【ITBEAR】近期，因国家安全部通报一起“境外企业以汽车智驾为由非法测绘”事件，特斯拉、极氪、四维图新、Mobileye、阿里云、滴滴等企业纷纷作出回应，将地理信息测绘、智能驾驶、高精地图和数据安全等议题推向了风口浪尖。
波士顿咨询的研究报告预测，从2025年至2035年，智能驾驶汽车的市场渗透率有望从12.9%增长至24.8%，市场规模也将从420亿美元扩大至770亿美元。然而，智能驾驶技术背后潜藏的安全风险不容忽视。重地图轻感知与重感知轻地图，这两种实现智能驾驶的途径各有何特点？针对这些疑问，北京商报记者采访了多位行业专家。
智能驾驶，作为时空数据的采集者与使用者，其重要性日益凸显。据中国测绘学会常务副理事长武文忠介绍，智能驾驶不仅采集时空数据，还是这些数据与技术的主要使用者。他以某品牌汽车为例，详细说明了智能驾驶汽车如何通过多种传感器采集周边环境信息，并利用地理信息系统进行路径规划。
国家安全部在通报中明确指出，测绘地理信息的原始数据可能涉及军事重地等高精度测量信息，存在被境外利用的风险。武文忠总结了智能驾驶面临的三大安全风险：海量数据获取、实时监测跟踪特定目标、以及被劫持操控。
奇安信安全专家姚磊在接受采访时表示，数据全生命周期的每个阶段都存在安全风险。他特别强调了数据采集和存储环节的安全监管难度，并建议企业重视数据采集和流通环节，加强对流转数据尤其是数据跨境传输的安全管理。
实现智能驾驶的最优方式一直是业界讨论的焦点，主要集中在重感知轻地图和重地图轻感知两条路径上。中海庭战略融资经理吉之莹详细解析了这两种方式的优缺点。她指出，视觉传感方案可能面临环境约束和隐私泄露风险，而高精地图则能提供精确的道路信息和环境数据，但存在鲜度低的问题。
站在数据安全的角度，吉之莹认为两种方式各有利弊，实际应用中需相互结合，以实现更安全的环境感知与决策规划。
