新能源汽车接入量：截至2023年11月底，国家监管平台累计接入新能源汽车1738.8万辆。其中，2023年新能源汽车年度接入量531.5万辆新能源汽车销量： 2023年11月，新能源汽车销量102.6万辆（中汽协批发数），同比增30.0%。1-11月份累计销量830.4万辆，同比增长36.7%，全年市场渗透率30.8%。动力电池装机量： 2023年1-11月，动力电池装机量339.7GWh，累计同比增加31.4%。其中三元电池装机109.6GWh，占比32.3%；磷酸铁锂电池装机总量229.8GWh，占比67.6% 。充电设施规模：截至2023年11月底，中国充电联盟统计全国充电桩总量826.4万台，其中公共充电桩262.6万台，随车配建充电桩563.8万台；换电站累计建设3394座，其中浙江省累计建设402座，占全国的11.8%，全国排名第一。

新能源汽车国家大数据联盟微课堂自2022年底推出安全系列化课程，围绕网络安全、数据安全、车辆安全邀请专家大咖分享课程和观点，旨在服务国家数据安全治理体系的构建，促进数字经济的健康持续发展。2023年11月23日联盟微课堂安全系列化课程第十三次课程上，北京航空航天大学副研究员曹耀光分享了《智能网联汽车融合安全相关研究》的主题授课，对智能网联汽车快速发展面临的信息安全、预期功能安全与功能安全问题等要点进行了分析，以下为课程回顾。智能网联汽车是汽车产业发展的战略方向，11月17日，工信部、公安部、住房和城乡建设部、交通运输部四部门联合发布了《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》，部署开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作，加快健全完善智能网联汽车生产准入管理和道路交通安全管理体系。该政策的发布，也标志着我国正式启动了智能网联汽车的商业化运行。 行业商业化快速发展的同时，其安全问题同样不可忽视。对于智能网联汽车来说，当前主要面临三大安全问题，即功能安全，预期功能安全和信息安全。功能安全——由汽车电子/电气故障所导致的人身伤害风险。据国家市场监督总局数据显示，2021年全国实施汽车召回200多次，其中新能源汽车召回59次，三电系统涉及的问题超过一半；另一方面，快速迭代成为智能网联汽车开发的主要特点，OTA技术的广泛应用、产品频繁迭代、验证不充分带来的安全隐患都是新的挑战。预期功能安全——智能汽车由于功能不足、性能局限或可合理预见的人员误用导致系统未达到预期功能带来的安全风险。预期功能安全相关研究和评估评价方法均处于起步探索阶段，特别是当前AI智能算法大规模应用仍有局限性，AI算法输出可靠性欠缺，都对智能网联汽车预期功能安全设计带来了新的挑战。信息安全——分为恶意信息注入导致汽车功能异常的网络安全和敏感信息泄露的数据安全两部分。信息安全事关国家安全和人民的生命财产安全，在数据安全层面，由于智能网联汽车作为配备多种传感器的移动终端，具有全方位、多层次的数据采集能力，采集的数据涉及到地理，交通，个人隐私等多种敏感数据。另外，随着卫星互联网的快速发展与应用，如后续与智能网联汽车结合，存在通过卫星互联网实施跨境远程遥控的风险。 针对上述智能网联汽车存在的三大安全问题，曹耀光特别介绍了智能网联汽车“安全脑”的设计。“安全脑”由监测、评估、防控三个部分组成，与车辆自动驾驶系统并行运行，通过接入原车的感知和控制信息，实时评估车辆行驶风险，在紧急情况下可介入车辆控制，从而实现对智能网联汽车的安全保障。