奔驰无人驾驶卡车_奔驰无人驾驶汽车200万以上
1.乘坐奔驰F 015无人驾驶概念车是什么样的体验
2.国内激光雷达第一股？禾赛科技IPO暴露自动驾驶成本之痛
3.一个漏洞就能让数百万辆车被黑客操控，智能汽车的安全谁来保障？
奔驰e300有无人驾驶技术。
奔驰e300有自动驾驶。其作用是：按司机要求的速度合开关之后，不用踩油门踏板就自动地保持车速，使车辆以固定的速度行驶。用了这种装置，当在高速公路上长时间行车后，司机就不用再去控制油门踏板，减轻了疲劳，同时减少了不必要的车速变化，可以节省燃料。
2021款奔驰E300L升级这套L2级半自动驾驶23P驾驶系统，在汽车智能驾驶系统方面一直处于先导地位，奔驰的23P驾驶系统包含了九大功能 ，将主动式ACC自适应巡航，主动式盲点监测，主动式车道保持系统融为一体，有助于减轻驾驶者的驾驶压力，降低事故风险，增强对车内成员道路人员安全的保护效果！
智能驾驶系统，从早期的定速巡航、ACC自适应巡航，到如今的智能驾驶系统（简称23P），科技的进步也让驾驶安全性得到更好的优化和升华。
乘坐奔驰F 015无人驾驶概念车是什么样的体验
6月24日凌晨，英伟达（IVIDIA）创始人兼首席执行官黄仁勋与梅赛德斯-奔驰汽车集团全球总裁康林松（Ola?K?llenius）共同宣布，两家公司将联合开发「软件定义的车辆」，并且从下一代奔驰车型开始，都将搭载英伟达的DRIVE?X?Orin计算平台。换句话说，新一代梅赛德斯-奔驰汽车的自动驾驶功能，将由新一代NVIDIA?DRIVE平台驱动。
而就在五天前，奔驰母公司戴姆勒刚刚宣布暂停与宝马在自动驾驶领域的合作，显然奔驰的「无缝衔接」是经过深思熟虑的，并不是一时冲动之举。那奔驰为何会转投芯片供应商英伟达的怀抱？英伟达在自动驾驶领域有何优势？
英伟达的进阶之路
在多数人眼中，英伟达（Nvidia?Corporation），就是一家显卡芯片供应商，在消费电子的GPU（图形处理器）领域具有一定话语权，但其实成立于1993年的英伟达现如今在数据中心市场也有很强的竞争力，并在未来AI时代所需的高性能计算领域也取得了良好的先发优势。在全球超算500强排名中，有超过130多套的系统用英伟达的GPU加速方案。
同时凭借敏锐的市场洞察力，英伟达在自动驾驶对高性能芯片需求还未成规模时，便迅速进入这一市场。现在只要提起NIVDIA的自动驾驶解决方案，就会让人想起其DRIVE?PX系列。在2015年的GTC图形技术大会上，NVIDIA展示了一台基于DRIVE?PX的自动驾驶小车——Project?DAVE，具备完全的自动驾驶能力。
DRIVE?PX搭载Tegra?X1处理器和10GB内存，能够同时处理12个200万像素摄像头每秒60帧的拍摄图像，并通过环境视觉计算技术和强大的深层神经网络，主动识别道路上的各种车辆，甚至还能检测前方车辆是否在开门。据悉，英伟达甚至利用Tegra处理器帮谷歌完善了无人驾驶车，第一代无人驾驶平台Drive?PX也被用在奥迪A7上。
一年之后（2016年），英伟达又发布了更强大的DRIVE?PX2平台，它使用的CPU计算性能比GTX?Titan?X显卡还要强两三倍，能抵得上150台Macbook笔记本，CPU部分则是夸张的12核处理器。这也就很好解释为何它一发布，特斯拉就宣布新的车型将搭载DRIVE?PX2为其Autopilot?2和2.5系统提供支持，而沃尔沃开测的XC90自动驾驶汽车搭载的也是Drive?PX?2平台。
但是Drive?PX2也有其弊端，功耗高达250W，对于电动汽车来说，不仅会影响电池寿命，还会使行驶里程降低，再加上其推理学习能力也并不出色。也许这也是最终导致特斯拉开始自己动手研发图形处理和AI芯片的原因之一。但即便是特斯拉也直到去年才开始使用自主研发的HW3?FSD计算机，不过特斯拉仍然在一些数据中心使用英伟达的硬件进行图像处理。
