2016智能网联汽车信息安全年度报告.docx
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1、sGOMO-CYBERSCCUR11Y2016智能网联汽车信息安全年度报告ICVehic1.eCybersecurityReportIn2016本报告由360汽车信息安全实验室(360天行者团队)独家撰写并出版发行,报告版权归360汽车信息安全实所有。本报告是360汽车信息安全实验室专家、分析师通过调研、统计、分析整理而得,具有独立自主的知识产权,未经授权,任何网站或媒体不得转载或引用本报告内容,360汽车信息安全实验室有权依法追究其法律责任。如需订阅研究报告,请直接联系实验室人员(郭斌guobin-iri),以便获得全程优质完善服务。360汽车信息安全实验室介绍:360汽车信息安全实验室(3
2、60天行者团队)是由全球最大的互联网安全公司360组建,隶属于亚太安全创新高地一360安全创新中心,是国内首支专注于汽车信息安全研究领域的顶级安全团队。以跨行业协同为发展理念,目前已经与北京航空航天大学、浙江大学、特斯拉、长安汽车、比亚迪、长城、Visua1.Threat等研究机构、汽车生产企业和汽车信息安全相关厂商展开了深度合作和共同研究,组建了多个联合实验室和研究院,建立了中国的汽车信息安全研究集群,全面进行基于实战和面向未来的汽车信息安全研究,全方位保护万物互联时代的汽车信息安全。2016智能网联解信息安全年度报告1第一章智能网联汽车技术发展分析5一、智能网联汽车ms5二、智能网联汽车技
3、术路线图5三、自动驾驶汽车技术发展分析81.互联网企业自动驾驶技术路线分析82 .传统汽车厂商自动驾驶技术路线分析93 .国内汽车品牌自动驾驶技术路线分析104 .特斯拉自动驾驶技术路线分析115 .自动驾蝴线对比M6 .自动驾驶技术的产业发展分析156.1 自动驾驶产业总结156.2 自动驾驶待解决问题156.3 自动驾驶的未来16四、互联网汽车技术发展分析181 .智能3OS分析181.1 苹果的CarPIay181.2 Goog1.e的AndroidN191.3 阿里巴巴YUnOS202 .车载内容服务分析21第一章智能网联汽车技术发展分析一、智能网联汽车介绍智能网联汽车是指搭载先进的车
4、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,实现车与车、车与人、车与云等智能信息磁、共享,具备直杂环境蝴、智能策、协同控制等功能,眩现“高效、安全、舒适、节能行驶,并最终实现代替人来操作的新一代特。传感系统覆终端二、智能网联汽车技术路线图中国政策大力扶持智能网联汽车的发展,产品自主份额达50%,DA,PA整车自主份在2015年出台的中国制造2025提出到2020年,初步形成以企业为主体、市场为导向、政产学研用紧密结合、跨产业协同发展的智能网联汽车自主创新体系。汽车信息化额超过40%,掌握传感器、控制器的关键技术,供应能力满足自主规模需求,产品质量达到国际领先水平.2016年5月国
5、家发改委In1.BwRB在2016年的汽车工程学会年会上,国家强国战略咨询委员会、清华大学教授欧阳明高作为代表发布了备受关注的节能与新能源汽车技术路线图。智能网联汽车技术路线图作为其重要组成部分,阐述了智能网联,气车发展的总体思路,并规划了智能网联汽车信息安全技术路线图.信息安全技术路线图提出:(1) 2020年左右,通过对国内整车厂信息安全现状进行实际调研分析,结合国外汽车安全标准.形成智能网联汽车信息安全管理要求,制定智能网联1气车信息安全技术标准,完善智能网联汽车信息安全测试规范,建立智能网联汽车信息安全应急响应体系;(2) 2025年左右,实现市面上70%的智能网联汽车满足智能网络汽车
6、信息安全标准;实现DA/PA级智能网联;气车整车厂实现自愿认证;CA/HA级智能网联;气车矛亍强制安全认证.2025年后每年度对智能网联汽车信息安全能力进行安评估纳入安全评价体系。1.*AW4*W*24KMWf.AC&*做mKZat:*M三、自动驾驶汽车技术发展分析为在2021年之前实现高度或完全自动驾9史中国在2016年发布了无人驾驶技术路线图.这是中国无人驾驶领域公布的首个技术标准,中国汽车工程协会发布的无人驾驶技术路线图长达450页,第ff1.展示了2030年前中国汽车行业各领域的发展蓝图.报告指出:“我便暧尽快在智能网联汽车技术上达成共识。报告制定了无人驾驶汽车发展的三个五年阶段需要达
