智能駕駛中的數據隱私保護需要多管齊下。在數據收集與存儲階段，減少個人數據收集量并匿名化處理，從源頭上降低隱私泄露風險；數據傳輸過程采用加密技術，保障數據安全；通過權限控制、嚴格審計監控來保護數據；向用戶保持透明度，遵守法規并制定內部政策。國家層面也要做好戰略規劃，從過程、功能、層次等方面全方位推進，多維度保障數據隱私安全 。

在技術防護層面，需不斷加固系統、及時修復漏洞，防止黑客和惡意軟件的入侵。黑客的攻擊手段層出不窮，一旦智能駕駛系統被攻破，數據隱私將面臨極大威脅。所以要運用先進的加密算法，如 AES、RSA 算法等對數據進行加密處理，像給數據穿上一層堅固的鎧甲，讓非法訪問者難以獲取其中信息。同時，利用訪問控制模型，如 RBAC、ABAC 模型，精準地限制不同人員對數據的訪問權限，只有經過授權的人員才能在規定范圍內訪問和操作數據。

功能化方面，根據自動駕駛技術的不同功能確定數據獲取和處理范圍。不同的駕駛場景和功能需求，所涉及的數據敏感度不同。比如在日常導航功能中，所收集的數據和涉及到的隱私信息與自動駕駛的復雜決策功能所需數據是有區別的，要根據具體功能嚴格界定數據邊界，避免過度收集和濫用。

過程化方面，要分步推進產業化進程，合理調整數據采集和開放共享程度。既不能因過度追求數據的豐富而忽視隱私保護，也不能因過度保守而阻礙智能駕駛技術的發展。要在兩者之間找到平衡，逐步推進產業成熟。

層次化方面，依靠產品標準、行業標準和社會規范等多方合力，加強相關法治建設并完善行業標準。通過法律的強制力和行業規范的約束力，從多個層面保障智能駕駛數據隱私安全。

總之，智能駕駛的數據隱私保護是一個系統工程，涉及技術、法規、行業等多個層面。只有各方協同合作，不斷完善保護機制，才能在推動智能駕駛技術發展的同時，切實保障用戶的數據隱私安全。