有漏洞那就完善它，这是英伟达的一贯作风。在2018年的CES展上，英伟达发布了全球首个自动机器处理器DRIVE?Xier，也就是所谓的车规级SoC芯片。Xier拥有超过?90?亿个晶体管，可提供更高的处理能力，每秒可运行30万亿次计算，运行功率更低，功耗仅为30W。百度在2017年发布的Apollo自动驾驶平台用的便是DRIVE?Xier；最近上市的小鹏?P7?上也搭载了其与德赛西威联合开发的基于英伟达Xier的自动驾驶域控制器?IPU?03。
2019年年底，英伟达又发布了用于自动驾驶和机器人的软件定义平台——NVIDIA?DRIVE?X?Orin，该平台内置全新Orin系统级芯片，由170亿个晶体管组成，每秒可运行200万亿次计算，几乎是英伟达上一代Xier系统级芯片性能的7倍。Orin可处理在自动驾驶汽车和机器人中同时运行的大量应用和深度神经网络，系统安全标准也达到了ISO?26262?中的ASIL-D等级。
更适合奔驰的选择
作为一个开放的软件定义平台，DRIVE?X?Orin能够赋力从L2级到L5级完全自动驾驶汽车开发的兼容架构平台，帮助OEM开发大型复杂的软件产品系列。同时由于Orin和Xier均可通过开放的CUDA、TensorRT?API及各类库进行编程，因此开发者能够在一次性投资后使用跨多代的产品。
单从这一方面来看，车企们应该会更偏向于选择英伟达而不是全球最大的ADAS系统供应商Mobileye（已被英特尔收购），毕竟Mobileye?的芯片与其算法是紧密耦合打包出售的，车企的自主权很小，若想用自行开发的算法几乎不太可能，英伟达显然要更开放些。当然，都有两面性，车企们要想使用英伟达的芯片，那就必须支付高昂的入会费和联合开发费用，这可不是一般车企承受得了的。据说，小鹏汽车和和德赛西威为了开发?P7?上的自动驾驶域控制器，向英伟达支付了近?8?位数美金的会员费。
不过对于财大气粗的戴姆勒来说，这都不是问题。况且英伟达和奔驰合作的新一代DRIVE?X?Orin计算平台还可支持OTA，也就意味着，2024年后奔驰车主即使在购买车辆数月甚至数年后，依然能享受最新的驾驶系统服务。
另外，在与奔驰达成合作之前，宝马与Mobileye就已经基于EyeQ系列芯片开始研发自动驾驶了，并且还组建了一个自动驾驶同盟。奔驰与宝马合作后，奔驰需要使用Mobileye的芯片来构建关键的自动驾驶计算单元，显然这并不是奔驰想要的。
从公开信息可知，Mobileye规划的下一代自动驾驶芯片EyeQ?5，其算力为24TOPS（每秒运算24万亿次），而英伟达的Orin，算力则高达200TOPS（每秒运算200万亿次）。再加上前文所说的，相比Mobileye的封闭（尽管承诺EyeQ?5将会更加开放），英伟达自动驾驶构建的Drive?X软件平台走的是一条开放的道路，可以支持车厂在其计算平台上自主进行算法开发。
也许奔驰与宝马的分手，在如今的局面下便发展成了必然。因为奔驰与宝马的合作并不能做到有利的取长补短，它们在自动驾驶使用平台上也无法达成共识。
赢得认可的同时加固护城河
相比奔驰的深谋远虑，国内企业似乎要激进的多，这并非贬义。去年年底，在英伟达公司首次推出DRIVE?X?Orin平台时，英伟达就宣布，滴滴出行使用英伟达GPU和AI技术开发自动驾驶和云计算解决方案。
滴滴使用数据中心的GPU来训练机器学习算法，并使用NVIDIA?DRIVE平台对四级自动驾驶车辆进行推理。还将在滴滴云中部署英伟达AI，在交通和监控应用等内部应用中使用英伟达技术。此外公司还推出了用于云渲染、计算和游戏的虚拟GPU云服务器。
