蔚來組織形象分析?9月6日，2022國家網絡安全宣傳周“人工智能與個人信息保護論壇”在合肥舉辦會上，蔚來副總裁、首席安全科學家盧龍表示，智能汽車的很多數據屬于非結構化數據，要實現對此類數據的敏感度識别、分類分級保護、使用限制等存在技術上的困難目前其已成為汽車行業面臨的一個開放性技術問題，我來為大家科普一下關于蔚來組織形象分析?下面希望有你要的答案，我們一起來看看吧!

蔚來組織形象分析

9月6日，2022國家網絡安全宣傳周“人工智能與個人信息保護論壇”在合肥舉辦。會上，蔚來副總裁、首席安全科學家盧龍表示，智能汽車的很多數據屬于非結構化數據，要實現對此類數據的敏感度識别、分類分級保護、使用限制等存在技術上的困難。目前其已成為汽車行業面臨的一個開放性技術問題。

近年來，智能汽車産業迎來高速發展新時代。公開資料顯示，2020年我國智能網聯汽車滲透率約為15%，到2025年有望超過75%，高于全球平均水平。與此同時，有數據顯示，一輛自動駕駛汽車每秒就可産生100GB的數據，包含外部環境、車輛位置、人流車流數據、高精地圖測繪等敏感信息。

智能汽車與數據的關系如此緊密，我國相關行業主管部門也加大了對汽車網絡安全和數據安全的重視程度。去年10月，國家網信辦聯合多部門發布的《汽車數據安全管理若幹規定（試行）》正式實施，其聚焦汽車領域個人信息和重要數據的安全風險，對處理個人信息、敏感個人信息分别做出了具體要求。

盧龍在會上表示，當下智能汽車的個人信息保護和數據保護面臨三重挑戰。

首先，在汽車的使用環境中，會有數量龐大、種類衆多的數據産生。比如智能汽車在公共道路上行駛時，其會為了保證行駛安全采集各類必要的交通數據。同時，智能汽車的很多獨特功能需通過聯網實現，在此過程中也要收集和處理多種數據。在這樣複雜的汽車使用場景下，保證個人信息安全的任務較為艱巨。

其次，與傳統互聯網、軟件等行業所涉數據不同的是，智能汽車的很多數據屬于非結構化數據，要實現對此類數據的敏感度識别、分類分級保護、使用限制等存在技術上的困難。尤其在當下大力推進車路協同和智能計算的過程中，如何對大量非結構化或非傳統數據進行自動化或半自動化保護已成為行業内面臨的一個開放性技術問題。

再者，汽車行業的産業鍊非常長，既包括硬件，還包括軟件的供應鍊等，涉及整車的零部件、相應數字産品以及售後服務等，需橫跨或縱跨衆多供應商合作夥伴。在這樣的情況下，要實現整個過程的合理合法并高效保護個人信息也是行業目前面臨的重要挑戰。

據了解，《環球時報》與J.D. Power共同發布的《2022中國消費者智能網聯汽車數據安全和個人隐私意識與顧慮調查》顯示，我國消費者對現階段智能網聯汽車廠商能否妥善保護個人敏感信息的整體信心不足。其中，高度介意個人敏感信息被智能網聯汽車收集、使用和共享的受訪者比例高達77.4%。

為了實現智能汽車的個人信息保護，盧龍介紹，蔚來已經有了一些實踐。比如，當有必要數據傳入到網絡後端或車聯網後端時，蔚來汽車将根據使用場景識别出哪些具體數據為該場景下所必須，并在告知用戶且收到明确同意的情況下進行收集和處理。

在他看來，将個人信息保護、數據安全的理念内置到汽車全産品研發的生命流程十分重要。他強調，這樣有利于在産品和功能開發的最早階段，“甚至是還沒有被完全定義的時候”，提前規避和處理可預見的個人信息安全相關風險。

采寫：南都記者樊文揚

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