【ITBEAR】近期，因國家安全部通報一起“境外企業以汽車智駕為由非法測繪”事件，特斯拉、極氪、四維圖新、Mobileye、阿里云、滴滴等企業紛紛作出回應，將地理信息測繪、智能駕駛、高精地圖和數據安全等議題推向了風口浪尖。
波士頓咨詢的研究報告預測，從2025年至2035年，智能駕駛汽車的市場滲透率有望從12.9%增長至24.8%，市場規模也將從420億美元擴大至770億美元。然而，智能駕駛技術背后潛藏的安全風險不容忽視。重地圖輕感知與重感知輕地圖，這兩種實現智能駕駛的途徑各有何特點？針對這些疑問，北京商報記者采訪了多位行業專家。
智能駕駛，作為時空數據的采集者與使用者，其重要性日益凸顯。據中國測繪學會常務副理事長武文忠介紹，智能駕駛不僅采集時空數據，還是這些數據與技術的主要使用者。他以某品牌汽車為例，詳細說明了智能駕駛汽車如何通過多種傳感器采集周邊環境信息，并利用地理信息系統進行路徑規劃。
國家安全部在通報中明確指出，測繪地理信息的原始數據可能涉及軍事重地等高精度測量信息，存在被境外利用的風險。武文忠總結了智能駕駛面臨的三大安全風險：海量數據獲取、實時監測跟蹤特定目標、以及被劫持操控。
奇安信安全專家姚磊在接受采訪時表示，數據全生命周期的每個階段都存在安全風險。他特別強調了數據采集和存儲環節的安全監管難度，并建議企業重視數據采集和流通環節，加強對流轉數據尤其是數據跨境傳輸的安全管理。
實現智能駕駛的最優方式一直是業界討論的焦點，主要集中在重感知輕地圖和重地圖輕感知兩條路徑上。中海庭戰略融資經理吉之瑩詳細解析了這兩種方式的優缺點。她指出，視覺傳感方案可能面臨環境約束和隱私泄露風險，而高精地圖則能提供精確的道路信息和環境數據，但存在鮮度低的問題。
站在數據安全的角度，吉之瑩認為兩種方式各有利弊，實際應用中需相互結合，以實現更安全的環境感知與決策規劃。
