智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)風險的研究熱點與展望

文章編號：1005?9679（2025）01?0080?08

摘 要： 系統(tǒng)分析和防控數(shù)據(jù)風險對于智能網(wǎng)聯(lián)汽車全面準入和產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展具有重要意義。本文通過CiteSpace文獻計量分析軟件對智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)風險問題的研究熱點及趨勢進行剖析，借助Nvivo軟件得出數(shù)據(jù)風險研究熱點詞匯在現(xiàn)有文獻中出現(xiàn)的頻率，分析文獻研究熱點和現(xiàn)實案例焦點的共性和差異，并對未來研究方向提出建議。研究發(fā)現(xiàn)當前智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)風險的研究熱點包括數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)流通與共享、個人數(shù)據(jù)隱私保護、數(shù)據(jù)跨境流動、數(shù)據(jù)產(chǎn)權權屬與壟斷規(guī)制。未來，數(shù)據(jù)風險發(fā)生的作用機理、發(fā)生概率和危害程度，數(shù)據(jù)風險挖掘、評價、管控的方法、模型和體系構建等是值得研究的方向。

關鍵詞： 數(shù)據(jù)風險；智能網(wǎng)聯(lián)汽車；CiteSpace；研究熱點

中圖分類號： F 49 文獻標志碼： A

Research Hotspots and Prospects of Data Risks in

Intelligent Connected Vehicles

ZHANG Hengjia YOU Jianxin

（School of Economics and Management，Tongji University， Shanghai 200092， China）

Abstract： The systematic analysis and control of data risks are of great significance for the comprehensive entry and healthy development of intelligent connected vehicles. This paper analyzes the research hotspots and trends of data risks in intelligent connected vehicles through CiteSpace citation analysis software. It uses Nvivo software to obtain the frequency at which the hotspot keywords of data risk research appear in existing literature， analyzes the commonalities and differences between the research hotspots and the focal points of real?world cases， and offers suggestions for future research directions. The research findings show that the current research hotspots in data risks of intelligent connected vehicles include data security， data circulation and sharing， protection of personal data privacy， data cross?border flow， and regulation of data property rights and monopoly. In the future， the mechanisms of data risk occurrence， the probability of occurrence， and the degree of harm， as well as the methods， models， and systems for data risk mining， evaluation， and control are worth further research.

Key words： data risk; intelligent connected vehicles; CiteSpace; research hotspots

0 引言

智能網(wǎng)聯(lián)汽車作為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要載體，是我國推動汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級、發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的重點典型領域。智能網(wǎng)聯(lián)汽車通常具有更開放集成的電子電器架構、更強大的多源數(shù)據(jù)實時采集傳輸能力，數(shù)據(jù)不僅可以用于車輛狀態(tài)監(jiān)測、遠程控制升級等新型智能化服務，還可以用于后處理分析及產(chǎn)品功能研發(fā)。在設計、研發(fā)、使用、運營、維護等全生命周期內(nèi)，智能網(wǎng)聯(lián)汽車會收集、處理、傳輸、利用大量的個人、車輛、交通設施和環(huán)境數(shù)據(jù)，并帶來不同層級的安全風險隱患及數(shù)據(jù)治理挑戰(zhàn)[1]。據(jù)相關部門統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2020年以來發(fā)現(xiàn)的針對整車企業(yè)、車聯(lián)網(wǎng)信息服務提供商等相關企業(yè)的網(wǎng)絡惡意攻擊達280余萬次[2]。近年來，智能網(wǎng)聯(lián)汽車領域發(fā)生了眾多數(shù)據(jù)安全、個人隱私、知識產(chǎn)權等糾紛案件（見表1）。因此，對智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)風險研究的主題演變、趨勢開展研究，將有助于系統(tǒng)地了解該領域的研究進展、熱點、前沿，為促進我國智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)要素市場健康發(fā)展提供決策支持和政策參考。