7、成的目标,力求高度或完全自动驾驶汽车在2021到2025年能终上市.报告还指出,2026年到2030年,每辆车都应采用自动驾驶或辅助驾驶系统.1.互联网企业自动驾驶技术路线分析汽车行业的各股势力,尤其是互联网企业.伊故口Goog1.e、App1.e.Nvidiax百度、MF1.A1.ibaba,乐视等公司都在围绕若自动驾驶汽车,依据自身的优势,做着各种努力.2016年12月14日,Goog1.e母公司A1.phabet宣布拆分旗下X研究实验室研究了六年多的自动驾驶业务,成立自动驾驶公司Waymo.2016年9月Nvidia宣布和百度携手,一起开发无人驾驶汽车人工智能平台.苹果雇佣来自特斯拉、福
8、特等汽车公司的数百位工程师参与ProjectTitan项目.2016年U月15日-18日,在乌镇世界互联网大会期间,奇瑞与百度合作开发的10辆EQ全自动无人驾驶汽车在桐乡市智能汽车和智慧交通示范区进行了国内首次开放城市道路试运营.2016年12月15日,腾讯和上海国际;气车城签署战略合作框架协议,双方将借助各自优势,在自动驾驶、高清地图和汽车智能网联标准制定等战略性领域进行深层次合作。2016年4月,软银和开发自动驾驶技术的创业公司ASM(AdvancedSmartMobiIity)ESSB(SoftBank)Drive集团。软专雌手AdvancedSmartMobi1.ity公司研发障碍物的
9、感知、加速与减速、方向盘操控等核心技术,同时还将采用软银的高速通信和信息安全等技术,以实现实用化.Goog1.e2009年推出自动等*项目,过200万公曜的自动国*试、丰富的曙测敷据,2016年成立自动臂*公司Wavmo.App1.e2014年开JePEeCtTnan1.R目,20116年以后,从域计生产目动写汽车变成为自动K处穗供软件技术支持、开发汽车总作累筑.Nvidia2016年推出专为动4艘设计的NVidiaDriVePX2,同年9月,与百度合作.也精与信坎汽车厂Ii合作,为实现自动IKie1.B供软硬件系统.百度2013年后步,IaC是“百度大第”,主打离度地O1.定位、目如、褪决策
10、与控制.2016年在莫I1.加州享到自动SK*牌隰,打II一步到位实BI自动算.2016年下半年成立自动1实检,投资FUtUreMObiMy公司,也准备一步到位,接开发自动零眼汽车.A1.ibaba早在2015年初,乐接”宣布要造曾IB化、昼*同化、蛹电动化的“超皴汽车”,2017年1月4日的CES上由乐槐投贵的FaradayFutureFF9ia口汽车正式先招.2.传统汽车厂商自动驾驶技术路线分析目前,已经有越来越多的传统汽车厂商加入自动驾驶阵营而且正在一步步地向完全自动驾驶努力:2016年年初,通用汽车公司连续收购了两家自动驾驶公司.同时,丰田汽车公司和大众;气车公司也在积极开发自动驾驶软
11、件、地图和人工智能等领域的技术.各家大厂商的发展步调也达到了同步的境界:除了福特之外,宝马、沃尔沃都在近期宣布计划在2021年推出自动驾驶汽车.据不完全统计,已有33家公司在研发自动驾期支术.由于制造优均和技术积累,传统汽车厂商在自动驾驶领域的影响力似乎已经超越互联网巨头和创业公司,一起来看下这些厂商们在自动驾驶领域的技术与布局.沃尔沃宝马2O1312JI,玻尔氏汽,开在行金球个大公共ifiMUeDrtveM,2O15*12J9,XeeMVMBKMPiIotAsstnBBVCS90.2016月12B.*了二代ifua(Pi1.otZstetI)的XC90上府.4.IMMMobIieyei皿16
