在用智能電動車安全風險及其健康管理對策建議

許廣健 許書軍 李雪玲

（中國汽車工程研究院股份有限公司，重慶 401122）

縮略語

AIArtificial Intelligence

LTELong Term Evolution

V2XVehicle to Everything

DADriver Assistance

PAPartial Automation

CAConditional Automation

HAHigh Automation

FAFull Automation

BMSBattery Management System

ECUElectronic Control Unit

DNSDomain Name System

OBDOn Board Diagnostics

OTAOver The Air Technology

0 引言

全球汽車產業向電動化、智能化、網聯化方向發展，國內領先汽車企業也紛紛加速轉型，吉利、長城、比亞迪以及大眾、豐田、本田、通用等企業的智能電動產品加速投向市場。產業轉型的同時，也給在用車管理帶來新挑戰。

本文著眼在用車安全，分析識別了智能電動在用車存在的五大領域安全風險，并從行業管理的角度，就規避相關風險有針對性提出完善政策頂層設計、制定智能電動在用車相關標準、加快國產檢測維修技術和設備開發、培養智能電動汽車檢修人才隊伍、支持檢測機構轉型升級的建議。

1 智能電動汽車主要特征及市場規模

1.1 智能電動汽車主要特征

2020—2035年將是新能源電動汽車革命、可再生能源革命和人工智能革命突飛猛進、協同發展的新時代[1]。電動化、智能化、網聯化三位一體融合發展，智能電動汽車將逐漸成為市場主流。目前，行業對智能電動汽車并沒有統一定義。與傳統汽車不同，智能電動汽車融合了新能源、互聯網、大數據、人工智能（Artificial Intelligence, AI）多種顛覆性技術，智能電動汽車通常具有以下特征[2-5]：

（1）以車載電源為主要動力來源，如純電驅動、插電式混合動力系統（含增程式）。

（2）搭載先進傳感器，部分車型裝有激光雷達、毫米波雷達、攝像頭裝置。

（3）使用AI技術，部分車型具備駕駛輔助∕自動駕駛能力和車載語音交互功能。

（4）能夠實時聯網，通過物聯網技術、通信技術（如LTE（Long Term Evolution, LTE）、5G）技術實現V2X（Vehicle to Everything,V2X）功能。

（5）海量數據處理，基于車載軟硬件使用大數據、云計算技術產生、收集、存儲、計算海量數據。

1.2 智能電動汽車市場規模

我國對智能電動汽車市場沒有進行官方統計，總體分析未來我國將長期保持世界最大智能電動汽車生產和消費市場。根據公安部統計，我國新注冊登記新能源汽車數量從2017年的65萬輛到2021年的295萬輛[6]，2022 年前三季度進一步增長至371 萬輛[7]，呈持續高速增長態勢。根據中國電動汽車百人會預測，2025 年我國新能源汽車銷量會在700 萬輛到900 萬輛；2030年，預測在1 700萬輛到1 900萬輛[8]。

根據中國電動汽車百人會測算，2030年我國新能源汽車銷量將達到1 500 萬輛，保有量超過8 000 萬輛，2040年保有量達到3億輛[9]。根據《節能與新能源汽車技術路線圖2.0》規劃，2030年部分自動駕駛（Partial Automation,PA）、有條件自動駕駛（Conditional Automation,CA）智能網聯汽車銷量占當年汽車總銷量的70%以上，高度自動駕駛（High Automation, HA）智能網聯汽車的銷量占比將達到20%[10]，智能網聯乘用車里程碑見圖1。

圖1 智能網聯乘用車里程碑[10]

2 在用智能電動車存在的風險分析

在為經濟增長注入強勁新動能的同時，智能電動汽車使用階段電池、硬件、軟件、數據、改裝方面會衍生出新問題，或將產生一系列新的安全隱患。

2.1 電池安全風險

受多種因素影響，使用過程中動力電池存在運行安全風險，現有法定檢測手段無法及時、有效識別。隨著智能電動汽車保有量的增長，由動力電池引發的安全事故與日俱增，成為汽車產業發展備受關注的一個問題。

2.1.1 動力電池起火風險。

消防救援局有關負責人表示，2021年全國新能源汽車火災共發生約3 000 余起，新能源車的火災風險總體高于傳統汽車[11]。新能源汽車起火主要由動力電池產品固有缺陷、過度使用、碰撞事故、產品老化原因誘發。如電池制造環節混入異物、電池管理系統（Battery Management System，BMS）控制策略缺陷、長期在極寒或極熱環境下使用或高頻次快充、電池過充、過放、碰撞事故導致電池損傷，長期使用電池單體間不一致性加大，相關原因可能導致車輛在充電、停車、行駛情況下自燃[12]。

