11月2日，百度apollo“自动驾驶云2.0预发布沟通会”在北京亦庄举办。百度将为车企提供自动驾驶研发全栈的数据闭环合规解决方案，满足智能汽车、自动驾驶数据采集安全合规要求，助力车企研发、运营、商业化等全场景闭环，为汽车产业注入数据驱动力，赋能车企打造创新的智驾应用，推动自动驾驶场景安全快速落地。

据了解，百度自动驾驶云2.0全景图也将于12月正式对外发布。

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过去几年中，中国的智能汽车行业蓬勃发展，汽车数据处理能力日益增强、汽车数据规模愈发庞大，汽车数据安全问题和风险隐患也日益突出。8月底，自然资源部发布《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》，对智能网联汽车的测绘主体和测绘活动的开展提出明确要求。政策指引下，车企在智能网联汽车以及自动驾驶汽车的研发、量产过程中的行为正逐步合规化。但与此同时，数据确权、数据防护、数据流通三大自动驾驶数据合规的挑战依旧存在，而大量车企急需相关技术、经验与资质，合规服务成为行业发展的焦点。

沟通会现场，百度apollo信息安全负责人刘健皓介绍了百度自动驾驶云2.0关于在自动驾驶数据闭环方面的技术方案。他表示，百度自动驾驶云联合百度智图，秉承“原始数据不出车、测绘数据不出云、测绘成果不关联、资质图商全管控”的安全合规思路，助力车企满足自动驾驶数据闭环合规。

百度提出了“一个中心、三重防护”的安全合规建设理念，保障地理信息安全。一个中心是通过图商建立数据安全监管中心，监测自动驾驶数据闭环合规的数据使用过程、数据内容、数据载体的安全性。全面满足监管机构对智能汽车、自动驾驶的安全合规要求。

三重防护是指工具链合规、数据防护、云平台防护。

工具链合规：通过点云抽帧、图像脱敏、可控标注、车辆监管等方式保证自动驾驶数据在训练过程中的操作合规，不接触测绘数据，不将测绘数据带走。

数据防护： 对于智能网联汽车时空数据进行端到端的加密改造，保证数据的完整性、有效性、机密性、以及不可抵赖性，通过图商的密码服务体系保证数据由图商进行管控。

云平台防护：基于对云基础设施的网络边界隔离，容器防护，数据审计，安全存储等措施，保证智能网联汽车时空数据在云平台环境中的安全性，由图商监控网络边界连接状态，不会将测绘成果外发，造成数据的滥用、泄露等风险，抵御黑客对数据平台的攻击，防止数据被黑客窃取。

“未来，我们还要在数据合规托管服务、合规专有云服务、自动驾驶研发工具链服务等三个方面继续深耕，为车企提供更加优质的自动驾驶技术能力。”刘健皓说。

据悉，百度自动驾驶技术研发能力已经有10多年的实践沉淀，累计自动驾驶里程超过3400万公里，能有效支撑千p级海量存储，万台弹性计算集群，测绘数据的采传存管用在百度地图均已大量实践，因此百度自动驾驶云2.0合规方案，不仅具备全栈式优势，也兼具高效迭代、海量场景数据等特点，可基于用户反馈构建车云数据闭环，快速提升效果。

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