智能汽車的安全性保障是一個復雜但至關重要的問題。

主動安全方面，通過融合雷達、攝像頭等多種傳感器，車載系統能實時監測周圍環境，主動識別潛在威脅，比如預警行人或障礙物，還能感知駕駛員疲勞狀態。

被動安全上，采用高強度鋼材和碳纖維等新型材料構建堅固車身，配備多位置安全氣囊。

智能互聯方面，連接互聯網獲取實時道路和天氣信息，規劃最優路徑，提升行車效率與安全性。5G 普及下，與云端實時交互，事故時自動傳輸信息并撥打救援，獲取路況預報等。

無人駕駛技術確保行車安全，靠多種傳感器實時感知環境，復雜數據處理和算法轉化信息為決策，通信技術實現信息共享，紅外技術增強夜間安全性，還有多重備份系統應對故障。其優勢在于反應速度快、避免人為錯誤、高度準確、數據共享學習。

但也面臨技術難題、法律法規適配、道路狀況復雜、安全威脅和網絡攻擊等挑戰。

智能汽車存在網絡安全隱患，要建立防護體系、加強加密認證、定期查補漏洞、培訓相關人員、建立應急機制。

預防軟硬件故障，要把控質量、建立診斷監控系統、制定維保計劃、考慮故障應對、建立應急預案。

解決系統漏洞，需完善測試審計機制、優化算法模型、建立信息共享機制、應用人工智能、制定安全標準。

人機交互問題，要加強駕駛員狀態監測警示、優化界面、考慮心理需求、建立培訓機制、制定應急預案。

法律法規方面，要明確法規責任、建立認定機制、加強隱私保護、鼓勵行業自律、推動全球標準統一。

在智能網聯商業化落地前，要解決數據和算法的安全問題。數據方面，注意隱私、質量和保護；算法要注重可靠性。對此，有可解釋性、公平建模、可信驗證等對策。

車載智能計算平臺面臨功能安全應用方案未共識、預期功能安全國內研究空白、信息安全未融入產業生態等挑戰。應圍繞產業需求布局，深化架構研究，加快標準研制。

智能汽車安全防護可借鑒車聯網攻擊場景，比如發現漏洞要及時修復，與專業信息安全公司合作，構建防護體系，平衡發展與安全。具體要加固安卓系統、混淆代碼保護、加密傳輸敏感信息、做好云端數據加密校驗、分析威脅風險并采取措施、采用安全測試和及時 OTA 更新。