2.1.2 動力電池漏電風險

GB 18384—2020《電動汽車安全要求》明確了車輛觸電防護要求。但在使用一段時間后或車輛受到水淹時，會發生絕緣材料老化、異常進水、絕緣電阻監控失效的情況。動力電池母線電壓可超過500 V，遠超人體可承受電壓的安全范圍，一旦漏電將存在較大風險隱患。

2.1.3 動力電池斷電風險

智能電動汽車是高度電氣化的產品，包括驅動系統、轉向系統、導航系統以及相關傳感器都需要電能支持。在車輛運行過程中，如發生主電源異常斷電、控制器斷電等異常現象，車輛大部分功能將無法使用。如制動失效、擋位控制失效，甚至車輛直接在車道中央停駛，相關問題一旦發生，將嚴重影響道路交通安全。

2.1.4 電磁兼容失效風險

經過長期使用，可能會出現動力電池電磁屏蔽失效問題。電磁屏蔽失效可能會引發電磁干擾，如可能影響車輛外部設備工作。同時，也會降低車輛內部系統的抗干擾能力，如電磁干擾可能會導致BMS通訊失效，進而導致控制系統失效，引發車輛安全問題。

2.2 硬件安全風險

與傳統汽車相比，智能電動汽車需要裝備更多滿足智能化、電動化、網聯化功能需求的硬件。因此，智能電動汽車既有傳統汽車硬件的安全風險，也會存在新加硬件的安全風險。

2.2.1 傳統硬件加速損耗風險

由于增加了動力電池，車輛整備質量比同級別燃油車更重，扭矩大、車身重等因素疊加，智能電動汽車輪胎磨損加劇，制動摩擦片、減振器、懸架等部件磨損、老化也會更快。雖然在新車設計生產環節已經考慮到了耐久性問題，但仍有必要在使用環節加強關注，提高檢測、保養、甚至更換的頻次。

2.2.2 維修后需要進行必要校正

智能電動汽車普遍裝載的以傳感技術、信息處理、通信技術、智能控制為核心的“車-路”、“車-車”協同系統等智能化模塊，其使用性能的優劣程度，不僅影響駕乘體驗，還將涉及行車安全。當車輛發生故障或相關功能失效時，對雷達等車輛主被動安全核心傳感器進行維修更換后，需要進行必要的校正。雖然目前已經有一定的技術手段可以實現自動校正，但其范圍有限。如果雷達安裝誤差超出最大允許范圍，且維修機構沒有有效校正方法和措施，可能會導致新裝部件坐標系與上層應用不一致，影響雷達正常工作，進而影響系統性能甚至整車安全性[13]。

2.3 軟件安全風險

汽車產品在電動化、智能化、網聯化發展中，電池管理、自動駕駛、智能座艙大量應用軟件和系統軟件應運而生。據調查，當前智能電動汽車一般具有多達150 個電子控制單元（Electronic Control Unit, ECU）和大約1 億行代碼，如果未來實現L5 級自動駕駛，需要數億行代碼甚至10億行代碼。目前，汽車安全從傳統的硬件故障延展到了軟件問題，軟件安全風險成為汽車的新弱點。

2.3.1 軟件設計缺陷影響用車安全

車用軟件已經成為智能電動汽車的不可或缺的部分，深度關聯車輛主動安全、被動安全功能，如果車用軟件存在設計缺陷將對車輛的行駛安全造成較大威脅。根據國家市場監督管理總局缺陷產品管理中心發布召回公告情況看，軟件故障逐漸成為汽車召回的重要原因。目前，奔馳、豐田、特斯拉等企業均有因軟件缺陷進行大規模召回的案例，如奔馳因通信模塊軟件故障一舉召回260萬輛汽車[14-15]。

2.3.2 漏洞被不法分子破解影響用車安全

在相關車載軟件和硬件的支持下，目前相當比例智能電動汽車具備遠程控制、智能定位、數字鑰匙，甚至自動駕駛等功能，未來具有相關功能的車輛比例會進一步提升。但其中部分軟件存在安全漏洞，防破解能力亟待提升。根據2022 年初360 車聯網安全實驗室統計，國內25 家車企的53 款在售智能網聯汽車中，車端漏洞有600 余個。如車輛通信、認證機制不完善，黑客可以使用偽造數字鑰匙，取得車輛的管理權，以非接觸形式實現開關車門、啟動電機等其它功能。部分情形下，黑客甚至可以使用偽基站、DNS 劫持手段遠程對汽車發起攻擊，影響汽車的駕駛安全。

