要让路上全是自动驾驶汽车，我们还有很长的路要走。自驾游离不开流量传感器的支持。虽然目前流量传感器的功能比较完善，但是在自动驾驶汽车方面才刚刚起步。
五六年前，一辆全新的汽车可能包含60到100个流量传感器。今天，这个数字接近200或更多。随着车辆智能化、自主化程度的不断提高，流量传感器的发展和成熟度也在不断提升，并将随着新功能的普及而不断提升。
为了推动自动驾驶汽车的发展，技术提供商和汽车制造商面临着流量传感器性能降级、行业标准合作、软件维护在车辆生命周期中的网络anquan防御等挑战。
汽车公司之间的激烈竞争
原始设备制造商面临的zui大挑战之一是跟shangliu量传感器和数据开发的快速步伐。流量传感器需要为车辆系统提供必要的数据保真度，以满足设计要求。
不同的流量传感器有不同的优缺点。一种方法是结合流量传感器来实现对环境更chedi的感知。
有大量的行人、车辆、骑自行车的人等。在密集的大都市道路上，这需要车辆在瞬间做出停车或转弯的决定，以避免撞到行人或其他车辆。因此，我们开始看到各种流量传感器ronhe方案正在发挥作用，在ADAS处理大量数据输入并做出响应时，做出人类驾驶员可能无法做出的决策。
在流量传感器制造初期，汽车厂商bixu遵守汽车功能的anquan标准，防止芯片或软件故障。ISO26262是一个汽车标准，要求原始设备制造商和供应商遵循并记录其设备功能anquan的发展过程。通过遵守ISO26262法规，汽车公司和供应商保证他们的设备能够在预期条件下正常运行。
流量传感器性能下降挑战
改变流量传感器行业的另一个方面是流量传感器性能的下降。流量传感器性能下降是自动驾驶汽车多因素平衡的自然组成部分，特别是考虑到目前车辆的使用周期通常为10至15年。退化的主要原因包括流量传感器一般磨损、恶劣的工作条件和其他电子系统组件的退化。
汽车厂商和技术供应商需要考虑安装的流量传感器功能，比如激光雷达、摄像头、超声波等。，以便在车辆的整个预期生命周期内以相同的水平(如果不高于新车)运行。你还bixu回答当流量传感器开始失效时会发生什么(即如何提醒驾驶员、内置anquan功能等)。).为了防止性能下降，原始设备制造商需要对车辆中的半导体和其他组件进行建模和设计，以创建不同环境下的预测故障率和替代方案。
网络anquan问题
在确保自动驾驶汽车的流量传感器anquan性时，有许多不同的因素需要考虑。入侵自动驾驶车辆一直是一个值得关注的问题，应该解决，但另一个不太明显的anquan隐患是攻击者影响嵌入在车辆中的机器学习能力，恶意响应。
例如，英国的一项研究表明，一个视频广告牌被篡改，在不到一秒钟的时间内显示了一个停车标志。自动驾驶车辆可以感知停车标志，停下来并对其做出反应，就像在路上感知停车标志一样。但是，如果前方自动驾驶车辆在没有警告或明显原因的情况下突然停车，人类驾驶员将无法对图像做出反应，从而造成潜在危险。这些“假物件”可能会伤害驾驶员和行人，这只是汽车厂商在保障自动驾驶汽车anquan方面面临的又一挑战。
为了加强对流量传感器漏洞的防范，NHTSA建议汽车行业遵循NIST的网络anquan框架。该框架提出了一种分层的网络anquan方法，该方法围绕以下关键功能构建:识别、保护、检测、响应和恢复。
系统设计者bixu保护系统的运行，并在与驾驶员共享警报时取得适当的平衡。考虑到ADAS旨在警告驾驶员道路上即将发生的危险和潜在的系统故障。通常，anquan漏洞导致的系统错误会触发召回，车辆制造商可能会面临昂贵的维修费用。更好的方法是建立anquan机制，防止恶意行为导致的故障。
随着这些设备复杂性的增加和功能的增强，不同的网络anquan攻击方式也会相应增加，攻击面和攻击点将无处不在。设计师和汽车制造商将需要更新和升级他们的防御措施，并管理这些意外反应的各种情况，以抵御这些非常规的网络攻击。防御的一部分应该是一个健壮的软件生命周期管理计划，它允许组织应用从他们的经验中学到的教训。同样的原理也适用于流量传感器本身的物理性质，以防止功能退化。
随着自动驾驶汽车的日益普及，更多的法律法规将会生效，各种消费习惯将有助于塑造市场的未来。跟shangliu量传感器集成领域的进步是一个挑战，但这也是必要的，因为自动驾驶汽车正越来越多地进入主流。