1 文獻分析

1.1 研究方法

科學知識圖譜法將學科研究的發(fā)展進程、演變機理及內(nèi)在邏輯關系可視化，從而發(fā)現(xiàn)學科發(fā)展的結構、脈絡及規(guī)律。本文采用CiteSpace軟件對智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)風險領域的研究進行科學計量分析，通過對研究樣本進行高頻關鍵詞梳理和突現(xiàn)詞探測，并結合關鍵詞時線圖分析熱點演進過程和研究前沿動向。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文根據(jù)CNKI以及WoS數(shù)據(jù)庫中的研究數(shù)據(jù)分別構建基礎分析數(shù)據(jù)庫。以CNKI數(shù)據(jù)庫中的SCI、EI、北大核心、CSSCI和CSCD學術期刊論文作為基礎數(shù)據(jù)源，使用高級檢索功能設定檢索條件：主題為“網(wǎng)聯(lián)汽車”“數(shù)據(jù)”，論文發(fā)表時間為2014—2024年。初步檢索后，得到有關論文231篇，通過逐一篩選、剔除與主題相關度不高的論文，最終獲得有效論文225篇。以WoS核心合集論文作為基礎數(shù)據(jù)源，設定檢索條件：主題為“connected car”“data”，文獻類型為“Article”“Review Article”，出版時間為2014—2024年。初步檢索后，得到有關論文844篇，從中篩選出與主題相關度高的有效論文298篇。

通過梳理發(fā)現(xiàn)，從2014—2015年開始，網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)開始受到國內(nèi)外學者的關注，該方面研究的發(fā)文量總體呈現(xiàn)持續(xù)上升趨勢，英文文獻發(fā)文量除2022年外，每年均大于中文文獻。2019年起，中英文文獻發(fā)文量均明顯增長，近5年英文文獻平均發(fā)文量達到42篇，中文文獻平均發(fā)文量達到33篇，相關研究逐漸成為熱點。

1.3 熱點主題

為了探究國內(nèi)外網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)研究領域的熱點問題現(xiàn)狀，本文選擇時間跨度為2015—2024年，運行CiteSpace軟件，對相關關鍵詞的共現(xiàn)關系進行統(tǒng)計和聚類分析，得到關鍵詞聚類知識圖譜（見圖2）。其中，CNKI數(shù)據(jù)庫中的前8個聚類標簽分別是“車聯(lián)網(wǎng)”“發(fā)展路徑”“自動駕駛”“網(wǎng)聯(lián)汽車”“信息融合”“人工智能”“智能制造”“智能汽車”；WoS數(shù)據(jù)庫中的前8個聚類標簽分別是“stability”“connected and automated vehicle”“cooperative adaptive cruise control”“automotive applications”“privacy”“connected car”“big data”“trajectory reconstruction”。

本文進一步分析關鍵詞，得到主要關鍵詞的出現(xiàn)頻次、中介中心性、最早出現(xiàn)年份等信息（見表2）。在CiteSpace軟件里的“Cluster”菜單欄中選擇“Cluster Explorer”，得到關鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡聚類信息（見表3）。

1.4 前沿演進

研究前沿是某研究領域的新興理論和熱點主題，可通過關鍵詞時區(qū)圖和突現(xiàn)詞進行分析和判斷得出。

通過選擇CiteSpace軟件的“l(fā)ayout | Timeline View”，生成網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)研究關鍵詞時區(qū)圖（見圖3）。分析CNKI數(shù)據(jù)庫文獻可知，近年來CNKI數(shù)據(jù)庫中的學者主要關注網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)在技術創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)政策、信息安全、法律規(guī)制等方面的研究。通過對比可知，WoS數(shù)據(jù)庫中針對網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)方面的研究文獻更豐富，有關學者主要結合大數(shù)據(jù)分析、交通模型、技術應用、個人隱私保護等開展研究。

