多接入边缘计算与C-V2X车联网融合的11个场景详述

MEC部署了危险驾驶提醒功能后，可结合路侧智能设施，通过车牌识别等功能分析车辆进入高速的时间，定期为车辆提供疲劳驾驶提醒；或在夜间通过视频分析，提醒车辆正确使用灯光；或在感知到突发车辆事故时，提醒附近车辆谨慎驾驶；或在天气传感器感知到高温“镜面效应”、雨雪大雾等恶劣天气时，提醒车辆安全驾驶。

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车联网数据安全风险分析及相关建议

车联网产业是汽车、电子、信息通信、道路交通运输等行业深度融合的新型产业形态，是全球创新的热点和未来发展的制高点。与此同时，车联网发展也面临巨大的安全挑战，其中数据安全是当前车联网安全研究和管理的重点。围绕车联网产业应用中的数据链及可能存在的数据安全风险开展分析，并从安全技术产业、数据安全治理、数据跨境流动等维度提出相关建议。

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多接入边缘计算技术与车联网的融合应用

多接入边缘计算是5G网络架构中非常重要的一个环节，主要面向需要更低时延和更高带宽业务的场景。车联网是对时延和可靠性要求都非常高的典型业务场景，将C-V2X业务部署在MEC平台上，应用数据的时延将显著降低，同时可以缓解边缘侧的计算和存储压力，避免大量数据通过网络回传带来的拥塞，提供本地的高质量服务。对MEC在车联网中的典型应用场景、服务流程和商业模式进行了阐述，为MEC与V2X融合产业发展提出了建议。

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蜂窝车联网（C-V2X）技术与产业发展态势

随着汽车保有量的增加，道路安全、城市拥堵等问题日益严重，政府管理部门、交通行业、汽车行业一直在探索解决之道。车联网技术融合了信息通信技术、人工智能技术、车辆控制技术，是多学科交叉的产物。美、欧、亚等国家和地区高度重视车联网产业发展，均将车联网产业作为战略制高点，通过制定国家政策或通过立法推动产业发展。

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使用STPA方法分析自动驾驶汽车接管过程

接管过程是指在特定条件下要求驾驶员接管车辆控制的情况，目前对这个过程缺乏安全分析。为了解决这个问题，这篇文章根据ISO 21448对系统理论过程分析（STPA）进行了扩展，将其用于接管系统的安全分析，接管系统由驾驶员和人机界面（HMI）组成。首先，分析系统级危险，以制定安全约束。然后，对接管过程的控制结构进行建模，以识别考虑人为因素的不安全控制行为。最后，分析了不安全控制行为的原因，提出了人机界面的安全要求，以指导接管系统的设计。应用该方法分析了在封闭区域运行的自动驾驶车辆的接管系统，并确定了相应的安全要求。根据问卷调查和接管测试的结果，证明该分析方法适用于提高接管系统的安全性。

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多传感器融合自动驾驶汽车的GPS欺骗安全性评估

对于高级自动驾驶汽车（AV），定位是高度安全的，并且定位对于AV安全也是至关重要的，对它的一个直接威胁是GPS欺骗，但幸运的是，今天的AV系统主要使用多传感器融合（MSF）算法，这些算法通常被认为有可能实际上击败GPS欺骗。然而，在之前的工作还没有研究今天的MSF算法在GPS欺骗下是否确实足够安全，特别是在AV环境下。作者进行了第一个研究来填补这一关键的空白。作为第一项研究，该文关注一个具有设计和实现水平代表性的生产级MSF，并确定了两个AV特定的攻击目标——离开道路攻击和路线错误攻击（off-roadandwrong-way attacks）。

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走向自动驾驶安全评估方式的协调发展

自动驾驶安全评估方法是一项复杂的、多方面的挑战，涉及多个并行的研究领域和技术专长。值得注意的是，它们还依赖于几种成熟度不同的技术。在这些安全评估方法与安全保证框架相关的情况下，需要考虑其他因素，例如监管需求。因此，难以评估不同方法之间的直接比较，需要仔细识别和商定潜在的协调工作。

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碳中和背景下的中国工业绿色低碳循环发展

2020年，中国工业增加值达31.3万亿元，连续11年成为世界最大的制造业国家；制造业增加值达26.59万亿元，占全球比重接近30%。“十三五”时期中国高技术制造业增加值平均增速10.4%，高于规上工业增加值平均增速4.9个百分点。集成电路是信息社会的基石，关系到现代信息产业和产业链发展。集成电路产业发展成果骄人，产业规模不断增长。据中国半导体行业测算，2020年我国集成电路销售收入8848亿元，平均增长率达到20%，为同期全球产业增速的3倍。

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