2.4 數據安全風險

智能電動汽車在數據全生命周期各階段，即數據采集、傳輸、存儲、使用、遷移、銷毀等均存在風險。既存在個人隱私被侵犯的風險，可能出現數據違規采集影響社會安全和國家安全的情況[16-17]。

2.4.1 數據不當采集使用侵犯個人隱私

個人隱私風險，主要表現在智能電動汽車個人數據的違規采集和使用上。如在未經用戶同意、授權的情況下，汽車生產企業、黑客通過攝像頭、紅外傳感器、指紋傳感器、麥克風等傳感器從汽車座艙采集用戶數據，或通過車載相關應用采集用戶使用數據。相關數據涉及人臉、指紋、聲紋、駕駛行為、影音娛樂等數據。部分數據存儲在車端，完成二手車交易后，前任車主相關因私數據還存在泄露給下任車主的風險，部分車型前任車主甚至可以繼續遠程訪問車輛。此外，部分不法分子通過后裝市場可給車輛加裝監控設備，獲取車內駕乘人員影音、車輛位置等信息。

2.4.2 數據違規采集威脅國家安全

智能電動汽車安裝了大量車載傳感器，車輛從原來的信息孤島變成了海量數據采集、交互的節點。車輛在行駛過程中或靜止時，可持續掃描路面和周圍的道路信息（如路面、交通標志）、地形信息（如坡度、坡向）、交通信息（如周邊車輛數量、速度）以及建筑信息等。相關信息的獲取行為可能存在內容非法、精度非法問題，如重要或敏感數據一旦遭到泄露或者非法獲取、非法利用，將對國家安全產生巨大的風險隱患。

2.5 改裝加裝風險

隨著個性化、多元化用車需求的增加，我國消費者對車輛外觀、內飾、性能改裝需求不斷增長[18-19]。未來部分消費者可能會要求對車輛智能軟硬件進行改裝、加裝，以提升汽車的性能或增加汽車的功能等，這可能對車輛使用產生新的安全風險。

我國消費型改裝管理體系尚不完善，汽車改裝零部件質量和改裝企業水平參差不齊[20]。整車技術和產品對汽車改裝的支持力度不夠，改裝產品與整車系統兼容性較難保障。改裝零部件、改裝作業未形成標準的規范體系。欠缺車輛改裝檢測標準，年檢環節對智能電動汽車改裝內容也較難查證。根據《中華人民共和國道路交通安全法》（2021 年修訂版）和《機動車登記規定》（中華人民共和國公安部令第164號），目前除允許增加機動車車內裝飾、改變車身顏色、加裝前后防撞裝置、加裝車頂行李架和出入庫踏步件，其它改裝都是不被允許的。目前，國內外已經有部分企業針對智能電動汽車提供相關改裝產品或服務，但其產品、改裝服務過程一般均未獲得足夠的安全性驗證。根據GB 38900—2020《機動車安全技術檢驗項目和方法》，在用車年檢對智能、電動項目沒有對應檢測要求和檢測措施，即目前年檢體系一般無法檢出相關改裝項目，也沒法保證其安全性[21]。

3 智能電動汽車健康管理建議

汽車產業面臨電動化、智能化、網聯化轉型機遇，智能電動汽車已經成為汽車產業新的增長點。但現行在用車管理模式已經不能完全滿足智能電動汽車檢測要求，使得部分智能電動汽車存在“帶病運行”、“帶風險行駛”的問題，可能引發生命、財產安全事故，甚至威脅國家安全。由此建議，統籌產業發展和安全問題，圍繞汽車的新技術、新特征、新變化，著力解決智能電動汽車使用環節面臨的風險和問題。提前謀劃布局，推動智能電動在用車“數字化”、“無感化”健康監測，為消費者營造更安全、便利的使用環境，激發汽車后市場活力和潛能，有效促進汽車產業發展。同時，不斷增強人民群眾獲得感、幸福感。

3.1 完善政策頂層設計

自上而下推動在用車健康管理改革，統籌完善智能電動汽車管理政策體系。

（1）重視車輛健康管理，推動公安、交通、市場監管等部門協同，推動建立“數字化”、“無感化”智能電動汽車健康監測政策體系

建議由政府牽頭，第三方檢測機構聯合整車企業、零部件、維修企業、設備開發企業，開發相關軟硬件設備、算法模型、監控平臺，如新動力電池安全預警平臺、風險車輛篩選系統，以及智能系統、三電系統、數據安全關鍵測試裝備。基于智能電動汽車相關數據，探索建立“數字化”、“無感化”智能電動汽車健康監測模式。