12、作美跖三W开发自Wfit*.2017“CES.aX*7-M7*S45BMSJIXnBiMIMBS.丰田3 .国内汽车品牌自动驾驶技术路线分析国内;气车品牌在自动驾驶上起步相对较晚,2016年可以算是爆发年.这里列出了七家企业,这些企业都已经展示了自动驾驶概念车或者原型车已经迸入测试阶段,其中北汽和奇瑞还进行了商业化运营的一些尝试.北汽在辽宁盘锦的景区已经开始运营自动驾驶车,奇瑞和百度合作的EQ自动驾驶车也在乌镇中亮相过另外,众泰可以算是一匹黑马。他们的第一糠型车是在5月份才下线,然后开始测试,截止到8月份已经完成了6000公里的路试,目前是与英特尔在合作。其他的车企,比如像一汽、比亚迪、力帆也
13、都公布了各自的智能汽车战略和规划。北汽长安东风上汽奇瑞广汽众泰北京车S1.t首次公开展示自动胃驶技术,同时开始商业化运Se探索,目前盘镭项目已经投入运蕾.制定654SIg,20162017以ADAS为主,2018实现自新化次能泊车.高速自动需驶,2025实现全自动驾观201&20173SMMBW)晞产SftBR;2017-2018年丽-定蜥的1.5级别示范运彩或者逐步产业仅2002019年实现实现特定道路的部分自动驾则能普及.IGS智能概会隼为1.3圾别产品,计划5年内实现高速公路全自动号驶,10年内实现全工况自就驾驶,目前正在研发第二代GSM念车.在EQm动车平台进行第二代智能车研发,与百度
14、迸行联合开发,并迸行商业化运雪合作.分三个1.三推送自晒蒙,包括自晒型知技术,基于新能源平台进行自动车辆路测以及品终的商业化与试运2016年5月第一辆自动艘原型车下线,为1.4级别;截止到8月份.已蝗完成6000公里踏试.原型车便用inte1.计敏构,自行开发算法.4 .特斯拉自动驾驶技术路线分析特斯拉与其它竞争对手相比,能够将自动驾驶技术推向市场,进行大量的实践.Tes1.a可以依靠全球的用户,完成遍布全球的广泛路试,了解全球各地的消费者驾驶习惯、道路环境,获得大量的改据和经验.2016年10月19日,Tes1.a发布声明称,包括还未上市的Mode1.3在内,目前工厂在产的特斯拉汽车都将全部
15、配备能够实现完全自动驾驶(fu1.1.se1.f-drivingcapabi1.ity)的硬件。其中,包括8个车身周围的II像头,12个最新的超声波传感器,1个增强版前向亳米波雷达以及处理能力将比上一代高40倍的车载计算设备NVID1A,sDrivePX2.特斯拉想借此实现以下公司愿景:为所有人提供比人类驾驶更高的行车安全;为车主提供更低的交通成本;为无车之人提供低价、按需的出行厥务.WBtIAtMttiVSaeittaiM.夏用a1.2*X1.*WMMV.篌MUt1.tMfIUMUIIWIftf.在自动驾驶解决方案的厂商中,特斯拉算得上是一位真正的实战型选手,在实战中学习,在实战中成长。20
16、16年,特斯拉公布了新T弋自动驾驶平台AUtoPiIot2.0系统.(I)AutopiIot2.0与Autopi1.ot1.0的传感器区别相比Autopi1.ot1.0,Autopi1.ot2.0的车身四周摄像头数量和探测距离得到了极大的提升,8个摄像头前3中2后3的配置能够识别车身360度250米范围内的条件变化,在测试时所用到的激光雷达并未出现在系统中,这也意味着激光雷达的解决方案最终被特斯拉抛弃.除了摄像头,特斯拉还加装了12个超声波传感器,对视觉作补充,能终探测近距离的障碍物,使汽车在遇到障碍时可以及时制动.此外,特斯拉车前还有一个增强版的前向亳米波亩达,能够在恶劣的雨、雪、大雾、扬尘
17、天气下工作,弥补了摄像头在恶劣天气下精度不足、识SU度助酬问题.为了处理上述传感器收集来的数据,特斯拉放弃了上T弋的MObiIeye解决方案,转而采用了NVIDIAPX2处理器,其计算能力比上T弋强40倍之多,运行特斯拉基于深度神经网络研发的视觉系统、声纳与雷达系统软件,通过对传感器数据的处理,可以对周围环境进行3D建模.(2)特斯拉自动驾驶系统中的机器学习算法2016年特斯拉表示,其首代Autopi1.ot嗨累积了13亿英里的数据.而特斯拉CEO马斯克也表示正是海量的行驶数据和机器学习算法支持着特斯拉自动驾驶系统不断的完善和更新.机器学习是计算机科学领域的最前沿的技术,计算机通过分析大量的数
