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。
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。
同时，百度Apollo近十年取得的大量资质同样是其构建全栈自动驾驶数据闭环合规能力重要依托。百度不仅是全国19家拥有导航电子地图制作甲级测绘资质企业之一，还拥有网络安全等级保护、可信云相关的认可。车端落地方面，百度有专业的汽车网络安全工程能力认证，功能安全认证，隐私保护认证等全面的安全资质，使得百度能够在测绘主体基础上结合各类资质，发布合规采集方案，保证车企量产项目能够实现端到端的合规。
