汽車測繪地理信息管理高端研討會在京舉行，達成智能汽車安全合規發展共識

　　隨著智能汽車進入數據驅動時代，對數據的合規監管勢在必行。近日，中國電動汽車百人會、智能汽車與智慧城市協同發展聯盟在北京召開以“汽車測繪地理信息管理如何創新以更好推動產業實踐研討會”為主題的高端研討會。與會嘉賓共識，產業亟需建立統一的標準體系，并建設開放共享的合作體系，共同促進智能汽車產業安全合規發展。

　　會議特邀主管部門代表、行業專家以及東風集團、廣汽集團、長城汽車、北汽集團、蔚來、小鵬、騰訊、中海庭、易圖通、文遠知行、美行科技、北京初速度、商湯科技、贏徹科技等整車、圖商、軟件及解決方案商、芯片企業、科技企業代表出席。

　　去年以來，監管部門發布了多份智能網聯汽車測繪地理信息的法規和標準，進一步對汽車行業的測繪數據、測繪行為和測繪活動主體做出規范，促進測繪地理信息數據在安全合規的前提下被開發利用。面對現行管理規定，與會嘉賓共識，如何兼顧數據的安全合規與價值釋放，如何界定測繪地理信息數據對產業的開放范圍，以及車企、圖商、自動駕駛方案商等企業之間如何相互配合等是當前亟待解決的重要議題。

　　明確政策紅線，厘清企業間的責任邊界

　　與會嘉賓提出，創新汽車測繪地理信息管理應先厘清監管紅線以及企業的責任邊界。在明確政策紅線和邊界的基礎上，應當推進包容審慎的監管方式，為產業創新發展預留時間和空間。

　　首先，企業需要重點明確哪些是不可觸碰的監管“紅線”。比如，涉及國家秘密的數據、未經處理的測繪地理信息數據、原始數據均不能出境，這是需要堅決守住的底線。同時，需要明確測繪地理信息的原始數據不能夠由外資企業進行存儲和控制，這意味著原始數據不能上外資云，外資企業需要委托具有測繪資質的單位開展相應測繪活動及數據的收集、存儲、傳輸和處理。

　　根據2022年8月國家自然資源部下發的《關于促進智能網聯汽車發展維護測繪地理信息安全的通知》，自動駕駛汽車收集道路環境信息屬于“測繪行為”，必須由國家頒發導航電子地圖制作測繪資質的企業進行合法操作。在此背景下，車企與圖商、自動駕駛方案商之間的職責分工需要進一步明確。比如，具備相關資質的圖商將承擔數據安全的“守門員”角色，需要做好貫穿于智能車從研發到運營全生命周期的數據合規監管，而車企和自動駕駛方案商則要確保數據的合規使用和處理。

　　作為具備導航電子地圖制作測繪甲級資質的圖商，騰訊在會上分享了合規思路。第一，敏感數據需要車內處理；第二，數據流轉過程中，需要進行全程加密；第三，數據處理需要全程監控，包括對企業進行認證審查，對數據處理行為進行留檔，對違規進行及時阻斷等。在這背后，需要由具備測繪資質的圖商進行全程的管控。

　　針對單獨“數據不涉密，但兩三種以上數據匯集到一起就涉密”的問題，易圖通則表示正在考慮如何將測繪類數據與其他非測繪類數據在端上進行剝離的方式。

　　有嘉賓指出，目前缺少更詳細的合規指導說明，對企業執行過程中造成一定困惑。來自東風汽車的代表建議，在具備共性或者通用性較強的方面，建議相關部門牽頭引導企業進行一定程度的信息共享。同時，在涉密等方面，希望能出臺相對明確的實際操作使用手冊，以更好地指導企業開展數據安全工作。