最后，曹耀光分享了“安全脑”相关研究成果，所在团队研发了面向不同场景的自动驾驶车辆平台，在多个场景下开展了示范应用。基于自动驾驶技术研发的智能驾考系统，实现了对驾驶人实际道路考试的智能评判和安全保障；另外，研发了应用于园区场景的无人驾驶清扫车等自动驾驶落地方案，助力智能网联汽车更安全、更智慧。 提问环节1.部分厂商所使用的“纯视觉”结合大模型的智驾方案与“安全脑”方案有何区别？在成本上有什么差异？从前期研究的结果来看，“视觉+大模型”的方案有很大潜力可以挖掘，但在特殊场景下仍有局限性，存在预期功能安全的问题。“安全脑”则更多的聚焦在安全的角度，与原有的自动驾驶系统并行，对原有的自动驾驶系统开展实时的监测和分析，实现安全的保障，二者之间不冲突。从成本的角度，可以将“安全脑”中安全评估与防护相关算法应用到现有的自动驾驶系统中，作为自动驾驶系统安全保障的一个模块，从而优化成本。 2.以特斯拉提供的数据为例，当前自动驾驶事故率是人为驾驶的五分之一。围绕该数据，在未来，驾驶安全能否形成一个评判等级。后续的话，如果降低到1/10，甚至1/20，是不是一个可以接受的一个场景？现在智能驾驶系统的响应速度和计算能力，实际在部分方面已经超过了人类驾驶员的能力，能够在很大程度上解决驾驶员开车分心、或新手驾驶员的一些不熟练操作导致的安全事故。但从另外一个层面，自动驾驶系统大规模运行后，出现问题就代表了一个技术路线、一个品牌、甚至整个行业的问题，所以降低到1/5这样一个水平还是不够的；个人认为只有将自动驾驶的安全事故率降低到人类驾驶员万分之一甚至更低的水平，才有可能实现自动驾驶系统真正大规模的上路应用。 3.您提到的融合安全，实际是由各项参数来进行组合的。不同权重的设置，会不会影响到不同的体验效果，另外，是不是可以有一些个性化的安全设置？智能网联汽车未来会面临不同的场景，有不同的用途，也和安全有一定的关联性。在不同的场景下，例如园区内，高速公路和市区，对于安全的要求都不太一样。融合安全设计可以针对不同场景提出个性化安全需求，通过参数权重的配置、安全设计目标的设定、或是整个安全设计流程的优化调整，进行个性化的设置。 4.您如何看待大模型对未来自动驾驶技术进步的促进作用？大模型是现在全行业都在关注的一个问题，对于未来智能网联汽车的发展肯定是有非常大的促进作用。主要体现在以下两个方面：第一，现在的自动驾驶算法，尤其是感知决策相关的算法，多数还是基于简单神经网络的算法，面临着一系列局限性，如果大模型能够在感觉决策相关技术上取得有效应用，将大幅促进当前依赖视觉感知相关自动驾驶技术的进步。第二，从安全层面上，需要通过积累大规模的安全数据来优化相关的算法，例如网络安全攻击的发现，数据安全敏感信息泄露的发现和管控，未来都可以依赖大模型进行技术的快速迭代优化和升级。所以大模型对于未来自动驾驶的发展还是会有非常大的促进作用，当然这也需要全行业共同的推进。

新能源汽车国家大数据联盟微课堂自2022年底推出安全系列化课程，围绕网络安全、数据安全、车辆安全邀请专家大咖分享课程和观点，旨在服务国家数据安全治理体系的构建，促进数字经济的健康持续发展。2023年8月24日联盟微课堂安全系列化课程第十次课程上，北京珞安科技有限责任公司副总裁关勇分享了《新能源汽车数据安全解决方案》的主题授课，对车联网概述及政策背景、车联网三大数据安全风险、车联网数据安全治理三方面进行了分析，以下为课程回顾。联盟公众号后台回复关键词“数据安全解决方案”，获取完整课件内容。