随着“新四化”的迅速推进，智能网联汽车网络安全与数据安全技术正面临加速迭代演进，产业发展不断深化，当前，车、路、云、网、图的协同发展，致使数据安全正成为影响消费者购车决策的重要因子，而数据分类分级是数据安全的基石。
2024 年 10月正式实施的国家标准《数据安全技术 数据分类分级规则》，规定了数据分类分级的原则、框架、方法和流程，给出了重要数据识别指南，为各行业各领域的数据处理者开展数据分类分级工作提供了规范性的指导。
《信息安全技术 汽车数据处理安全要求》、行业标准《车联网信息服务 数据安全技术要求》和全国信息安全标准化技术委员会（TC260）发布的技术文件《汽车采集数据处理安全指南》明确了汽车在采集、使用、存储和出境等多个处理环节的安全标准。系列标准的建立和发布都标志着我国智能网联汽车数据分类分级的规范化和标准化进程正在加速。
智能网联汽车数据分类分级的落地实施面临着一系列的挑战，涉及技术、法规、基础设施建设、商业模式以及个人隐私保护等多个方面。
智能网联汽车产生的数据量大且多样，包括结构化和非结构化数据。智能网联汽车通过车载传感器、摄像头、GPS等设备实时收集车辆运行数据、交通信息、环境数据等，这些数据的体量巨大，对数据存储和处理系统提出了高要求。如何有效地对这些数据进行分类和分级，确保数据的准确性和实时性，是一个技术挑战。此外，数据的安全性和隐私保护也是技术层面需要解决的问题。
法规和标准不完善
智能网联汽车的数据分类分级需要相应的法律法规和标准来指导和规范。目前，相关法规和标准尚不完善，部分条款可能形成制约，给数据分类分级的实施带来了不确定性。
基础设施建设的挑战
智能网联汽车的发展需要配套的智能基础设施，如智能道路、通信网络等。基础设施的智能化改造需要巨大的投资和长期的周期，且涉及跨部门协调和跨产业协同，这些因素都增加了数据分类分级的难度。
数据资产化的挑战
智能网联汽车的数据种类繁多，包括但不限于车辆性能数据、驾驶行为数据、乘客个人信息、交通流量数据、道路状况数据等，这些数据既有结构化的，也有非结构化的。智能网联汽车数据的资产化和价值释放是推动产业发展的关键。如何确保数据的有效利用，同时保护数据安全和个人隐私，是一个复杂的问题。此外，数据的权属、交易和流通机制也需要进一步明确和完善。
国际合作与数据跨境管理场景复杂
在全球化背景下，智能网联汽车的数据跨境管理和国际合作也是一个挑战。如何平衡国际合作与数据安全，确保数据在全球范围内的合规流通，需要国际间的协调和合作。
综上所述，智能网联汽车数据分类分级的落地实施是一个系统工程，需要行业内外的共同努力，包括技术研发、法规制定、产业链完善、基础设施建设、商业模式创新等等。通过解决这些问题，可以促进智能网联汽车产业的健康发展，实现数据的有效管理和安全保护。
