车端电气架构、组件及其攻击面分析 25 4.1 车端电子电气架构 28 4.2 车端资产关键组件 31 4.3 车端资产攻击面 42 4.4 小结 47 05 车联网攻击技术分析 49 5.1 针对云端的攻击 49 5.2 针对 V2X 的攻击 54 5.3 针对近场的控车攻击 58 5.4 针对车身接口的攻击 63 5.5 针对信息通信的攻击 66 5.6 针对智能驾驶算法的攻击 76 所以，第四章，我们会梳理汽车的电子电气架构，并就关键的零部件进行攻击面的分析。 黑客可以利用漏洞对第四章提及的攻击面进行攻击。在第五章，我们对不同的攻击技术展开阐 述与分析。这其中包括针对车联网云端平台、典型通信协议、路侧设备、近场通信、车身接口、车 联网学习模型的攻击等。 车联网安全研究报告（第六期） 3 介绍完安全事件、攻击面以及攻击技术，第六章将介绍车联网安全体系建设，依托现有车联网 个典型车联网安全事件，从事件回顾、原理简述以及事件分析三个 方面进行分析。 观点 1： 车路云间的互联互通使得越来越多的车联网业务被迁移到互联网上，在降本提效的同时也 暴露出了更多攻击面，云端逐步成为黑客的重点攻击对象，云端安全正面临严峻挑战。 观点 2： 数据作为助力汽车智能化的“新石油”，对智能网联汽车的发展至关重要。在近些年数据 泄露事件愈演愈烈的形势下，提升车联网数据安全防护能力任重而道远。

统一服务 按需付费 一站开通 丰富功能，灵活剪裁 一键开通，一站服务 租用模式，按用付费 云端升级，永不落伍 数据驱动，智能预警 生态服务，安全可信 缺乏规范，质量参差 功能零散，不可剪裁 购买模式，投资风险 同质碎片，保障分散 竣工即弃，资源浪费 软件即服务 (SaaS) ：部署在云端的软件，用户通过互联 网订购和使用该软件，按所订购服务的多少和使用时间 长短付费 政府 市场 企业 搭建 SaaS 化统一服务平台，是需求端、供给端和政策端的共振选择 需求端： 供给端： 政策端： 企业管理模式变革，逐渐接受云化服务 当前经济放缓背景，成本倒逼企业上云 数字基础设施完善，云端服务成为可能 云化服务快速发展，渐成企业应用趋势 数字驱动创新，传统行业转型升级路径 信息基础平台，新基建政策的重中之重 依托 AIoT 技术，我司打造新一代智慧工地 SaaS 化服务平台 “ 5G/4G 模组 存储 服务器 工地智柜 交换机 防湿防尘柜体 后备电源 制冷系统 内置传感器、网关 升降式杆体 设备管理 数据管理 云端结合， SaaS 化服务加一体化硬件 人机料法，一键选购，一站安装，一个服务体系 数据云端化、算力边缘化 - 智慧工地“云 + 边”应用 工地现场 智慧工地 SaaS 化服务平台 本地云柜 计算存储网络应用一体机 5G 无线局域网

1.1 感知硬件 09 2.1.2 域控制器 13 2.1.3 执行硬件 18 2.2 车端推理 19 2.2.1 算法架构演进 19 2.2.2 算法场景应用 20 2.3 云端训练 20 2.3.1 训练数据 21 2.3.2 训练芯片 22 第三章 智能驾驶行业赋能与场景创新 24 3.1 主动安全 25 3.1.1 碰撞预警（FCW/RCW） 25 端算法层、 云端服务层四大部分组成，车端平台层以芯片、域控制 器、车载通信和操作系统等驱动摄像头、激光雷达、毫 米波雷达等传感器进行环境感知，并通过车载通信实现 车云协同；车端算法层整合管理域、算法、应用及安全 域，实时解析传感器数据生成决策指令；云端提供全导 航、数据管理和模型训练等功能，通过 OTA 向车端推 送更新。系统通过“传感器数据反馈、车端实时推理、 云端模型训练”闭环，实现环境感知、动态决策与精准 的目标探测，车载通信模块保障车内外信息交互。这些 传感器通过平台层的接口进行数据同步与时空对齐，形 成环境感知的冗余体系。其采集的原始数据经平台层预 处理后输入算法层，为决策提供实时环境输入，同时部 分关键数据通过平台层回传云端用于模型优化，构成感 知、决策、反馈的完整信息链。 车端平台层由操作系统、芯片、域控制器、车载通信等 组成，具备高性能计算、模块化扩展和软硬解耦的特征。 操作系统可细分为智能驾驶操作系统与车控操作系统，

