重要力量。汽车产业是波及范围最广和波及效果最大的产业。对钢铁、有色金属、橡胶、塑料、玻璃、涂料等原材料工业，铸、锻、热、焊、冲压、机加工、油漆、电镀、试验、检测等设备制造业，机械、电子、电器、化工、建材、轻工、纺织等配套产品和零部件，公路建设、能源工业、交通运输业和服务业等，都会产生巨大需求，从而推动这些产业的发展。预计今后10年每年GDP增量，有1／7至1／6由汽车产业提供。(3)中国有望成为世界汽车的制造中心。中国已初步形成相对齐全的汽车工业生产体系。这是中国汽车产业新发展的起点。此外，中国发展汽车产业还有如下优势：一是大国的市场优势；二是劳动力成本优势；三是具有较强的制造业配套能力。预计在今后10到15年，中国有望成为世界重要的汽车制造基地之一。2．中国今后发展汽车产业的政策取向(1)创造积极而充分的、有利于提高汽车产业国际竞争力的国内竞争环境。应鼓励各种类型企业特别是民营企业的进入，积极吸引外商直接投资特别是跨国公司直接投资，给予不同性质的企业以平等的市场竞争机会，通过优胜劣汰的市场竞争过程，形成强有力的市场竞争结构，带动我国汽车产业和企业国际竞争力的根本提高。(2)改制、重组是新时期我国汽车产业组织的基本政策取向。在开放、竞争的基础上，推动中国汽车企业的改制与重组。在改制过程中，要采取多种方式解决普遍存在的企业办社会、人员过多、债务负担重、社会保障体系不健全等历史遗留问题，推进企业产权的多元化，建立有效的公司治理机制。企业重组可以在以下方面重点推进：一是整合汽车资源，以增量盘活存量，提高汽车工业资产利用率；二是进一步加强与汽车跨国公司的多方面合作；三是推动国有企业与非国有企业之间的合作；四是对不同类型的汽车产品采取不同的重组战略；五是在强调放松进入限制的同时，要大力排除退出障碍；六是积极利用资本市场推动产业重组。(3)有所为、有所不为。在开放中逐步融入全球汽车制造分工体系。改变汽车产业链配置主要依赖国内市场和国内资源的思路，分阶段地逐步融入汽车产业的全球采购、制造、销售、研发体系，并逐步向高段领域挺进。在整车上有进有出，集中力量发展具有市场和资源优势的部分产品；要充分利用中国市场的多层次性以生产中低级别的轿车作为未来时期汽车产业的战略重点，逐步实现规模优势和成本优势，在满足国内市场的同时占领周边发展中国家；同时要利用现有的劳动力优势，扶植国内有条件的零部件厂商要尽快向全球供应商的角色转变。
行业主要上市企业：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：智能网联汽车行业产业链、智能网联汽车行业产业链全景图
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》