车联网概述及政策背景随着5G、人工智能、大数据、云计算等数字技术的发展，中国车联网产业渐入佳境，开启全面迈入智能网联发展的新步伐。车联网是以车内网、车际网和车载移动互联网为基础，按照约定的通信协议和数据交互标准，在车-X(X:车、路、行人及互联网等)之间，进行无线通讯和信息交换的大系统网络，是能够实现智能化交通管理、智能动态信息服务和车辆智能化控制的一体化网络。车联网的快速发展并未同步建立与之匹配的数据安全防护能力，导致新能源汽车数据安全事件频发。在习总书记网络强国思想国家总体安全观的指引下，国家制定了《数据安全法》《网络安全法》《个人信息保护法》等一系列政策。具体到汽车信息网络安全，制定了《关于进一步加强新能源汽车企业安全体系建设的指导意见》等标准法律政策法规，以期推进汽车行业数据安全建设。车联网三大数据安全风险车联网中的数据来源于用户、ECU、传感器、IVI及操作系统、第三方应用及车联网服务平台等，种类包括用户身份信息、汽车运行状态、用户驾驶习惯、地理位置信息、用户关注内容等敏感信息，在车辆保险、用户行为分析等方面具备很大价值，将是未来车联网安全重点。谈及车联网数据安全风险种类，关勇从数据窃改、过度采集及越权使用、跨境流动三方面进行了分析——传输和存储环节存在数据被窃改风险：由于数据的采集、传输、存储等环节没有统一的安全要求，可能因访问控制不严、数据存储不当等原因导致数据被窃。这其中包括汽车端数据可能被OBD外接设备非法读取，IVI数据可能被第三方应用越界读取，网络传输数据可能被攻击者嗅探或遭受中间人攻击，车联网服务平台端数据可能被非法和越权访问等。数据过度采集和越权使用成为隐私保护的主要问题：由于车联网属于新兴行业，其管理还处于完善优化阶段，对于“数据采集范畴”、“数据如何利用”、“是否可以分享”等关键问题，还需要更加细化的管理要求。因此，目前数据采集和使用还存在侵犯用户隐私的风险。数据跨境流动问题成为威胁国家安全潜在隐患：车联网数据包含道路、地理等信息，涉及国家安全，必须加强管理。目前车联网数据汇总于车联网服务平台，存储于云平台。数据跨境流动管理问题，主要体现在境外车联网服务商跨境服务隐患、境内外云平台数据共享隐患两方面。车联网数据安全治理新能源汽车安全的保护对象包括整车终端、路侧设备、车载设备及车联网平台。通过安全扫描、检测等方式构筑基础安全环境，结合新能源汽车本身在通信传输、隐私保护、出境安全、应用安全方面的特点，形成新能源汽车数据安全治理框架。 在终端安全防护方面，通过对车端、路侧、车载设备进行网络安全防护治理，构建数据安全基础环境。车端引入白名单安全管控，做好OBD、USB端口管理，强化安全认证及分域隔离；对摄像头、边缘计算节点、雷达等路侧设备，要充分实现数据加密存储和安全传输；对T-BOX、网关、安全芯片等车载设备，确保机密性、可用性及完整性。 在通信安全防护方面，构建全环节的身份认证体系，在车-车、车-路、车-平台、车-人的交互过程中，构建以公钥体系为基础的强安全加密认证机制，根据信息的重要程度选择不同的算法、密钥管理及安全加密的认证流程，落实不同设备之间通信的基础保障。 在隐私保护方面，引入AI算法建立目标识别模型，对人脸、车牌号等信息进行识别，实现存储数据、实时数据的脱敏处理。通过源系统CPU做脱敏处理时，可采用SDK方式集成、API接口、应用软件部署三种方式，实现每两周或每月的内容库的更新。除此之外，可以采取API接口、旁路代理等硬件外挂方式，最小化车企对数据脱敏处理能力建设的成本。 跨境数据防护方面，车企应在不同的采集点部署相应的监控措施，报备外发数据内容，记录API接口调用过程。