圖4為CNKI和WoS數(shù)據(jù)庫中網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)相關研究文獻中，具有高突現(xiàn)值的節(jié)點現(xiàn)詞。基于CNKI數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)源，早期研究前沿的突現(xiàn)時間為2006—2020年，該階段研究前沿集中在“智能汽車”“車聯(lián)網(wǎng)”“大數(shù)據(jù)”“汽車產(chǎn)業(yè)”方面；近期研究前沿的突現(xiàn)時間為2021—2024年，該階段研究的前沿集中在“車路協(xié)同”“智能交通”“節(jié)能減排”“數(shù)字孿生”和“智能網(wǎng)聯(lián)”方面。基于WoS數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)源，早期研究前沿的突現(xiàn)時間為2016—2019年，該階段研究前沿集中在“connected cars”“simulation”和“system”方面；中期研究前沿（2020—2022年）主要集中在“stability”“intelligent transportation systems”“self?driving cars”“machine learning”和“connected and automated vehicle”方面；近期研究前沿（2023—2024年）主要集中在“adaptive cruise control”“string stability”“behavioral sciences”和“traffic flow”方面。

通過CiteSpace軟件對國內(nèi)外關于網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)的研究現(xiàn)狀、主題熱點、趨勢進行對比分析，可以發(fā)現(xiàn)：（1）在發(fā)文時間和發(fā)文量方面，國外針對網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)的研究略早于國內(nèi)，自2019年起網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)相關研究呈現(xiàn)穩(wěn)定增長趨勢，且英文文獻年發(fā)文量總體上均大于中文文獻。（2）研究熱點與前沿方面，國內(nèi)側(cè)重于技術創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)政策、信息安全、法律規(guī)制方面的研究，國外則側(cè)重于結合大數(shù)據(jù)分析、交通模型、技術應用、個人隱私保護等開展研究。

2 文獻評述

2.1 數(shù)據(jù)安全

智能網(wǎng)聯(lián)汽車的數(shù)據(jù)安全主要指數(shù)據(jù)采集、傳輸、開發(fā)利用、存儲、刪除、備份與恢復等數(shù)據(jù)過程安全，也包括用戶、車輛及環(huán)境信息等數(shù)據(jù)信息安全[3]。2016—2020年，智能汽車信息安全事件的數(shù)量增長了605%，其中針對網(wǎng)聯(lián)車信息安全攻擊的事件達到155起[4]。

國內(nèi)外高度重視汽車數(shù)據(jù)安全，出臺相關法律法規(guī)、政策、標準。早在2016年，美國就頒布了《聯(lián)邦自動駕駛政策》，提出數(shù)據(jù)記錄與共享、車輛安全等15項安全評估指標。我國在網(wǎng)絡安全法、數(shù)據(jù)安全法、個人信息保護法三大上位法的基礎上，出臺了《汽車數(shù)據(jù)安全管理若干規(guī)定（試行）》《關于開展智能網(wǎng)聯(lián)汽車準入和上路通行試點工作的通知》等多項智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)安全政策、法律和法規(guī)以及行業(yè)標準，明確相關主體應當落實數(shù)據(jù)安全主體責任，倡導減少對汽車數(shù)據(jù)的無序收集和違規(guī)濫用。

有關網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)安全風險的研究受到諸多國內(nèi)外學者關注。國內(nèi)學者探討了數(shù)據(jù)安全風險層次、風險類型、表現(xiàn)形式等。風險層面上，數(shù)據(jù)安全風險可劃分為個人隱私、公共治理和國家安全三個層面[5][6]。風險類型上，數(shù)據(jù)安全風險主要存在于個人隱私、數(shù)據(jù)跨境傳輸和網(wǎng)絡攻擊三個方面[7]。表現(xiàn)形式上，網(wǎng)聯(lián)汽車的數(shù)據(jù)安全問題主要表現(xiàn)為數(shù)據(jù)過度采集、違規(guī)存儲[8]和數(shù)據(jù)泄露[9]。從全生命周期看，自動駕駛數(shù)據(jù)在各環(huán)節(jié)潛在的安全風險分為采集層、通信層、平臺層和應用層[10]。國外學者圍繞數(shù)據(jù)安全技術開展了研究。如Attaallah等提出了一種基于區(qū)塊鏈的框架，通過將智能網(wǎng)聯(lián)車輛數(shù)據(jù)存儲在區(qū)塊鏈上以保障數(shù)據(jù)安全[11]。