　　在政策制定的方式上，有觀點提出，產業發展初期或是技術高速發展時，建議整體政策推進上保持包容審慎的態度。

　　地理信息測繪亟需建立統一標準體系，促進產業間開放共享

　　會上，多家企業代表呼吁應盡快建立統一的標準體系，包括數據交換格式、地理信息處理、安全傳輸、技術標準和管理標準等，提升企業間合作互動的效率。

　　廣汽集團代表指出，目前高精度地圖數據格式不統一的問題較為突出，建議制定數據交換格式的國家強制標準，以簡化車企的選擇。小鵬汽車代表建議，可以借鑒成熟行業的標準制定規則來制定測繪相關標準，將模糊的地方澄清化，進一步細化明確相關的要求。

　　隨著高等級自動駕駛從高速道路走向城市道路，對于高精地圖的精度、鮮度、覆蓋度都提出了更高的要求，傳統采集方式成本較高，難以滿足自動駕駛發展的需要。因此不少企業都提出了“輕地圖、重感知”路線。對此，蔚來汽車代表指出，目前阻礙高等級自動駕駛發的因素主要有三個方面，一是個性化迭代訴求，二是“鮮度”問題，三是高精地圖的覆蓋度。所以行業才產生了“重感知”的“走回頭路”的現象。他認為，眾源更新將是解決問題的關鍵。

　　長城汽車代表表示，地圖采集業務的特殊性讓各家企業每年在地圖維護更新方面均投入了大量的人力、物力，也產生了一些重復性的工作。建議在確保數據安全、理清安全責任、處理好知識產權等關系的前提下，開展自動駕駛眾源地圖公共服務平臺建設，包括中國標準的建設，進一步強化中國在車用地圖領域的話語權。

　　參會嘉賓們進一步呼吁，需要推進建設產業開放共享的合作體系，例如車企、圖商共同建立一個聯盟或開放平臺，共同推進技術攻關、應用實踐以及推進標準建設。

　　探索智能化、自動化手段，是兼顧安全與效率的有效路徑

　　智能汽車的研發和量產過程都高度依賴地理測繪信息數據，海量的數據存儲、計算和運維都將帶來巨大的成本壓力，如何在保證合規的前提下降低數據利用的成本，并保障研發效率是車企面臨的關鍵挑戰。因此，加快實現數據鏈路的自動化與智能化是降本增效的關鍵。多家參會企業表示，正在探索自動化加密、自動化脫敏等智能化技術應用，以此降低合規成本、提升整體研發效率。

　　對此，騰訊認為，管理規定要落在系統、流程和工具鏈上面，才能變成有效的合規監控手段，構建靈活動態、SaaS化的平臺服務是必不可少的基礎。騰訊專門面向智能汽車行業設立了云專區，以多租戶的模式提供社區云合規服務，打造了包括數據脫敏、加密、傳輸、處理等全鏈路自動化工具鏈，以此降低合規成本、提升自動駕駛研發和運營階段的效率。一方面可以面對不斷出臺的新規要求，動態升級相關工具鏈，確保敏捷響應最新的安全合規要求，另一方面也可滿足自動駕駛研發到量產階段的成本控制和效率需求。

　　如何解決地圖審核時效性問題也一直是行業關注的焦點。北汽集團代表提出，建議在適當條件下推進快速審核模式，比如試行企業責任制的審圖，或者是研發增量、快速審圖等。也有嘉賓提出，應開發線上審核平臺和自動審查的工具鏈條，推動線上送審和自動審核的實現，以技術手段縮短審圖周期。

　　針對車企采集數據以訓練算法的需求，與會嘉賓認為，企業應明確自動駕駛技術算法訓練需要哪些數據，與測繪地理信息管理的數據是否存在矛盾。若在算法訓練時無須使用空間位置信息，或不需要用高精度的空間位置信息，可以選擇更換其他方案，以此規避和控制其中的數據泄露風險。另外，還可以探索將國產密碼與地理信息的保密處理技術進行融合應用，并支持企業加快運用新型保密處理技術。

　　當前，汽車測繪地理信息產業仍處于發展初期階段，還需加快完善相關標準體系以規范行業發展。如何在滿足合規、安全、可持續發展的同時，更好的兼顧高效研發，需要政策機構與產、學、研界共同探索，尋找有效路徑。