目前英伟达已成功推出了Drive?PX、Drive?X?Xier、Drive?Orin三代产品，而这些高性能计算平台，在国内也收获了不少明星客户，除滴滴外，Pony.ai、文远知行、AutoX?在内的?Robotaxi?运营商也都用了英伟达的自动驾驶计算平台。可以说，英伟达在自动驾驶领域的热度虽然完全不及车企或相关科技公司，但它的产品其实早已销售给了这些头部企业，属于闷声发大财的主。
当然在GPU硬件方面，英伟达也在不断巩固、增强固有优势。2019年，英伟达收购了成立于1999年的Mellanox公司，该公司是全球数据中心端到端连接解决方案的领先供应商，其领先的InfiniBand互联方案是超算系统的核心组件，速度远超其它技术，占统治地位。也就是说，英伟达通过收购Mellanox公司，弥补了其在数据中心低延迟互联及网络方面的欠缺，不仅具备了超高的服务器计算能力，同时也具备了超快的服务器连接速度。
毫无疑问，通过这些年的发展，如今的英伟达已经不能简单的用显卡供应商来形容了，那么我们该如何定义它？黄仁勋曾说过，英伟达是一家?AI?公司，更强调英伟达是一家软件公司，和苹果类似，通过售卖硬件盈利的软件公司。
图?|?来源于网络
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
国内激光雷达第一股？禾赛科技IPO暴露自动驾驶成本之痛
奔驰最新的概念车F015
奔驰F 015概念车设计非常奇特，车身线条非常流畅，整体造型极具科幻色彩，前进气格栅用钻石中网设计，在中央镶嵌有奔驰的LOGO。而车身方面，该车用对开门设计，并取消了B柱造型。车尾部分，新车用了溜背式设计，尾灯组用LED光带式设计，并在后保险杠下方配备有LED矩阵式光带，并可显示出“slow”（慢）等警示字样的字符
一个漏洞就能让数百万辆车被黑客操控，智能汽车的安全谁来保障？
出品 | 搜狐 科技
作者 | 梁昌均
编辑 | 杨锦
继美国多家激光雷达公司开启上市后，禾赛 科技 近日也提交了科创板招股书，意图冲刺国内激光雷达第一股。
禾赛 科技 成立于2014年，至今已推出十款激光雷达产品。近年来，国内外自动驾驶的发展让禾赛 科技 营收翻倍增长，全球第一大 汽车 供应商博世和国内自动驾驶第一梯队的百度不仅是其重要股东，还是其重要客户。
这家公司的产品卖得也不错，激光雷达销量在三年内从百余套增长到数千套，但未逃脱世界首富、特斯拉CEO马斯克对激光雷达作出的价格昂贵且难以下降的“诅咒”，最近三年的平均售价均超过10万元。这也使得禾赛 科技 毛利率达75%，远高于同行。
这对于亟需规模落地的自动驾驶来说，显然无法承受。禾赛 科技 要想更好地站稳这一赛道，还需在盈利和价格之间作出平衡。
营收翻倍增长，未实现稳定盈利
激光雷达是一种通过发射激光来测量物体与传感器之间精确距离的主动测量装置，被誉为机器人的“眼睛”。它通过激光器和传感器感知周边环境，并结合高精地图等，可以帮助机器人实现避障和自主导航等功能。
美国在激光雷达行业走在前列，已有多家公司迈出上市步伐。激光雷达鼻祖Velodyne以及Luminar在去年先后登陆纳斯达克，此外还有Aeva、Innoviz、Ouster等预计在今年上半年内完成上市。就国内而言，禾赛 科技 有望成为激光雷达第一股。
资料显示，禾赛 科技 起源于硅谷，最初主要研发用于气体检测的激光气体传感器，包括激光甲烷遥测仪和激光氧气传感器两款产品，自2016年开始拓展新的发展方向——用于机器人和无人车等领域的激光雷达。
随后禾赛 科技 陆续推出多个产品，在无人驾驶领域先后推出了40线、60线、128线（线束越多，测量精度越高，安全性越高）的多款激光雷达，并布局高级驾驶（ADAS）、机器人、车联网等领域，共推出10款产品，其中无人驾驶领域是发展重点。