2.2 數(shù)據(jù)流通

智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)的準確、完整、一致且及時，以及兼容性和互操作性都是高質(zhì)量數(shù)據(jù)的重要體現(xiàn)，也是高效安全的數(shù)據(jù)流通的重要保障。根據(jù)流通主體間的供需關系，數(shù)據(jù)流通可分為開放、共享、交易三種供需模式[12]。

在立法實踐方面，國外已經(jīng)進行了許多探索，而國內(nèi)相關立法還比較少。近年來，歐盟相繼頒布《非個人數(shù)據(jù)自由流動條例》《數(shù)據(jù)治理法案》和《數(shù)據(jù)法案》，通過立法建立完善數(shù)據(jù)要素的流通共享機制，促進汽車數(shù)據(jù)在部門間、國家間和領域間的高效流通與利用。

國外學者圍繞智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)領域中技術實現(xiàn)、用戶行為和法律法規(guī)等方面的復雜性和多面性開展了研究。Jeong等提出了一種基于區(qū)塊鏈的車輛數(shù)據(jù)市場平臺模型，以及一種使用基于區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)所有者屬性加密（DO?ABE）的數(shù)據(jù)共享方案[13]。Cichy等提出了心理所有權即駕駛員對其駕駛數(shù)據(jù)所有感的概念，對于設計增強駕駛員自我效能感的激勵措施，進而鼓勵共享駕駛數(shù)據(jù)具有重要意義[14]。Schellekens從法律層面討論了企業(yè)向政府共享數(shù)據(jù)的問題，指出共享數(shù)據(jù)可能會暴露制造商的競爭信息或影響其上下游市場的地位[15]。國內(nèi)學者的研究主要聚焦智能網(wǎng)聯(lián)汽車的數(shù)據(jù)流通制度和開放共享機制。數(shù)據(jù)流通制度方面，智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)流通的政策需求、潛在場景、共性標準、關鍵技術、驗證示范都有待進一步研究[16]，在智能駕駛領域制定合理的數(shù)據(jù)處理制度存在個人數(shù)據(jù)邊界模糊、知情同意原則落實難、數(shù)據(jù)共享機制選擇等挑戰(zhàn)[7]。開放共享機制方面，智能汽車數(shù)據(jù)共享的困境具體表現(xiàn)為基本規(guī)則缺乏和激勵機制缺失[17]。我國目前的數(shù)據(jù)和交通相關立法關聯(lián)性弱，缺乏有針對性的、兼顧創(chuàng)新需求和權利保護的交通數(shù)據(jù)立法，尤其缺乏促進車輛、道路和交通運營數(shù)據(jù)開放共享的立法[18]。

2.3 個人數(shù)據(jù)隱私保護

汽車數(shù)據(jù)隱私泄露所引發(fā)的風險事件愈發(fā)常見。美國市場調(diào)研機構J.D. Power發(fā)布的“2022中國消費者智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)安全和個人隱私意識與顧慮調(diào)查”報告顯示，47.8%的受訪車主表示，從未收到過汽車品牌或經(jīng)銷商對個人信息收集的提示。

歐盟貫徹嚴格的個人數(shù)據(jù)隱私保護規(guī)則。2018年英國頒布《數(shù)據(jù)保護法案》，提出故意或過失識別出已去識別化的個人數(shù)據(jù)會構成新的刑事犯罪。2020年歐盟數(shù)據(jù)保護委員會發(fā)布《車聯(lián)網(wǎng)個人數(shù)據(jù)保護指南》明確表示智能汽車收集的大部分數(shù)據(jù)均直接屬于個人信息，對車聯(lián)網(wǎng)場景下個人數(shù)據(jù)保護與傳輸風險進行了規(guī)制。國家網(wǎng)信辦2021年發(fā)布的《汽車數(shù)據(jù)安全管理若干規(guī)定（試行）》提出，駕駛?cè)四軌螂S時終止汽車制造商等收集車輛位置、駕駛?cè)嘶虺塑嚾艘粢曨l等敏感個人信息的行為。

