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CCF YOCSEF长春成功举办“车路协同系统安全可信技术探索与思考”技术论坛

2023-09-26 阅读量:50 小字

中国计算机学会青年计算机科技论坛

CCF Young Computer Scientists & Engineers Forum

CCF YOCSEF长春

时间：2023年9月23日（星期六）14:00-17:30

CCF YOCSEF长春成功举办“车路协同系统安全可信技术探索与思考”技术论坛

2023年9月23日下午，由CCF中国计算机学会主办，CCF YOCSEF长春分论坛、长春汽车工业高等专科学校承办，长春银迅科技有限公司协办的“车路协同系统安全可信技术探索与思考”在长春汽车工业高等专科学校成功举办，长春汽车工业高等专科学校王春波、长春理工大学闫飞共同主持了本次论坛。

图1 执行主席：王春波、闫飞

本次活动邀请了全国人大代表、中国五一劳动奖章获得者、新时代大国工匠、央企楷模、中国第一汽车股份有限公司杨永修，长春理工大学教授、博士生导师底晓强，吉林大学副教授、博士生导师孙庚，新华三集团（H3C）解决方案专家李洪岩，吉林省启明安信信息安全技术有限公司总监张淼，长春理工大学副教授、博士生导师祁晖，作为引导嘉宾和特邀嘉宾参与了本次论坛活动。

图2-1 部分参会嘉宾

图2-2 部分参会嘉宾

首先，由三位引导嘉宾分别从各自专业角度对本次论坛进行了论述。第一位引导嘉宾是来自中国第一汽车股份有限公司的杨永修，他的引导发言题目是：“智能网联汽车零部件精密加工的可靠性和安全性探索”。杨永修首先对中国一汽进行介绍，说明一汽正在以数智化转型为契机，通过策划实施“旗帜创新工程”，加大新能源、智能网联领域的技术攻关，抢占技术制高点，推动电动化转型。接着从电动化、网联化、智能化、共享化四个角度出发，通过实际案例总结了智能网联汽车零部件在各个方面的作用和涉及到的安全问题，不仅为其它车企转型升级提供了借鉴价值、树立了以“变”应“变”新样板，也为中国汽车产业的发展注入了新活力。

图3-1 杨永修引导发言

图3-2 杨永修引导发言

图3-3 为杨永修颁布感谢牌

第二位引导嘉宾是来自长春理工大学的底晓强。他的引导发言题目是：“车联网安全标准与技术防护”。底教授首先说明了车联网中车-路-云之间的信息共享和信息利用可以有助于未来智能化的交通系统的发展。之后提出由于广泛的应用场景和海量异构的数据，产生了云服务中断、数据泄露、通信阻断、车辆失控等一系列安全问题，车路云协同的通信安全和隐私安全标准亟需完善。最后从车联网安全的动机与背景的角度出发，分别讲述了云端安全标准、管端安全标准、终端安全标准，分析了车联网安全的趋势并提出建议和展望。

图4-1 底晓强引导发言

图4-2 底晓强引导发言

图4-3 为底晓强颁布感谢牌

第三位引导嘉宾是来自吉林大学的孙庚，他的引导发言题目是：“无人机辅助车联网协作安全通信探索”。孙庚首先说明无人机作为车联网中的关键组成部分，不仅能够提供高精度的导航信息，还能在紧急情况下为驾驶员提供全方位的道路状况监测。接下来，报告从主动攻击、被动攻击两方面说明了无人机辅助车联网涉及的安全通信问题，并提供相应的解决方案。最后从协议层、物理层、探测技术三方面提出了展望，从而更好地为车联网提供服务，实现更安全、更智能的驾驶体验。

图5-1 孙庚引导发言

图5-2 孙庚引导发言

图5-3 为孙庚颁布感谢牌

接下来是思辨环节，本次论坛的思辨环节设立了三个思辨议题：

议题一：车、路、云协同技术面临的安全风险与应对？

议题二：车、路、云协同的信息边界和信息权限如何控制？

议题三：在车路云协同系统环境下，智能汽车是先保障安全再上路，还是在实践中迭代？

论坛邀请了新华三集团李洪岩，启明安信信息安全技术有限公司张淼，长春理工大学祁晖等，对思辨议题做了精彩而又激烈的讨论。大家从安全标准、技术攻克、企业发展这三个角度出发，表述了在应对车路云协同技术面临的安全风险问题中，车联网安全标准起到了至关重要的作用，保证标准的同时不仅应该去验证智能汽车本身，同时也应该关注车-路-云系统，应先进行内化保证，再在实践中进行迭代。同时，企业也要大力培养人才技能，加强车-路-云的顶层建设，保护我们国家的利益。

图6-1 张淼思辨发言

图6-2 李洪岩思辨发言

图6-3 祁晖思辨发言

此外，YOCSEF长春主席白天，学术秘书张昕、长春汽车工业高等专科学校信息技术学院院长李东兵等也参与了讨论。

图7-1白天思辨发言

图7-2 张昕思辨发言

图7-3 李东兵思辨发言

论坛初始，李东兵院长邀请各位嘉宾参观了智慧汽车协同创新中心。智慧汽车协同创新中心由智能汽车工程研发中心和车路协同中试基地组成，包含障碍物识别、交通标志识别、自动紧急制动等14个场景的智能网联车的测试项目，不仅可以开展智能网联方面的校企深度合作，还可满足乘用车和商用车等车企对智能汽车功能、性能的个性化试验、训练和测试需要。