理奠定了基础。 但从智能驾驶标准化需求看，现有国家标准仍以通用整车信息 安全、软件升级和数据处理为主，对环境感知安全、算法模型管理、 车路协同可信交互、运营服务数据安全、业务逻辑安全和多主体协 同治理等内容覆盖不足，尚难直接支撑后续准入抽测、运营监管和 场景化安全评估。 因此，第五章的结论并非“现有制度已经充分”，而是“现有制度 已提供底座，但智能驾驶特有风险尚缺少专门标准承接”。这正是本 共享条件、留存要求和违规责任转化为可执行、可审计的规则，而 不是停留在原则性表述。 整车企业应牵头建立供应链数据准入和协同管理要求，将数据 分类分级、接口最小化、加密保护、脱敏处理和安全审计纳入合作 边界。 对于多主体协同场景，应特别强调日志留存、责任追溯、违规 共享发现和退出机制，确保数据安全责任能够真正落地。 因此，供应链数据安全已不是一般商务合作管理问题，而是智 能驾驶规模化部署中的基础安全能力之一。 网络与通信方向应覆盖车云通信、无线接入、协同消息认证、 抗重放与抗干扰、时间同步保护和会话控制。 远程服务与运维方向应重点覆盖 OTA、远程诊断、地图和模型 更新、批量下发和失败回退。 多主体协同方向应重点覆盖车路协同、边缘节点、运营平台和 多角色权限边界。 总体上，本类标准应形成从车端可信、链路可信到云端可信、 流程可信的完整网络安全框架。 如表 8-2 所示，现有和在研标准已覆盖部分车内网络、云平台