自动驾驶与网络安全的交汇点

在当今运输市场中，约90%的公路商用卡车采用高级驾驶辅助系统（ADAS） 其中包括前方碰撞预警、自动紧急制动、车道保持辅助系统、自适应巡航控制系统、基于摄像头的后视镜和盲点预警系统。然而最早到2027年，我们可能开始看到下一代自动驾驶卡车在高速公路上无需驾驶员操作，它们可以单独行驶或以编队形式运行——两辆、三辆或更多卡车组成道路列车，仅首车配备驾驶员。

在非公路领域，采矿和建筑行业的车辆也正运用某种程度的自动化技术来提升作业效率并提高工作人员安全性。无论是人工操作车辆还是自动驾驶车辆，都采用传感器导引系统来实现狭窄空间内的急转弯、同步转向避免碰撞以及防止侧翻。

即使仅实现部分自动化，使用这些系统也能显著提升安全性和生产效率。在可持续性方面，半自动驾驶车辆带来的效率提升和燃油经济性，通过帮助降低燃油消耗创造了价值，这对环境和企业盈利均产生积极影响。

自动驾驶车辆的发展为整个行业带来显著效益，但这一演变也并非没有挑战。 当今卡车和商用设备中搭载的无数自动化安全功能均由软件控制。而只要涉及软件，网络漏洞便是重大隐患。

毕竟，卡车承担了近80%的州内货物运输，输送天然气、化石燃料、汽油、食品、电子产品、药品等重要物资。它们可能成为恶意行为者的目标，试图利用车辆软件中断货物流动甚至造成更严重后果。在非公路领域，这种风险可能导致建筑工程受阻或农业生产受阻。

对软件和数据依赖度的指数级增长并非仅体现在自动驾驶功能。这些车辆正配备各类传感器，通过摄像头和激光雷达收集来自其他车辆乃至环境本身的数据，并连接至云平台以实现高级导航和车队管理服务。

例如在工地上，配备激光雷达和雷达传感器的GPS系统与远程信息处理软件集成，可提供所有机械的实时位置；而接近传感器等其他传感器能检测盲区及周边设备距离，这些信息随后被用于提升安全性、生产力和运行性能。

远程状态监测与诊断技术也在行业内日益普及，通过分析车辆或设备状态信息来预防维护问题的发生。

所有这些新技术应用导致海量数据产生。随着数据互联性与交织度不断提升，其脆弱性也同步加剧。若攻击者获取并篡改车辆数据，可能导致决策错误、运营受影响甚至引发人身伤害。

以施工现场为例：操作员凭借云连接设备控制挖掘深度，可轻松避免挖断公用管线。但如果黑客操控这些数据，操作员可能做出错误判断，使自身、旁观者、设备及工程项目面临风险。

 尽管网络攻击确实可能危及整个车队或导致工地停工，但仍存在多种方法可降低这些风险并确保系统尽可能安全。以下是一些建议：

明确无线与有线通信的适用范围——虽然采用无线传感器和天线内部采集传输所有数据颇具吸引力，但这会带来更大风险。OEM厂商可考虑在内部通信中保留有线连接，并在外部通信中使用屏蔽铜缆和连接器。

逐车评估V2X通信需求——卡车等高速运行的自动驾驶车辆需要V2X通信来根据实时变化的路况调整响应。在狭窄作业环境中使用的工程或采矿车辆等重型设备同样如此，它们需要协调移动和转向动作。这类车辆应配备健全的加密协议以保护所有V2X通信流量。然而，对于农用拖拉机等低速设备，若无需与其他车辆通信或进行协同机动，则可采用可靠性较低的蜂窝网络。

合理规划数据采集与存储——卡车和非公路车辆正使用越来越多传感器来采集系统性能与工况数据。这些数据通常被捕获并传输至大型数据湖中，以实现实时分析。然而，这些云平台系统可能存在潜在漏洞。因此，设计人员应审慎考量所采集的数据类型及终端用户的数据可访问时长。

运用先进技术提升安全性——数据分析能够发现安全漏洞和脆弱点，使技术团队能在其影响车辆运营前及时处理。数据完整性解决方案可持续验证传感器与系统所传数据的真实性。基于AI的系统能够检测行为异常（例如异常驾驶模式），而自适应安全协议可自动执行纠正措施（如切断车辆动力）。

随着卡车与非公路行业通过电气化和自动驾驶技术持续增加新功能，车辆安全与网络威胁最小化必须始终作为首要考量。OEM厂商需与零部件制造商、连接方案供应商及安全系统厂商紧密合作，持续完善安全策略、系统与流程，确保车辆随着行业技术进步始终保持安全、可靠与自适应能力。