自动驾驶时代如何应对智能联网汽车安全挑战?

17 4月 2017

        根据权威数据显示,全球道路交通事故每年夺去130万人的生命,其中90%以上事故是人为因素造成的,随着汽车电子和车联网技术的快速推进,智能联网汽车成为发展大势,其意味可以实现车与车、车与人、车与外部基础设施之间相互通信,增强车辆外和视线外的感知能力,从而使驾驶变得安全高效,这在很大程度上可以避免事故发生。但是,同时汽车的联网和电子系统面临着更大的安全威胁,这也是目前芯片厂商和汽车制造商更为关注的重要课题。     

        汽车安全是互联自动驾驶必备   

        随着近年来市场需求的不断上升及科技的迅猛发展,智能联网汽车已经进入新一轮快速发展轨道,汽车厂商、芯片厂商和刚进入该市场的新竞争者都在争相推出自动驾驶技术,致力于布局智能联网汽车领域。根据最新报告显示,2030年全球高级别自动驾驶汽车将达到整体销量的50%。根据2016工信部发布的智能联网汽车发展技术路线图,到2020年,我国每年将有1500万辆汽车具备驾驶辅助或辅助驾驶系统。根据易观报告预测,中国智能驾驶市场规模将呈现持续扩大趋势,2020年中国智能驾驶产业市场规模预计将达1214亿人民币。   

        自动驾驶能否真正大规模普及应用,除了先进的电子技术的推动外,最终则取决到消费者的接受度,而安全保障是消费者选择智能联网车辆的重要因素。自动驾驶使每辆车的半导体含量翻倍,每辆车ECU多达150个,软件代码多达2亿行,但是,电子系统越复杂意味着漏洞就有可能越多,而且汽车联网化后,无线接口的出现使可扩展的攻击成为可能,因此汽车网络系统更容易受到黑客侵入。据了解,2015年至今,已公布的车辆被黑事件逾10次,规模最大事件为菲亚特克莱斯勒美国公司召回约140万辆存在软件漏洞的汽车。安全威胁不但使人们的生命受到威胁,而且更有可能遭受资产的损失及隐私的暴露。因此,互联自动驾驶车辆必须首先考虑到安全保障问题。   

        从电子系统设计层面主动防护   

        汽车产业90%的创新来自电子信息,因此,驾驶安全与信息安全的革新必须首先从底层电子系统安全设计来防护。汽车联网架构分为自下而上分为感知层、网络层和应用层,感知层包括雷达、视觉和安全的V2X,感知层是实现汽车安全互联的重要端,同时也是构成汽车电子系统的重要层面。随着ASIC(专用集成电路)的发展以及图片处理算法的提高,摄像头的视觉处理技术可以更好的辨识道路上的标识、行人等信息,弥补了毫米波雷达的不足,因此,以摄像头为主的传感器融合将成为汽车感知层构成主流,成为防护智能联网汽车安全的重要前端环节。据悉,恩智浦推出的一系列具有较强可扩展性、高度集成及优异功耗比的毫米波雷达与视频处理器产品系列方案,可以使多种传感器数据流实现高度优化的融合,并且全面兼容功能安全与网络安全,从而达到汽车的安全互联。其中,其S32V主动安全视觉处理器配置多核异构架构可支持灵活的图像处理,支持机器学习和深度学习的图像处理加速,更好的满足目前自动驾驶对数据处理和功能安全的急剧增长的需求。   

        汽车核心安全原则包括安全的外部接口、安全的域隔离、安全的内部通信及安全的软件执行,不论实际的架构和实施情况如何,任何E&E网络都需要具备这些要素。嵌入式安全元件主要是用于远程信息处理单元、互联网关或V2X模块中,可以全方位保证外部接口和车载网络安全。   

        产业生态链伙伴共推安全标准   

        汽车安全包括功能安全和信息安全,其涉及的产业链较长,从整车企业到零部件、软件、芯片供应商,在实施过程中还需建立和不断完善技术与管理体系、人才队伍、产品体系、评测体系等。因此,笔者认为,除了国家制定汽车联网标准给予政策支持和推动外,汽车安全还需要产业生态链合作伙伴共同推进。   

        智能交通系统的全面建设和升级将有效降低交能事故发生率,而这一目标的实现需要整个行业生态链的协同合作。与中国信息通信研究院在车载信息服务终端、车载无线通信、车联网信息服务平台、等方面开展标准合作,共同推进相关国际标准,这将对中国智能联网汽车市场的推进具有重要意义。

 (来源:互联网)

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