随着国内外自动驾驶企业逐渐进入商业化试运营阶段，这些产品的推出给禾赛 科技 带来了实实在在的收益。2017年至2019年，公司营收分别约为0.19亿元、1.33亿元、3.48亿元，呈现翻倍增长；去年前三季度，公司营收约为2.53亿元。
从营收结构来看，激光雷达产品是禾赛 科技 最主要的业绩来源，占比一度高达近%。去年前三季度，激光雷达产品实现收入1.91亿元，占比达到75%；其中Pandar64在2019年销售收入达2.24亿元，系为公司贡献64%营收的大单品，公司产品结构有所失衡。
不过，禾赛 科技 并未实现稳定盈利。在前述报告期内，其仅在2018年实现归母净利润为正，约为0.16亿元，其余期内均为亏损，2019年更是亏损达到1.50亿元，去年前三季度也亏损0.94亿元。
在研发方面，2017年至2019年，禾赛 科技 研发投入从0.29亿元增长至1.68亿元，占营收比例在一度高达150%，去年前三季度投入1.63亿元，这也是公司未能持续盈利的重要原因。
百度博世加持，创始人身家达40亿
和不少 科技 创业公司一样，禾赛 科技 的创始团队也有着颇为光鲜的背景。根据披露的信息，禾赛 科技 由博士毕业于斯坦福大学的孙恺、向少卿，以及博士毕业于伊利诺伊香槟分校的李一帆联合于硅谷创立，后三人决定回国，2014年落户上海。
禾赛 科技 三位创始人孙恺、李一帆、向少卿合计直接持股30.03%，并通过员工持股平台合计控制公司37.16%的股份，对应71.45%的表决权。目前，孙恺担任禾赛 科技 首席科学家，向少卿为首席技术官，李一帆担任首席执行官。
按照禾赛 科技 此次20亿元的融资规模和发行股本的上限（6360万股，占发行后总股本的不超过15.01%）计算，禾赛 科技 估值约 133亿元，三名创始人身价合计约40亿元，其中持股稍多的孙恺身价接近15亿元。
值得关注的是，全球第一大 汽车 供应商博世和百度还是禾赛 科技 的股东。自成立以来，禾赛 科技 对外披露的融资金额超过15亿元，其中百度在2017年9月领投B轮融资，博世在2019年5月领投C轮融资，并获得美企安森美半导体、光速资本、真格基金、启明创投等资本的青睐。
在此次发行前，光速资本及其关联方是禾赛 科技 最大外部机构，合计持股达到17.5%；百度和博世中国位居其后，持股分别约为7.88%、7.65%。
产品售价超10万，暴露自动驾驶成本之痛
随着国内外不少自动驾驶企业进入商业化试运营，禾赛 科技 的激光雷达销量不断增长，从2017年的126套增长到2019年的2890套，去年前三季度为2132套，但对应的产销率分别约36%、45%、53%、50%，显示仍存在一定滞销风险。
禾赛 科技 也暴露了自动驾驶成本之痛，其激光雷达产品的平均售价连续三年超过10万元，去年前三季度才略降至近9万元，公司称主要是由于较低价格的PandarQT销售占比上升所致。
高昂的定价也使得禾赛 科技 的盈利能力远超竞争对手。2017年到2019年，禾赛 科技 的毛利率维持在75%左右的水平，而同期Velodyne的毛利率最高不过44%，而Luminar更是难以覆盖成本，2019年毛利率为-32%。
在具体的客户拓展方面，据禾赛 科技 介绍，公司产品已服务的客户包括北美三大 汽车 制造商中的两家、德国四大 汽车 制造商之一、美国加州2019年DMV路测里程前15名中过半的自动驾驶公司，以及大多数国内领先的自动驾驶公司。近些年，前五大客户合计为禾赛 科技 贡献了超过45%的收入。