对于第三方授权调用的数据，要做脱敏处理，以保证数据的可追溯性。 提问环节 1、随着网络安全要求的提高，安全公司如何帮助车企降低安全成本？ 车联网数据安全的主体责任方是车企，新能源车企可以与安全公司合作，从系统层面植入原生安全能力，构建安全防护组件，采用迭代的方式周期更新，逐步增强安全能力，降低车企安全负担。 2、新能源汽车出口增速加快，在安全领域有哪些商业机会？ 国内外出台了大量的数据安全法规，国内出口的车辆在满足我国数据出境管控要求的情况下，也要遵循当地的数据监管法律法规要求。国外的相关政策如欧盟《一般数据保护法案》（General Data Protection Regulation (GDPR)）提供了更多的安全保护维度，让安全企业有更多的市场能够服务新能源车企。

当前，汽车产业正处于快速变化和创新的时代，智能化、网联化、电动化等趋势正在重塑行业格局和企业竞争力。为进一步促进产学研用协同，服务国家“双创”战略，新能源汽车国家大数据联盟携手懂车帝举办2023年数字汽车大赛赛中赛，聚焦“汽车智能座舱”领域，通过短视频征集的形式，面向全球高校大学生开启专属参赛通道，发掘优秀汽车科技领域人才，助力行业创新发展。 8月16日，2023年数字汽车大赛赛中赛启动仪式暨智能网联人才培养沙龙在京成功召开。此次会议以“向YOUNG而新 懂你而行”为主题，行业机构、科研院所、产业链企业专家以及新华网、人民网、光明日报、中国汽车报等媒体和高校学子代表参加启动仪式，活动通过视频号、抖音、中国道路运输网等平台进行线上直播累计观看人数超过20万。 新能源汽车国家大数据联盟执行秘书长李阳主持活动 会议伊始，懂车帝副总裁马骏首先代表主办方对到场嘉宾表示欢迎。“以大学生为代表的年轻人群，是未来汽车消费的主力军，同时也是助推中国汽车工业进一步发展的新生力量”，他希望本次赛中赛能够让更多的年轻人能够了解汽车、爱上汽车、享受汽车，围绕“看见智能座舱”主题，分享自己对于智能座舱的理解和体会，为新能源汽车大赛的技术比拼带来更丰富的玩法。 懂车帝副总裁马骏  随后，数字汽车大赛评委专家组组长、中国兵器装备集团公司原首席科技专家汪正胜在致辞中分享了前五届数字汽车大赛成果并介绍第六届数字汽车大赛相关细节。他表示，汽车产业的发展，核心是技术，关键是人才，希望通过本次赛中赛为各高校在智能网联汽车领域人才培养方面搭建经验交流、成果互鉴的平台，也为广大青年学子提供展现专业风采与创新思维的舞台，发掘出越来越多的“弘扬汽车文化 助力汽车强国”的科技新星。 数字汽车大赛评委专家组组长、中国兵器装备集团公司原首席科技专家汪正胜  在演讲环节，工业和信息化部人才交流中心产才融合办公室主任于浩以“智能网联人才培养”为主题发表演讲。他认为，智能网联汽车产业缺乏复合型人才，因此要从综合能力、专业知识、技术技能、工程实践多维度对岗位人才所需能力进行考察，政府、企业、行业共同努力营造人才发展良好的生态环境。广大青年学子也应做好个人发展计划，明确职业规划与岗位定位，不断精进个人能力。  工业和信息化部人才交流中心产才融合办公室主任于浩  北京理工大学副教授、新能源汽车国家大数据联盟副秘书长刘鹏以“‘4D’ 模式赋能新能源汽车大数据高端人才培养”为主题发表演讲。他指出，通过“Data Platform（大数据平台）”、“Data Alliance（大数据联盟）”、“ Data Lab（大数据开放实验室）”、“Data Contest（数字汽车大赛）”的“4D”人才培养模式，能够有效解决实践教学平台缺乏、课程教材失效差等问题，统筹构建软硬结合的人才梯队，推动产业加快发展。 