當一輛新能源汽車能與云端實時交互、支持語音大模型對話、甚至通過手機遠程控車時，它帶來的不僅是便利，還有前所未有的安全風險。在智能網聯汽車快速演進的今天，如何守護“車輪上的數據堡壘”？在由車百會聯合淮南市人民政府在安徽淮南舉辦的智能新能源汽車供應鏈創新大會期間，記者采訪到了木衛四科技首席技術架構師楊迪華，他深入剖析了智能汽車面臨的安全威脅，并分享了木衛四科技以“AI+端云協同”構建新一代汽車安全體系的實踐路徑。

從傳感器到充電樁：智能汽車的“攻擊面”正在爆炸式增長

“今天的智能汽車，早已不是傳統意義上的交通工具。”楊迪華指出，隨著智能化程度提升，車輛暴露的安全邊界急劇擴大。

他列舉了幾類典型威脅：車端硬件層：如GNSS定位芯片可能被欺騙，數字鑰匙遭遇中繼攻擊；端云通信鏈路：車輛持續與TSP（遠程服務平臺）、OTA系統、手機App等云端組件連接，一旦云端存在漏洞，攻擊者可能實現遠程越權控車；生態擴展層：座艙內的第三方應用、V2X車路協同設備、甚至公共充電樁，都可能成為入侵跳板。

“業務功能越多，攻擊點就越多。”楊迪華強調，“安全必須貫穿整個智能汽車生命周期，不能只盯著‘車機’或‘網絡’某一個環節。”

面對復雜威脅，木衛四科技提出“端云協同、AI驅動”的安全架構。

在車端，公司部署了輕量化的入侵檢測與防御系統（IDPS），對控制器、傳感器等關鍵節點進行實時監控，兼顧性能與安全性；
在云端，則構建了一個融合AI與大數據的“安全大腦”——它聚合TSP日志、遠程控制記錄、App行為、OTA更新、充電樁交互等多維數據，通過機器學習對異常行為建模，提前識別潛在攻擊。

“我們不是簡單堆告警，而是用AI判斷哪些是真實風險，哪些是誤報。”楊迪華解釋道。

更進一步，木衛四還基于自研大模型開發了安全運營智能體，輔助人工分析師高效處置告警、關聯線索、生成響應建議。“這不僅提升了響應速度，也大幅降低了運營負擔。”

安全跟不上業務？這是行業最大瓶頸

談及國內智能汽車安全的發展水平，楊迪華坦言：“最大的挑戰不是技術，而是節奏。”

“業務迭代太快了——從前是功能安全，后來是網絡安全，現在又進入大模型內容安全、用戶隱私合規的新階段。安全團隊常常剛跟上上一代架構，下一代又來了。”

他認為，未來安全能力必須具備“前瞻性”和“自適應性”，而AI正是實現這一目標的關鍵工具。“只有讓安全系統自己‘學會’理解新場景、識別新模式，才能真正跑贏攻擊者。”

據了解，木衛四科技自2022年獲得黃山資本投資以來，已逐步完成從平臺構建到產品落地的跨越。2023年發布的垂直領域AI大模型“湖疊”，如今已成為其智能安全體系的核心引擎；2024年起，相關方案已在多家主機廠的智慧座艙、遠程控車等場景中實現前裝量產。

“我們的兩大主線很清晰：一是智能網聯汽車的安全監控與運營，二是面向智能化場景的AI原生安全產品開發。”楊迪華表示，“安全不是附加項，而是智能汽車的‘操作系統級’能力。”

在汽車智能化浪潮奔涌向前的今天，木衛四科技正試圖回答一個根本問題：當汽車變得像手機一樣聰明，我們該如何確保它不會像手機一樣“中毒”？答案或許就藏在那套不斷進化的“端云AI安全大腦”之中。