從之前的分析可知，《汽車數據安全管理若干規定（征求意見稿）》按照個人信息和重要數據的維度展開監管邏輯，體現的是中央網信辦對數據的監管職責。具體來說：

　　個人信息

　　（定義為：“本規定所稱個人信息包括車主、駕駛人、乘車人、行人等的個人信息，以及能夠推斷個人身份、描述個人行為等的各種信息”。）

　　敏感個人信息

　　（定義為：包括車輛位置、駕駛人或乘車人音視頻等，以及可以用于判斷違法違規駕駛的數據等）

　　生物特征數據

　　（定義為：駕駛人指紋、聲紋、人臉、心律等）

　　重要數據

　　（一）軍事管理區、國防科工等涉及國家秘密的單位、縣級以上黨政機關等重要敏感區域的人流車流數據；

　　（二）高于國家公開發布地圖精度的測繪數據；

　　（三）汽車充電網的運行數據；

　　（四）道路上車輛類型、車輛流量等數據；

　　（五）包含人臉、聲音、車牌等的車外音視頻數據；

　　（六）國家網信部門和國務院有關部門明確的其他可能影響國家安全、公共利益的數據。

　　那么，網聯車輛到底能采集和產生多少類型的數據？以及業界是否有比較為人接受的數據類型描述方式？公號君近期做了一些粗淺的研究，與大家分享。

　　美國業界的一種分類方法

　　1、大多數車輛已經開始采集和產生的數據

　　事件數據記錄器（Event Data Recorders，簡稱EDR）

　　EDR自20世紀90年代以來已被整合到汽車中，目前90%以上的車輛都安裝了EDR。EDR記錄了車輛在碰撞前后幾秒鐘內的操作技術信息。這些信息包括速度、油門和剎車位置、安全帶使用情況以及安全氣囊是否展開。EDR旨在為車禍調查人員和其他人提供關鍵信息。獲取EDR信息需要對車輛進行物理訪問，以及特定的EDR讀取工具，此外還需要滿足特定國家的任何同意要求。如果配備了EDR，車輛的系統必須符合某些聯邦要求，而且各州關于EDR數據所有權的其他法律也各不相同。

　　車載診斷信息（On-Board Diagnostic Information）

　　1996年以后生產的所有車輛都被法律要求有一個車載診斷端口，或 “OBD-II”。OBD-II端口通常位于汽車駕駛員側的儀表板下方，它所包含的信息可以通過將一個兼容的設備插入該端口來檢索。這個端口可以獲取信息，幫助維修技術人員測量排放，診斷性能問題，或維修您的車輛。車主也可以選擇將第三方設備插入一些車輛的OBD-II端口，以收集或與他們選擇的第三方分享有關其車輛的信息（例如，與他們的保險公司合作，以獲得安全駕駛折扣）。可獲取的信息可能包括司機的行為信息（開多快，踩剎車有多猛，等等）以及地理位置數據（你在哪里，你的路徑，以及你的速度）。

　　2、較為先進的車輛已經開始采集和產生的數據

　　位置信息（location information）

　　導航和相關系統可能會收集車輛和目的地的位置，以便將駕駛員和乘客送到目的地。

　　外部信息（external information）

　　現代汽車可能包含攝像頭和傳感器，用于收集汽車周圍環境的信息。這些傳感器可以檢測道路或天氣狀況，車道標記和障礙物，周圍的交通，等等。依靠這種外部環境信息的關鍵技術包括盲點檢測、車道偏離警告、輔助制動和后方停車檢測。

　　車廂內信息（in-cabin information）

　　今天的許多車輛在車廂內也含有傳感器。麥克風、照相機和其他設備可能會記錄有關車內人員的信息。這些傳感器可能被要求與緊急服務機構進行溝通，或利用諸如免提電話的功能。

　　用戶識別（user recognition）

　　有些系統通過指紋或臉部等物理特征識別用戶，因此可能有關于用戶的生理或生物識別信息。生物識別信息也可用于確定誰是駕駛者，并相應地調整系統。例如，不是要求駕駛員按下座椅位置按鈕，而是在駕駛員的臉被位于車內的傳感器識別后，座椅可以自動調整。這些技術還可以跟蹤眼睛的運動，檢測駕駛員的注意力，以確定駕駛員是否在駕駛時睡著了。

　　應用程序（Apps）

　　您的車輛可能包括與第三方系統的接口，如蘋果CarPlay、安卓汽車或其他服務。車輛也可能允許手機上的應用程序和車輛之間有一個接口。如果啟用通過這些接口提供的應用程序，或在手機上使用與汽車互動的應用程序，可能會導致汽車數據暴露給這些第三方應用程序供應商。這些供應商有自己的政策，說明他們收集哪些信息，以及他們如何處理這些信息。

　　其他

　　汽車制造商和他們的技術合作伙伴正在不斷地更新和改進汽車。今天收集的傳感器、功能和數據，明天可能會有很大的不同。

　　澳大利亞業界的一種分類方法

　　澳大利亞國家交通委員會在2020年的一份文件中提出下列分類：

　　運動/定位數據：車輛的精確地理位置（位置、時間戳、方向）。

　　事件/行動數據：車輛的運行功能，包括但不限于防抱死制動系統（ABS）、電子穩定控制（ESC）傳感器的激活、擋風玻璃雨刷或危險燈的激活。

　　駕駛行為：有關駕駛員的身體狀態（例如眼球運動）或一個人如何駕駛車輛的信息（速度、加速度、安全帶狀態、猛烈剎車、車道偏離事件）。這些信息可能直接來自于車輛的系統或衍生信息。

　　碰撞分析：儲存并記錄在事件數據記錄器（EDR）或自動駕駛數據存儲系統（DSSAD）中的數據，用于道路安全和用戶信息。這也可能包括目前沒有存儲在車上，但由車輛數據服務器遠程存儲的其他傳感器數據。

　　碰撞反應：由安全氣囊部署觸發的碰撞數據信息，并發送至公共當局，用于緊急碰撞響應（eCall或自動碰撞通知系統）

　　資產感應：關于汽車如何感知其遠程環境的數據，包括基礎設施和其他道路使用者。例如，雷達/激光雷達/機器視覺、輪胎壓力或由該數據衍生的信息包。這可用于指示坑洞或道路表面的惡化。

　　V2X信息：由車輛產生的數據包，以結構化的格式，可由其他車輛或設備，或基礎設施消費。主要是：

　　合作意識信息（CAM）——位置數據

　　分散事件通知信息（DENM）——-危險警告

　　信號請求信息（SRM）——綠燈請求

　　信號相位和時間，MAP（道路幾何信息），車輛標志

　　自動駕駛：目前還不完全清楚自動駕駛系統具體會產生哪些數據，或者如何報告。我們推測，它可能包括安全報告義務要求、車輛交接請求或與車輛運行設計領域有關的數據。

　　簡單的分析討論

　　上述分類基本上是站在客觀描述的視角來而開展的。但我們也知道在數據安全管理視角下的數據分類的重要意義【數據安全管理視角下的數據分類研究：研究報告全文】【對《數據安全法》的理解和認識 | 數據分級分類】。

　　因此，將來開展網聯汽車安全標準化工作時，首要一步是將業界客觀的數據分類映射到數據安全管理視角下提出的數據分類。

　　這部工作某種意義上是一種藝術，而不僅僅是一種簡單的工程化的工作。（完）