北京理工大学副教授、新能源汽车国家大数据联盟副秘书长刘鹏  此外，懂车帝的周驹原对“懂车帝新能源实测”进行了分享。刚刚结束的2023懂车帝夏测覆盖37个品牌、60款市场热销车型，从基础性能、乘坐体验、智能化、安全可靠等多个维度考察车辆表现。结果显示，国产新能源车型成绩突出，2023年夏测车型整体水平在持续进步，如实际续航、平均充电功率均有上升。在满足操作安全性的前提下，被称为“第三生活空间”的智能座舱应该满足那些层面的需求？周驹原将这个开放性问题留给参赛选手。 懂车帝原创实测负责人周驹原 懂车帝总裁何戬、新能源汽车国家大数据联盟副秘书长刘鹏、工业和信息化部人才交流中心产才融合办公室主任于浩、全国学校共青团研究中心活动部部长马海共同上台启动2023年数字汽车大赛赛中赛。活动现场邀请数字汽车大赛评委专家、指导老师为赛中赛寄语，北京交通大学教授张欣、中国石油大学教授张奇、北京科技大学副教授洪吉超、北京保险服务中心股份有限公司总裁廖建光发表寄语，祝愿大赛在各方共同努力下，办出水平、办出特色、办出影响、办成品牌。   数字汽车大赛自2018年起已成功举办五届。大赛依托海量新能源汽车实时运行数据，重点围绕数字经济，聚焦产业应用，通过挖掘数据价值，探索创新应用而发现和培养一批新能源汽车的优秀人才。2023年数字汽车大赛赛中赛是由新能源汽车国家大数据联盟和懂车帝联合主办的高校赛事。大赛面向全球高校大学生开启专属参赛通道，发掘并培养更多优秀的汽车科技领域人才，旨在助力新能源汽车创新发展，向“新”出发。

续驶里程是所有新能源车主都非常关心的问题，也是车企重点宣传的产品力卖点。但是随着营销手法的千变万化，续驶里程的在不同车企的虚标情况也纷繁复杂，导致车主在购车前对厂商的标称续驶里程存在严重的不信任感，这反而增加了车企的销售难度。因此，本期重点介绍一下随着中国新能源汽车的发展，车辆的实际续驶里程到底是如何表现的。通过对比几个品牌新车状态下的纯电动汽车在高纬度、中纬度、低纬度的地区条件下，不同季节和年份的车辆续驶里程达成率的变化可以发现一些比较显著的差异。其中，高纬度地区由于冬季相对更为寒冷，续驶里程达成率的表现明显低于其他季节和地区。而其他季节下的新车续驶里程达成率均值基本能保持在80%以上，也能保证稳定的达成率。另外，由于每个车企经营理念与造车策略的不同，不同年份生产的车辆在续驶里程达成率上也有明显的差异。在选取的4个品牌中，C和E品牌的续驶里程达成率保持平稳，变化不大，D品牌则呈现上升趋势，而B品牌则呈现先升后降的变化，一定程度上在续驶里程标定上的理念差异。类似于高纬度地区，中纬度地区的各厂商车辆在保证稳定的达成率的同时，也在冬季出现了一定程度的下跌。但是，中纬度地区在春季和秋季的新车续驶里程表现要略优于高纬度地区，并且达成率均值基本能在85%以上。同样与高纬度地区相似的地方，C和E品牌的续驶里程达成率保持平稳，变化不大，D品牌则呈现上升趋势，而B品牌则呈现先升后降的变化。对比中、高纬度地区，各新能源汽车在低纬度地区的表现相对更加优秀，各个季节下的续驶里程达成率均未出现缩水的情况。综上所述我们可以得到以下结论：1、不同品牌由于造车理念的不同，新车的续驶里程达成率随年份的增长呈现比较明显的差异，甚至对于续驶里程标定的思想出现反复调整的现象。2、各品牌车辆在高纬度地区冬季的续驶里程达成率都呈现出不同程度的下降，这种现象即使在最近2年的新车上也没有得到显著改善。3、不同品牌的车辆在不同纬度地区不同季节的续驶里程达成率有着比较大的差距。