随着智能汽车进入数据驱动时代，对数据的合规监管势在必行。近日，中国电动汽车百人会、智能汽车与智慧城市协同发展联盟在北京召开以“汽车测绘地理信息管理如何创新以更好推动产业实践研讨会”为主题的高端研讨会。与会嘉宾共识，产业亟需建立统一的标准体系，并建设开放共享的合作体系，共同促进智能汽车产业安全合规发展。
会议特邀主管部门代表、行业专家以及东风集团、广汽集团、长城汽车、北汽集团、蔚来、小鹏、腾讯、中海庭、易图通、文远知行、美行科技、北京初速度、商汤科技、赢彻科技等整车、图商、软件及解决方案商、芯片企业、科技企业代表出席。
去年以来，监管部门发布了多份智能网联汽车测绘地理信息的法规和标准，进一步对汽车行业的测绘数据、测绘行为和测绘活动主体做出规范，促进测绘地理信息数据在安全合规的前提下被开发利用。面对现行管理规定，与会嘉宾共识，如何兼顾数据的安全合规与价值释放，如何界定测绘地理信息数据对产业的开放范围，以及车企、图商、自动驾驶方案商等企业之间如何相互配合等是当前亟待解决的重要议题。
明确政策红线，厘清企业间的责任边界
与会嘉宾提出，创新汽车测绘地理信息管理应先厘清监管红线以及企业的责任边界。在明确政策红线和边界的基础上，应当推进包容审慎的监管方式，为产业创新发展预留时间和空间。
首先，企业需要重点明确哪些是不可触碰的监管“红线”。比如，涉及国家秘密的数据、未经处理的测绘地理信息数据、原始数据均不能出境，这是需要坚决守住的底线。同时，需要明确测绘地理信息的原始数据不能够由外资企业进行存储和控制，这意味着原始数据不能上外资云，外资企业需要委托具有测绘资质的单位开展相应测绘活动及数据的收集、存储、传输和处理。
根据2022年8月国家自然资源部下发的《关于促进智能网联汽车发展维护测绘地理信息安全的通知》，自动驾驶汽车收集道路环境信息属于“测绘行为”，必须由国家颁发导航电子地图制作测绘资质的企业进行合法操作。在此背景下，车企与图商、自动驾驶方案商之间的职责分工需要进一步明确。比如，具备相关资质的图商将承担数据安全的“守门员”角色，需要做好贯穿于智能车从研发到运营全生命周期的数据合规监管，而车企和自动驾驶方案商则要确保数据的合规使用和处理。
作为具备导航电子地图制作测绘甲级资质的图商，腾讯在会上分享了合规思路。第一，敏感数据需要车内处理；第二，数据流转过程中，需要进行全程加密；第三，数据处理需要全程监控，包括对企业进行认证审查，对数据处理行为进行留档，对违规进行及时阻断等。在这背后，需要由具备测绘资质的图商进行全程的管控。
针对单独“数据不涉密，但两三种以上数据汇集到一起就涉密”的问题，易图通则表示正在考虑如何将测绘类数据与其他非测绘类数据在端上进行剥离的方式。
有嘉宾指出，目前缺少更详细的合规指导说明，对企业执行过程中造成一定困惑。来自东风汽车的代表建议，在具备共性或者通用性较强的方面，建议相关部门牵头引导企业进行一定程度的信息共享。同时，在涉密等方面，希望能出台相对明确的实际操作使用手册，以更好地指导企业开展数据安全工作。
在政策制定的方式上，有观点提出，产业发展初期或是技术高速发展时，建议整体政策推进上保持包容审慎的态度。
地理信息测绘亟需建立统一标准体系，促进产业间开放共享
会上，多家企业代表呼吁应尽快建立统一的标准体系，包括数据交换格式、地理信息处理、安全传输、技术标准和管理标准等，提升企业间合作互动的效率。
广汽集团代表指出，目前高精度地图数据格式不统一的问题较为突出，建议制定数据交换格式的国家强制标准，以简化车企的选择。小鹏汽车代表建议，可以借鉴成熟行业的标准制定规则来制定测绘相关标准，将模糊的地方澄清化，进一步细化明确相关的要求。
随着高等级自动驾驶从高速道路走向城市道路，对于高精地图的精度、鲜度、覆盖度都提出了更高的要求，传统采集方式成本较高，难以满足自动驾驶发展的需要。因此不少企业都提出了“轻地图、重感知”路线。对此，蔚来汽车代表指出，目前阻碍高等级自动驾驶发的因素主要有三个方面，一是个性化迭代诉求，二是“鲜度”问题，三是高精地图的覆盖度。所以行业才产生了“重感知”的“走回头路”的现象。他认为，众源更新将是解决问题的关键。
长城汽车代表表示，地图采集业务的特殊性让各家企业每年在地图维护更新方面均投入了大量的人力、物力，也产生了一些重复性的工作。建议在确保数据安全、理清安全责任、处理好知识产权等关系的前提下，开展自动驾驶众源地图公共服务平台建设，包括中国标准的建设，进一步强化中国在车用地图领域的话语权。
参会嘉宾们进一步呼吁，需要推进建设产业开放共享的合作体系，例如车企、图商共同建立一个联盟或开放平台，共同推进技术攻关、应用实践以及推进标准建设。
探索智能化、自动化手段，是兼顾安全与效率的有效路径
智能汽车的研发和量产过程都高度依赖地理测绘信息数据，海量的数据存储、计算和运维都将带来巨大的成本压力，如何在保证合规的前提下降低数据利用的成本，并保障研发效率是车企面临的关键挑战。因此，加快实现数据链路的自动化与智能化是降本增效的关键。多家参会企业表示，正在探索自动化加密、自动化脱敏等智能化技术应用，以此降低合规成本、提升整体研发效率。
对此，腾讯认为，管理规定要落在系统、流程和工具链上面，才能变成有效的合规监控手段，构建灵活动态、SaaS化的平台服务是必不可少的基础。腾讯专门面向智能汽车行业设立了云专区，以多租户的模式提供社区云合规服务，打造了包括数据脱敏、加密、传输、处理等全链路自动化工具链，以此降低合规成本、提升自动驾驶研发和运营阶段的效率。一方面可以面对不断出台的新规要求，动态升级相关工具链，确保敏捷响应最新的安全合规要求，另一方面也可满足自动驾驶研发到量产阶段的成本控制和效率需求。
如何解决地图审核时效性问题也一直是行业关注的焦点。北汽集团代表提出，建议在适当条件下推进快速审核模式，比如试行企业责任制的审图，或者是研发增量、快速审图等。也有嘉宾提出，应开发线上审核平台和自动审查的工具链条，推动线上送审和自动审核的实现，以技术手段缩短审图周期。
针对车企采集数据以训练算法的需求，与会嘉宾认为，企业应明确自动驾驶技术算法训练需要哪些数据，与测绘地理信息管理的数据是否存在矛盾。若在算法训练时无须使用空间位置信息，或不需要用高精度的空间位置信息，可以选择更换其他方案，以此规避和控制其中的数据泄露风险。另外，还可以探索将国产密码与地理信息的保密处理技术进行融合应用，并支持企业加快运用新型保密处理技术。
当前，汽车测绘地理信息产业仍处于发展初期阶段，还需加快完善相关标准体系以规范行业发展。如何在满足合规、安全、可持续发展的同时，更好的兼顾高效研发，需要政策机构与产、学、研界共同探索，寻找有效路径。
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