國外對于個人數(shù)據(jù)隱私保護的研究，強調(diào)了個人數(shù)據(jù)隱私保護的重要性，并提供了不同的視角來看待數(shù)據(jù)收集、用戶感知和隱私保護策略的有效性。Dowthwaite等認為，駕駛員的隱私偏好是基于數(shù)據(jù)收集所帶來的感知利益或威脅的，汽車制造商應當通過移動應用程序使駕駛員能夠?qū)W習、訪問并控制汽車數(shù)據(jù)[19]。Walter和Abendroth提出了一種研究網(wǎng)聯(lián)汽車服務接受度的建模方法，認為網(wǎng)聯(lián)車輛服務提供商應該在增強用戶感知信息控制的同時最小化隱私風險感知[20]。Mark等比較了不同形式的隱私在網(wǎng)聯(lián)汽車服務接受度中的差異，并研究了是否以及如何通過提供金錢利益來補償車主因分享隱私數(shù)據(jù)而可能產(chǎn)生的顧慮[21]。國內(nèi)對于個人數(shù)據(jù)隱私保護的立法和研究還比較少。北京、上海、深圳等地先后出臺智能網(wǎng)聯(lián)汽車相關制度，但地方立法大多為事故責任的承擔，較少提及智能網(wǎng)聯(lián)汽車用戶的個人信息保護問題[22]。有研究針對提出了一種定性和定量結合的隱私風險評估模型，量化了智能網(wǎng)聯(lián)汽車的隱私泄露風險[23]。相關學者指出，智能汽車數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)主體和責任主體的復雜性使智能汽車數(shù)據(jù)保護面臨法律適用的獨特難題[23]，智能汽車上路測試的許可和監(jiān)管、個人數(shù)據(jù)保護和信息安全等問題都有待通過立法加以解決[25]。

2.4 數(shù)據(jù)產(chǎn)權/權屬、壟斷規(guī)制

數(shù)據(jù)壟斷已經(jīng)開始挑戰(zhàn)市場生態(tài)的健康發(fā)展，出于保持市場競爭優(yōu)勢、創(chuàng)造更大商業(yè)利益等角度，智能網(wǎng)聯(lián)汽車的龍頭企業(yè)借助設計汽車數(shù)據(jù)架構以實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的獨占訪問[26]，從而成為數(shù)據(jù)的壟斷者。

歐盟已經(jīng)建立相關法規(guī)法案，對數(shù)據(jù)確權和壟斷規(guī)制做出要求。2023年通過的歐盟《數(shù)據(jù)法案》要求汽車制造商等數(shù)據(jù)持有者允許車主免費訪問其自身生成的數(shù)據(jù)，車主在一定前提下有權選擇將汽車數(shù)據(jù)與授權的第三方共享，這促進了企業(yè)間在售后市場上的公平競爭，反制壟斷性平臺企業(yè)濫用數(shù)據(jù)優(yōu)勢地位。我國出臺了《汽車數(shù)據(jù)安全管理若干規(guī)定（試行）》等法律法規(guī)，對個人信息保護與數(shù)據(jù)產(chǎn)權確立了部分概括性規(guī)定，但汽車數(shù)據(jù)中非個人信息仍邊界模糊，權屬不明。