根据招股书，禾赛 科技 的股东博世连续三年位列前五大客户之列，百度在2019年贡献了2300多万元的收入，获得亚马逊投资的美国自动驾驶公司Aurora在2018年和去年也是公司客户，文远知行的关联公司景骐集团在2019年也是第四大客户。
值得一提的是，百度在投资禾赛 科技 之前，曾以1.5亿美元联合福特投资了Velodyne。去年10月，百度和Velodyne签订了三年激光雷达解决方案AlphaPrime的销售协议，为百度的无人驾驶阿波罗（Apollo）服务。
更有意思的是，同样都是百度投资的激光雷达公司，禾赛 科技 与Velodyne此前还因专利而互诉。2019年8月，Velodyne指控禾赛 科技 侵犯了其在美国注册的激光雷达相关专利，随后禾赛 科技 先后在德国和上海法院提起诉讼，指控Velodyne侵犯其激光雷达相关专利。
去年6月，禾赛 科技 与Velodyne签署和解协议，双方均在协议中否认对另一方的专利存在侵权行为，并约定在全球范围内交叉许可双方现有和未来的专利，有效期限至2030年2月，承诺期内不在旋转式激光雷达领域对对方提出任何专利诉讼。
但禾赛 科技 为此付出不低代价，其需向Velodyne支付一次性专利许可补偿及后续按年支付的专利许可使用费。2019年禾赛 科技 就支付了高达1.6亿元的专利许可补偿，这也直接导致该年出现大幅亏损，长达10年的专利许可费或将对公司盈利持续产生影响。
自动驾驶路线尚存争议，拟用13亿扩产
目前，激光雷达行业市场处于起步阶段，而其在自动驾驶上的必要性和“性价比”也一直存在争议，这也是禾赛 科技 未来需要面对的挑战。
在自动驾驶领域，由于超声波雷达和毫米波雷达分别在泊车和烟雾灰尘场景下，具有不可替代性和成本可控性，已经成为绕不开的技术支持，业内争议主要存在摄像头和激光雷达之间，因此也形成了两种路线：一种是以特斯拉为代表的视觉主导方案，另一种是以激光雷达为主导，典型代表是Waymo。
相较激光雷达，摄像头技术更为成熟，且成本低廉，可以支持基于深度学习的类型识别，但容易受到天气、光线等因素影响，只能获得2D平面数据。激光雷达通过发射激光束感知周围物体位置、速度等特征，探测距离更远，且能实现精准建模，从而构建三维信息。
目前，业内的主流看法是，L1、L2级自动驾驶可以不用激光雷达，而L3及以上级别自动驾驶是否需要激光雷达尚存分歧，争议点正是激光雷达高企的成本。
据电动车百人会预测，去年摄像头、超声波雷达、毫米波雷达平均成本分别为60美元、12美元、90美元，按当前1个前视摄像头+4个环视摄像头+12个超声波雷达+3个毫米波雷达的主流组合，总成本在714美元。
但激光雷达当前价格多在3000美元以上，如Velodyne此前在宣布将无人驾驶用16线激光雷达降价50%后，售价仍高达3999美元，Waymo的激光雷达的成本更是高达7000美金，速腾聚创推出的125线固态激光雷达RS-LiDAR-M1售价则在1898美元。仅仅是激光雷达成本就已是前述组合的数倍，而售价达10万的禾赛 科技 更是其20倍。
这也是特斯拉坚持视觉算法的重要原因，不久前刚登上世界首富的特斯拉CEO马斯克曾多次炮轰激光雷达，斥其“昂贵、丑陋、没有必要”，直言“傻子才用激光雷达”。
马斯克认为，激光雷达相关生产厂家较少，且技术相对比较封闭，因此激光雷达的价格难以在短时间内实现大幅度下降。业内多数观点认为，1000美元将是车企应用激光雷达的心理价位，而如果要大规模应用则还需继续下降。
高企的成本也导致激光雷达商用进程受到影响。Velodyne作为全球营收最高的激光雷达公司，其在2019年收入也仅有7亿多元。目前来看，自动驾驶两种路线之争短期仍会继续，而随着自动驾驶安全性、智能性的要求，以及激光雷达成本的降低，激光雷达上车将会是一个时间问题。
