電動汽車的自動駕駛功能在安全性方面面臨著不少挑戰(zhàn)。

首先是海量代碼的功能安全缺陷。隨著智能網(wǎng)聯(lián)汽車先進功能增多，集成度和復(fù)雜性增加，汽車代碼數(shù)量激增，安全缺陷也呈指數(shù)級增長。任何故障和漏洞都可能導(dǎo)致汽車功能失效，危及生命。要確保功能安全，硬件平臺需從 4G 向 5G 轉(zhuǎn)變，滿足智能駕駛對通信技術(shù)的高要求，核心軟件要自主可控，并實現(xiàn) OTA 從功能到服務(wù)的轉(zhuǎn)化。

其次是車路協(xié)同的網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險。車聯(lián)網(wǎng)里的大量傳感器永遠在線，但安全防御能力有限，容易被木馬入侵。大量直接通信也會帶來新的安全問題，一旦車輛受黑客攻擊，會變成“僵尸”車輛，引發(fā)大規(guī)模交通事故。這就要求國家加快推進標準制定，企業(yè)利用技術(shù)手段加強安全分析和監(jiān)測。

再者是車輛行駛的用戶信息安全。汽車智能化水平提升，產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，包括個人信息和隱私，信息泄露風(fēng)險引發(fā)擔(dān)憂。車聯(lián)網(wǎng)收集的數(shù)據(jù)對車主不透明，存在被散播的可能。目前急需建立統(tǒng)一可控的技術(shù)平臺，形成整體信息和數(shù)據(jù)的安全體系，推動產(chǎn)業(yè)和技術(shù)資源融合。

還有就是自動駕駛技術(shù)本身的不成熟。比如在鬼探頭、加塞、施工場景下系統(tǒng)處理能力不足，無法識別障礙物。AI 軟件算法依賴大數(shù)據(jù)訓(xùn)練，樣本和時間都會影響效果，導(dǎo)致出現(xiàn)“長尾問題”，像把廣告牌上的車輛視為障礙物緊急剎停，冬天雪地?zé)o法區(qū)別車道線等。此外，自動駕駛系統(tǒng)的車道保持功能還可能被黑客劫持，存在安全隱患。