國外學術界和實務界較早關注了汽車數(shù)據(jù)產(chǎn)權及壟斷問題，Geradin[27]、Martens和Mueller[28]、Andra?ko[29]等研究發(fā)現(xiàn)，隨著智能網(wǎng)聯(lián)汽車的迅猛發(fā)展，龍頭企業(yè)越來越呈現(xiàn)出壟斷汽車數(shù)據(jù)的傾向，并在經(jīng)營行為上不斷設置反壟斷障礙。2022年《關于構建數(shù)據(jù)基礎制度更好發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用的意見》出臺以來，越來越多國內(nèi)學者開始關注數(shù)據(jù)產(chǎn)權相關問題，大多研究從法律角度探討智能網(wǎng)聯(lián)汽車的權屬，認為汽車制造商對汽車數(shù)據(jù)的控制能力不斷提升，在與消費者、服務商、公共部門的關系中占據(jù)強勢地位[30][31][32]，提出智能駕駛數(shù)據(jù)體量巨大、主體多元、涉及權益復雜，數(shù)據(jù)確權存在法律定位模糊、權利主體及配置不明確、專門立法滯后、使用自律機制缺失的現(xiàn)實困境[33][34]。國內(nèi)外學者針對智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)壟斷規(guī)制展開了相關研究。Kerber指出，要求汽車制造商向售后服務提供商許可汽車數(shù)據(jù)能為智能網(wǎng)聯(lián)車數(shù)據(jù)提供一個合理的治理框架[35]。歐盟委員會（2020）提出，如果存在特殊情況，應該強制性要求企業(yè)開放數(shù)據(jù)準入，但應該建立在公平、透明、合理和非歧視等條件基礎上[36]。曾彩霞和朱雪忠（2022）提出，可以通過構建數(shù)據(jù)強制許可制度，強制要求數(shù)據(jù)壟斷者開放數(shù)據(jù)，進行結構性救濟，促進市場有效競爭[37]。

2.5 數(shù)據(jù)跨境/出境

汽車行業(yè)全球化程度高，數(shù)據(jù)跨境流動成為企業(yè)技術迭代、科技創(chuàng)新的必然選擇。不同國家地區(qū)法律和監(jiān)管的差異、技術基礎設施兼容性、語言和文化障礙等都可能影響網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)的一致性、完整性等。

歐盟《數(shù)據(jù)治理法案》《數(shù)據(jù)法案》和《非個人數(shù)據(jù)自由流動條例》要求，特定的非歐盟國家為使用從歐盟轉(zhuǎn)移的非個人數(shù)據(jù)需要提供適當?shù)陌踩Ｕ希Ｕ狭藲W盟對數(shù)據(jù)跨境活動的管制權力。我國《網(wǎng)絡安全法》《數(shù)據(jù)安全法》和《個人信息保護法》都對數(shù)據(jù)跨境作了規(guī)定。2024年國家網(wǎng)信辦公布《促進和規(guī)范數(shù)據(jù)跨境流動規(guī)定》，對數(shù)據(jù)出境安全評估、個人信息出境標準合同、個人信息保護認證等數(shù)據(jù)出境制度的施行進行規(guī)定，保障數(shù)據(jù)安全，保護個人信息權益，促進數(shù)據(jù)依法有序自由流動。

國內(nèi)學者圍繞數(shù)據(jù)跨境流動面臨的法律、安全和技術層面的多重挑戰(zhàn)，強調(diào)了加強國際合作和制定全面數(shù)據(jù)保護措施的重要性。張浩和陳全思提出政治因素、制度因素和安全因素等多元風險因素提高了智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)跨境流動合作的難度[38]。宋琦等認為智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)跨境風險主要包括重要數(shù)據(jù)、敏感信息非法傳輸至境外或存儲在境外平臺被非法共享、利用和分析，損害國家安全和利益[39]。還有研究認為智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)出境風險除了國家安全和國家間的數(shù)據(jù)競爭外，還包括數(shù)據(jù)主體的隱私與人身安全[40]、商業(yè)秘密泄露風險和數(shù)據(jù)處理者的不確定性[41]。還有學者認為現(xiàn)行法律未界定車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)權屬與個人信息保護方式，擬設定的數(shù)據(jù)出境審查制度是否足以保護國家安全有待探討[42]。