......................................................................................... 6 亚马逊云科技云端生成式人工智能 ........................................................................................... 领导者认为，利 用业务数据对生成式人工智能模型进行微调，将为他们带来显著的竞争优 势 ；然而，目前只有 30% 的企业正在构建所需的现代工业数据架构。2 亚 马逊云科技将生成式人工智能引入客户数据所在的云端，使制造企业能够 释放其变革潜力。 借助生成式人工智能，制造企业可以 ： 提高车间生产力 利用机器文档、维护记录和 OT 数据，更快地诊断和解决问题。 减少员工入职和培训时间 获取经验丰 最大限度地减少停机 时间并优化生产 一直以来，有效的数据策略始终是制造业扩大生产的基石。 制造企业通过对即时数据进行适当的管理、分析和操作，可 以提高生产力、提高质量并大幅度提高机器的可用性。 亚马逊云科技云端工业数据编织架构（IDF）解决方案利用 不同的数据类型，加以整合，来创建可扩展且完整统一的机 制。如此一来，亚马逊云科技客户就可以经济、安全和便捷 地获取高质量数据集，从而为工业数字化转型和采用生成式

而云计算平台则为海量数据的存储及实时处理提供了强大支持。借助云服务，车企能够轻松处理来自全 球各地的用户反馈和行驶记录，并利用这些数据优化产品设计和服务流程，从而为用户提供更加个性化的服务， 如智能导航、远程维护等。更重要的是，云端计算能力使得复杂的 AI 模型算法训练成为可能，加速了新功能 的研发周期，让创新成果更快地惠及消费者。 新技术带来的全新机遇 当前，全球智能汽车市场正处于蓬勃发展阶段。根据 IDC 研究数据显示，2021 在智能座舱领域，车企希望从“被动响应”转变为“主动理解”，为用户提供一个真正懂自己的“私人助理”。 阿里云通过端云协同的智能架构，端侧利用车内摄像头、传感器和语音交互持续学习车主习惯并识别潜在意图， 云端则依托通义大模型的强大认知与推理能力，调用多个专业智能体，并联合阿里生态服务（如支付、物流、电商、 地图等），生成个性化的服务策略。 此外，大模型的价值还逐渐渗透到车企内部经营提效中。例如，在智能客服和用户运营中，通义大模型 驾驶数据训练的多模态大模型，具备视觉理解能力、链式推 理能力（CoT）和动作生成能力。通过强大的强化学习训练，基座模型不断自我进化，将逐步发展出媲美甚至超越人类 的自动驾驶技术。未来，小鹏将通过云端蒸馏小模型的方式将基模部署到车端，给“AI 汽车”配备全新的大脑。同时小 鹏世界基座模型将全面赋能小鹏 AI 体系全图谱，应用到小鹏汽车的 AI 汽车、AI 机器人、飞行汽车上。 为了开发小鹏世界基座模型，小鹏汽车早在

数据提供给工程师、分析师、数据科学家、开发人员和决策 者。PI Server 在本地运行，为日常运行和核心操作优化提 供实时数据。PI Edge 通过设备中的传感器，可以远程收 集和访问数据。而 PI CDS则具有云端技术的可扩展性和 成本效益两大优势，可以轻松地将数据提供给远程用户、高 级分析工具、业务合作伙伴甚至客户使用。它们一起构成 了混合云 PI System，可以确保大型分布式企业中数据的 完整性和可用性。 具有端到端的冗余性并能够实现即时故障转移，进而支持 11 剑维软件水行业白皮书 灾难恢复、维护紧急操作中心、最大限度提高正常运行时 间。可以将 AVEVA PI System组件部署在各种不同的架 构中，包括 DMZ、虚拟机、云端环境。 从每个有价值的来源收集数据 要获取精准而有价值的洞察力，首先要从各个数据来源捕 获数据。运营环境中包含各种资产 ― 包括不再出售的专 有系统和设备、行业特定的系统和设备、远程设备、移动设 业 内部越来越多地扩展到第三方服务提供商和供应链合作伙 伴网络。PI云端CDS 通过“管理即服务”解决方案，使运营 数据的共享更为简便，可以对聚合数据进行编程访问，进行 数据分析供决策参考。例如，石油和天然气勘探企业可以和 他们的合作伙伴共享钻探数据。该服务基于云端技术，经济 高效，并且可以根据实际的数据量灵活扩充。使用PI云端 CDS，您可以随时随地与授权用户共享所需的运营数据。 12 剑维软件水行业白皮书