实际上，目前已经有不少车企，如奥迪、丰田、奔驰、宝马、长城等均推出或推出应用激光雷达的L3及以上级别自动驾驶 汽车 ，国内造车新势力小鹏也在年初宣布将推出打造激光雷达的新车，蔚来不久前发布的首款轿车ET7也搭载1个超远距高精度激光雷达。
可以说，激光雷达跟自动驾驶密切相关，自动驾驶的不断发展将刺激激光雷达市场需求增长，低成本激光雷达的量产又将反作用于自动驾驶商业进程。沙利文预测称，2025年全球激光雷达市场规模将达135亿美元，较2019年可实现65%的年均复合增长率，其中无人驾驶、高级驾驶、车联网会是主要的应用市场。
对于禾赛 科技 来说，如何打破马斯克对于价格的“诅咒”是一大挑战，而其也通过此次上市募资为扩产降本做准备。公司拟将13亿元用于建造智能制造中心项目，三年建成后将新增超265万件产能；另外7亿元继续加码研发，将用于激光雷达核心芯片自研，以提升产品性能降低成本，同时还将加强激光雷达输出点云后的处理算法，以及ADAS、车联网等领域客户需要的激光雷达硬件及算法研发。
不过，目前国内外从事激光雷达的企业也不少，其中不乏华为这样拥有更强研发和制造能力的 科技 巨头。此前华为智能 汽车 解决方案BU总裁王军透露，华为有总计1万多人正在研发激光雷达技术，目标是迅速开发出100线激光雷达，并且未来将激光雷达的成本降低至200美元，甚至是100美元。
踏上自动驾驶赛道的禾赛 科技 ，如何寻求盈利和价格之间的平衡，将是未来能否在市场站稳脚跟的关键。
文/Hanmeimei
在全民抗“疫”的这段特殊时期，相信许多人和我一样，每天都在关注着和疫情有关的一切信息。值得注意的是，奋战在抗“疫”前线的除了那些“逆行者”，还有一支由无人驾驶技术所赋能的重要力量，就是那些承担配送、消毒等任务的无人送餐车、无人配送车、无人消毒车。
无人车在抗“疫情”前线大显身手，预示着智能网联汽车产业的发展前景无限。而就在2月24日，发改委、工信部等11部委联合印发的《智能汽车创新发展战略》正式发布，明确指出“智能汽车已成为汽车强国战略选择”。作为汽车产业的新风口，智能汽车再次引发了关注热潮。
权威分析机构IHS?Research预测，全球无人驾驶量产汽车将在2025年上市，销量将达到23万辆。而根据麦肯锡的预测，到2025年无人驾驶汽车将产生2000亿到1.9万亿美元的产值。面对一个万亿级规模的市场，大家都在摩拳擦掌，希望能抢占先机，但是要想在这片充满潜力的蓝海中徜徉，我们还必须跨过汽车信息安全这道门槛。
黑客入侵汽车，后果堪比911
技术的发展永远是把双刃剑，网络让汽车变得更加智慧、高效，也同时让我们的生活暴露在更多风险之下。美国前国家安全局局长、首任网络司令部司令基思·亚历山大曾说过，“世界上只有两种网络，一种是已经被攻破的网络，一种是还不知道自己被攻破的网络。”
美国非营利组织Consumer?Watchdog在2019年发布了一份名为《杀戮开关KILL?SWITCH》的研究报告，报告显示2020年几乎所有车辆都具备了联网功能，意味着它们更容易受到黑客攻击，当数百万辆汽车用着同一个应用，黑客攻击一个漏洞就能同时影响数百万辆汽车。
报告还给出了一个让人毛骨悚然的推论，未来在高峰时间一旦黑客发起大规模攻击将导致911级别的灾难，造成三千人死亡，换句话说《速度与8》中遥控汽车跳楼的场面离我们并不遥远。
在现实生活中，黑客入侵汽车的也频频发生。2014年黑客利用宝马ConnectedDrive数字服务系统漏洞可远程打开车门，约220万辆车型受到影响；2015年黑客远程入侵一辆正在行驶的切诺基并做出减速、制动等操控，最终造成全球140万辆车被召回；2016年黑客通过日产聆风APP的漏洞轻易获取到了司机驾驶记录并将汽车电量耗尽，日产随即禁用该APP。