3 研究展望

從表1不難發(fā)現(xiàn)，近年來隨著智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展，車企數(shù)據(jù)風險事件主要集中在數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)泄露、隱私保護等方面。本文借助NVivo軟件對中國知網(wǎng)（CNKI）數(shù)據(jù)庫相關中文文獻中，智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)相關熱點詞匯詞頻進行了分析。通過NVivo軟件的詞頻查詢模塊，對本文文獻綜述梳理出的五個研究方向詞匯，在遴選出的期刊論文中的出現(xiàn)頻率進行統(tǒng)計。其中，“安全”詞頻為4895次、“流通、共享”詞頻為771次、“隱私”詞頻為772次、“權屬、產(chǎn)權”詞頻為82次、“跨境、出境”詞頻為524次。

通過比較文獻研究和實際案例，可以得出：（1）數(shù)據(jù)安全、個人數(shù)據(jù)隱私保護是文獻和案例研究的共同焦點，也是熱門研究方向。數(shù)據(jù)安全包括但不限于數(shù)據(jù)采集、存儲、傳輸、開發(fā)利用等過程的安全，以及用戶、車輛及環(huán)境信息等信息安全。個人數(shù)據(jù)隱私保護方面，如何保護用戶隱私成為一項日益重要的議題。（2）數(shù)據(jù)流通共享、數(shù)據(jù)跨境出境是文獻研究的新興方向。數(shù)據(jù)流通共享方面，政策需求、潛在場景、共性標準、關鍵技術、驗證示范等研究正在成為新的關注點；數(shù)據(jù)跨境出境方面，鑒于汽車行業(yè)全球化的特點，數(shù)據(jù)跨境流動的合作與監(jiān)管正成為新的研究領域。（3）數(shù)據(jù)權屬產(chǎn)權方面，已經(jīng)發(fā)生了一些風險和糾紛事件，但文獻研究還較少，隨著數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的發(fā)展，數(shù)據(jù)的權屬和產(chǎn)權問題正逐漸顯現(xiàn)。

本文通過CiteSpace軟件對國內(nèi)外關于智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)風險的研究現(xiàn)狀、熱點主題、前沿趨勢進行了系統(tǒng)的梳理和分析。發(fā)文時間和發(fā)文量方面，國外針對網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)的研究略早于國內(nèi)，自2015年以來國內(nèi)外相關研究呈穩(wěn)定增長趨勢。研究熱點和前沿方面，國內(nèi)側(cè)重于技術創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)政策、信息安全、法律規(guī)制方面的研究，國外則側(cè)重于結合大數(shù)據(jù)分析、交通模型、技術應用、個人隱私保護等開展研究；通過分析突現(xiàn)節(jié)點詞可知，國內(nèi)外網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)研究與大數(shù)據(jù)、數(shù)字孿生、機器學習等新一代信息技術的發(fā)展密切相關。通過對智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)風險的文獻熱點和案例焦點進行梳理比較，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)安全、個人數(shù)據(jù)隱私保護是文獻和案例研究的共同熱點，數(shù)據(jù)流通共享、數(shù)據(jù)跨境出境是文獻研究的新興方向，數(shù)據(jù)權屬產(chǎn)權問題逐漸顯現(xiàn)但文獻研究還比較少。

對智能網(wǎng)聯(lián)汽車的數(shù)據(jù)風險問題進行預估并提出相應的干預措施，對于推動智能網(wǎng)聯(lián)汽車全面準入和產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展具有重要意義。如何全面識別影響智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)的風險點？如何量化評價智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)風險，確定關鍵風險問題？如何針對關鍵風險設計和實施改建措施，確保智能網(wǎng)聯(lián)汽車的數(shù)據(jù)質(zhì)量？未來，數(shù)據(jù)風險發(fā)生的作用機理、發(fā)生概率和危害程度，數(shù)據(jù)風險挖掘、評價、管控的方法、模型和體系構建等都是值得探討的研究方向。

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收稿日期：2024?11?20

基金項目：上海市軟科學研究項目（23692105100）

作者簡介：張桁嘉（1992—），男，講師，博士研究生，主要研究方向為管理理論與方法；尤建新（通信作者）（1961—），男，教授，博士生導師，管理學博士，主要研究方向為管理理論與方法。