18、据并以此来提升自己的判断的正确率.简单来说,就是计算机在学习.那么特斯拉的自动驾驶系统究竟是如何学习的呢?第一步需要使用大量数据训练算法。首先,要告诉计算机如何利用传感器数据来接管部分驾驶.特斯拉需要将大量的驾驶视频和数据输入到计算机模型中创建有关于驾驶的基本词汇表,算法会去分解并分析视频,目的是为了当特殊情况发生时,可以及时的识别突发情况并做出相应的处理。将驾驶字典加我到自动驾驶系统中,则自动驾驶系统在路上可以薛广钠“中已前)就事件用a彳执理在这之后,特斯拉会持续对字典进行完善。特斯拉汽车会把汽车传感器数据和驾驶员操作数据以及自动驾驶数据传到云端,并利用这些数据对自动驾驶算法进行训练,最后将
19、完成训练的算法嵌入到新的软件中去,从而实现自动驾驶系统的不断更新和完善.(3)特斯拉的数据收集与测试特斯拉自2014年开始配苦AUtoPi1.ot系统,该系统可以在启动和关闭的状态下收集用户在不同路况、不同天气下的驾驶数据,它为特斯拉带来的真正的无价之宝一数据.拥有的数据越多,算法就能越快的自我学习.特斯拉在2016年5月份表示:加装Autopi1.ot硬件的车辆饱了7.8亿英里,而短里,并且几乎全部数据都可以用在第二代Autopi1.ot上.而同样做自动驾驶的谷歌在数据收集方面则要逊色很多,由于没有可搭载的生产车型,Goog1.e靠50辆原型车的Goog1.e共收集了350万英里的数据,这其
20、中包括220万英里的自动驾驶状态数据和130万英里的人工驾驶数据.5 .自动驾驶路线对比目前,我们看到很多厂商都号称自己拥有自动驾驶技术,像沃尔沃、福特翼虎等一些车型已经有了自动跟车、自动巡航、自动泊车等功能,但是从真正自动驾驶的角度看,这些技术其实都算不了什么.汽车行业很早就把自动驾驶分成了四个级别,我们熟悉的ABS.ESP算第一个级别的辅助驾驶,而特斯拉也不过是第三个阶段半自动无人驾驶的初级阶E支自动驾驶的发展目前有着两条路线,一条是传统汽车主机厂商走的四个阶段渐进路线.然而,要想达到完全的无人驾驶,仅仅以“四个阶段”的计算能力和软件难度基本不可能,最多只是短期内给;气车增加一些卷牍点。另
21、一条路线则是直奔主题的互联网企业”路线.以百度和谷歌为代表,采用目前价格还极其昂贵的激光雷达作为主要传感器,其采集到的信息以高水平人工智能技术来识别判断.在这条路线上,谷歌已接近实用,百度也在国内完成了城市、环路及高速道路混合路况下的全自动驾颗耐,预计3、5年内可以商业化.同时,激光雷达也在同步量产降价,10年内则可以为汽车所用,进一步推动无人驾驶走进我们的生活.6 .自动驾驶技术的产业发展分析6.1自动驾驶产业总结“传统的汽车厂商已经纷纷布局自动驾驶并且开始崭露头角。这些车企不希望将自动驾驶领域核心技术主动权交由互联网企业,避免沦为彳t厂的身份,通常蟒联合汽车零部件厂商和互联网企业共同开发自
22、动驾期姊,目前询巨头已经取得了令人瞩目的成绩.1.如果说把2016年看作是自动驾驶元年的话,那么2020年很可能是自动驾驶汽车的商业元年.比较激进的说法2020年全自动驾驶的车辆就能上路,也有些企业认为2020年还是有限制的,会在一些限制的场景里可以上路.现在的情况是,2020年已经确定会有一定批量自动驾驶的车辆可以上路,演进的道路还是非常快的.2016年大部分ADAS技术已经从硬件角度成熟,不过在整个系统层面的测试、验证以及整车的整合方面还在做很多工作.从各大;气车厂商的日程表上看,2020年是个很关键的节点,不少互联网巨头和传统车企都把2020年视为推出高级自动驾驶;与车的商业突破元年,然
23、后自动驾驶汽车将i爆阶圈,传统汽车厂商、创业公司、互联网公司等企业在自动驾驶领域将呈现多元合作.以谷歌为代表的科技企业,此前的策略一直是自主造车,但由于各种阻力,特别是在谷歌宣布放弃自主造车,改和传统汽车制造商合作后,预计越来越多的科技企业将选择与车厂合作.近年来,传统汽车厂商和汽车元件供应商一直在追逐高科技创业公司,力睡其在无人驾驶汽车领域中项目的开发。预计今后,传统汽车制造商对于人工智能和自动驾驶创业公司的合作和并购将进加快.,自动驾驶领域的高端人才炙手可热.自动驾驶领礴蝴多的研发企业认高校科研人员的重要性,奋力招揽高端人才.6.2 自动驾驶待解决问题技术问题:虽然技术已经发展很快,但是不
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