剩余使用寿命（如“轴承预计 48 小时内需更换”）。  对海量数据进行 全面深度分析；  精准预测。 AI 模型库的构建 AI 应用的价值 解决思路 振动 电流 压力 转速 前端智能传感器 + 云端智能运维算法 + 平台（手机 / 网页）展示界面 AI+ 在工业的应用——产品 知识经验库 AI+ 工艺优化 AI+ 质量 AI+ 设备 智能体  构建包含传感器数据、机理模型 和专家知识的三维知识库； 寿命、提高生产效率和产品质量、提升能源效率。 AI+ 设备管理（预测性维护）技术架构 实验设备 现场设备 故障 诊断 维修优化 & 健康管理 运维人员 查看设备运行情况 安排维护计划设备检修 云端 传感器数据实时发 送到云端 算法 监测 信号 状态 监测 健康 评估 寿命 预测 大数据 治理 AI+ 设备管理（预测性维护）——产品清单 基 础 模 块 开发平台

分钟 10 分钟可能更长 3 分钟 3-5 分钟 3 分钟 到达现场最快只需 3 分钟 到达现场时间节省＞ 15 分 钟 SENSORO 预警服务 起火冒烟监测到烟雾 预警 信息云端传输到管控平台 短信电话通知派出所、专职队、业主、安监员 到达现场 3 秒内 同步 同步 3 分钟 城市 / 区域级公共安全低功耗物联专网网络构建 远距离 LPWAN 传感网络 近距离 为公共安全建设提供高速通道网络 易部署， 30 天可完成城市骨干网络建设 网络优势 智慧消防产品亮点 智能 APP ，小程序支付，追求极致服务体验 APP 合同管理 APP 创建合同 小程序合同支付 移动端与云端交互协同，功能强大，操作简单  点位部署  报警处理  设备运维  信号测试  配置修改  合同管理  合同支付 物联网智慧消防打造服务新模式 横向联动，纵向贯穿，一站式服务理念 云平台 烟雾传感器、温湿度传感器等各类传 感设备的数量、网络运行状况、部署 记录、预警记录等功能统一管理，清 晰明白。 统一管理 实时监控 设备定位 各类传感设备全天候不间断联网监控， 物联网云端平台对设备联网状态、预 警数据等一系列指标进行实时监控， 确保预警的及时高效。 结合地理信息系统，进行数据可视化 展示，做到能够区分室内、室外的精 准安全隐患定位，实现设备位置与状 态的有效监控。

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是一个旨在建立欧洲数据和云主权的倡议，由德法联合牵头，欧盟 27 个成员国参与，覆盖 378 家企业，目标是构建一个真正属于欧洲的开放的数 据基础设施，以实现数据和服务的透明度、可控性、可移植性和互操作性，成为 欧盟的“母云端”，并创立通用云标准、参考云架构和互操作性要求等。GAIA-X 的架构设计包括数据共享的共同标准、最佳实践、工具和治理机制，以支持数据 共享和跨公司合作。 GAIA-X 的核心是提供一个共享的数据和服务平台，使公司更有效地使用资 既有基础设施为支撑，快速搭建智算数据平台的核心功能。具体而言： 第一，车路云系统中的车端、路端和云端存储设备已积累大量高价值数据， 应调研并整合现有资源，通过制定统一的存储架构，将路侧边缘计算节点中存储 的实时感知数据与云端历史数据结合，实现临时数据与长期数据的高效分层存储。 第二，整合车路云体系内算力资源，包括路侧边缘计算服务器和云端算力中心资 源，通过智能算力调度算法打破算力孤岛，形成有机的算力资源池。第三，就数 核心模块的部署和初步运营。 数据层面：整合车路云数据资源，建立标准化数据存储和管理体系；通过对 数据的归集与分类，形成高效的多层次数据存储结构。 算力层面：重点整合试点区域内的算力资源，依托路侧边缘计算节点和云端 算力中心，构建区域内统一的算力池。通过算力调度算法充分利用闲置算力，支 撑简单数据预处理和局部软件服务功能。建立闲置算力信息发布系统。 算法层面：提供基础的模型训练支持，开发智能驾驶初级算法库，包括数据