Upstream?Security发布的《2020年汽车网络安全报告》显示，自2016年以来汽车网络安全数量增加了605％，仅在2019年就增加了一倍以上。在正义与邪恶的较量之间，我们不能寄希望于黑客的良知，而是必须主动出击。
汽车安全漏洞不仅关乎汽车企业的品牌形象，也关系到用户的人身和财产安全，更会给整个社会公共安全管理带来挑战。这也是为什么在《战略》中明确指出了要“构建全面高效的智能汽车网络安全体系。”网络安全是所有0前面的1，有了它智能汽车产业才能蓬勃发展。
车企携手安全专家共筑“防火墙”
令人欣慰的是，近年来面对日益加剧的汽车网络安全风险，汽车制造商的安全意识明显提升，同时他们也意识到要构筑坚实的安全“防火墙”，仅靠自己的力量还不够，必须与安全领域的专业人士合作。
奔驰研究团队与360Sky-Go团队达成合作
特斯拉早在2013年就设立了“安全研究员名人堂”，鼓励白帽黑客们一起来“查漏补缺”；2016年通用汽车与著名的白帽黑客平台HackerOne合作推出了“漏洞悬赏”；2019年12月，奔驰宣布与国内网络安全领军企业360达成合作，双方携手修复了19个奔驰智能网联汽车有关的潜在漏洞，并向漏洞发现团队360Sky-Go颁发卓越奖。
在刚刚落幕的全球顶级网络安全盛会RSAC?2020上，通用与奔驰两家传统车企的代表也参加了会议，这也是RSAC历史上首次有两家顶级车企现身，足以看出车企对网络安全的重视程度。
在通用汽车公司董事长兼CEO玛丽·巴拉发表的题为《运输的未来取决于强大的网络安全》的演讲中，着重强调了网络安全的重要性，“企业必须确保每辆车都能安全可靠的运行，否则任何一家企业的一次事故，都将严重打击消费者对智能汽车的信心，甚至让整个行业发展滞后。”所以合作至关重要，玛丽也呼吁在整个行业范围内进行网络安全协作与解决方案共享。
而奔驰则与合作伙伴360共同进行了一场主题演讲，发布了此前针对奔驰车辆安全的研究成果，同时就智能汽车所带来的安全风险与隐患进行探讨。奔驰研发中心产品安全负责人盖·哈帕克指出，通过他们的研究剖析发现，如今黑客对攻击技术手段的钻研程度越发深入，智能网联汽车越来越多的引入新的软硬件模块做支撑，而这些模块的集成应用暴露出潜在的攻击面，引入了新的安全风险。
所谓“道高一尺、魔高一丈”，要应对这些新风险，就需要更全面的信息安全专业知识和解决方案，360?Sky-Go安全研究员陈元恺在会上提出的解决方案，就是360汽车安全大脑。
汽车安全大脑由车载端和云端构成端到端防御体系，通过部署在车端的软硬件安全产品，将安全相关的数据收集到云端平台，感知汽车网络安全风险。云端通过安全大脑提供的分析引擎、知识库和专业的分析人员，对车端的数据进行自动化分析、溯源，发现并处理攻击，从而消除攻击带来的影响，免疫同类攻击再次发生。
对360来说，合作的车企越多，获得的案例和数据就越丰富，汽车安全大脑也就能够被训练得更加智能高效。截至目前，360已与国内70%的主流汽车厂商合作，有超过30万辆路面上行驶的汽车接入了360汽车安全大脑，获得实时防护。
迈过安全这道门槛，智能汽车才能真正起飞
5G的商用推进给全球智能化产业发展按下了加速键，尤其是对于智能汽车行业来说更是如此，汽车企业、零部件巨头和科技公司们都在摩拳擦掌积极布局，希望搭上这趟快车道，抢占万亿级市场的先机。
而在智能汽车行业真正腾飞之前，必须系上这根“安全带”，因为安全永远应该跑在速度前面。从RSAC?2020上释放的信息来看，如今车企与互联网安全企业的合作已经成为主流趋势，有360这样专业的安全企业保驾护航，风口上的智能汽车行业才能飞得更高、更远也更稳。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。