（2）搭建在用車管理數據平臺，建立信息共享機制

建議平臺由國有企事業單位牽頭，聯合相關企業、機構搭建，匯集車輛基本信息以及維修、出險、運行數據、電池狀況數據等，構建“一車一檔”的健康檔案，并建立信息的分級分類管理和使用制度，具備條件的開展市場化運作。支持相關機構、企業通過大數據分析、模型計算與線下實車檢測相結合的方式，判定車輛特別是動力電池等健康情況。

（3）加強信息保護

建議依據《中華人民共和國網絡安全法》、《中華人民共和國數據安全法》、《中華人民共和國個人信息保護法》，加強智能電動在用車數據管理。對于政府、事業單位等涉密車輛增加反監聽檢測要求，降低泄密風險。

3.2 制定智能電動在用車相關標準

建議由相關部門牽頭，支持頭部生產企業、關鍵零部件供應商、檢測機構協同，聯合制定智能電動汽車健康監測行業標準和國家標準。

建議重點關注智能電動汽車整車和“三電”系統，根據產業和市場發展實際需求，編制車載故障診斷系統（On Board Diagnostics,OBD）接口通訊協議、車端控制單元（XECU）數據傳輸、汽車健康檔案、車輛改裝、故障診斷維修、數據安全等標準。逐步形成一系列標準規范，并推動相關標準落地。

3.3 加快國產檢測維修技術和設備開發

針對智能電動在用車存在的風險及問題，加快推動各方開發檢測維修技術和裝備工具。

（1）做好關鍵技術攻關，重點圍繞電池安全風險，開展云端平臺系統技術、車載安全檢測模塊技術等研發，并研究相關技術手段實現在線對加速磨損部件的監測預警。

（2）開發在用車檢測所需相關軟件工具，重點開發支撐在用智能電動車健康監測軟件平臺。

（3）著力開發智能化、集成化故障診斷與維修維護裝備，對智能車載系統部件維修，應重點開展傳感器標定規范化以及軟件遠程升級（Over The Air Technology,OTA）安全技術研究。

（4）支持相關機構、企業開發第三方安全軟件，協助車主、二手車經銷商及相關方清除車輛留存的個人信息、使用記錄。支持行業制定完善智能電動汽車維修竣工技術標準。

3.4 培養智能電動汽車檢修人才隊伍

智能電動汽車檢修工作要求檢修人員對車輛智能化、電動化特征下的基本結構和技術特點有足夠的理論認識和實踐經驗，對不滿足維修作業要求的特定崗位人員，應針對性加強技術培訓。

（1）支持現有檢測維修人員進階，鼓勵企業組織相關人員參加培訓，重點加強電池機理與結構、BMS診斷、采樣線束檢測、電池故障識別、OTA升級運用與遠程故障診斷、拆解維修等專業知識的培訓。

（2）支持相關院校開設智能電動汽車檢修專業，及時向行業培育具有智能電動汽車拆裝、檢測、維護等能力的專業人才。

（3）鼓勵相關行業協會、企業開展智能電動汽車檢修技能人才評價，并頒發技能等級證書。

3.5 支持檢測機構轉型升級

檢驗檢測是國家質量基礎設施的重要組成部分，是國家重點支持發展的高技術服務業和生產性服務業。建議推動檢測機構轉型升級，實現智能電動汽車的“一站式”服務，促進行業高質量發展。

（1）支持檢測機構積極布局智能電動汽車檢測，購置滿足智能電動汽車檢測的設備和軟件系統。

（2）鼓勵資本進入檢測行業，支持主要檢測機構通過并購、合資合作的形式，實現企業規模化發展。

（3）引導行業品牌建設，在智能電動車檢測領域著力扶持培育技術能力強、服務信譽好的機構成為行業品牌，提高品牌的知名度和公信力。

（4）鼓勵檢測機構向價值鏈高端延伸，引導在用車檢測機構在法定檢測外布局智能電動汽車車況預警、性能鑒定、殘值評估的自愿性、定制化服務。

4 結束語

電動化、網聯化、智能化是汽車產業發展的三大特征。我國汽車產業憑借先發優勢，在電動化階段取得了舉世矚目的成績，新能源汽車市場滲透率快速提升。但這只是汽車革命的上半場，下半場產業和汽車產品將加速向網聯化、智能化、低碳化與共享化方向發展。

未來智能電動汽車將成為我國汽車銷售和保有的最主要品類，這既是重大發展機遇，也意味著更多挑戰。為保障消費者權益和道路交通安全、促進汽車產業發展、實現汽車強國建設目標，亟待加快智能電動汽車使用環節管理研究，建立在用車輛的健康管理體系。

當然，開展在用智能電動車輛的健康管理、解決在用車安全風險是一個系統問題，需要各方共同研究、努力。