文献
智能网联汽车采集数据权利研究
乔朝飞;任福;汽车产业在快速发展的同时，也给配套的法律制度建设提出了许多新的亟待解决的问题。其中，智能网联汽车（intelligent connected vehicles,ICV）采集数据权利的确定是一个亟待解决的关键问题。智能网联汽车采集数据的生成涉及多类主体，各类主体享有的数据权利目前尚不明确。针对此问题，本文根据《数据二十条》的有关规定，利用文献分析法，区分了智能网联汽车采集数据的来源者和处理者，并从数据来源者和数据处理者的角度出发，分析智能网联汽车采集数据的权利归属。智能网联汽车采集数据来源者促成了汽车采集数据的生成，享有数据的访问权、使用权和收益权。智能网联汽车采集数据处理者能够自主决定数据处理目的和处理方式，享有数据的持有权、使用权和经营权。
“车路云一体化”高精度地图安全应用的浙江探索与实践
楼燕敏;刘阳;何曼丽;智能网联汽车（intelligent connected vehicles,ICV）是具备环境感知、智能决策和自动控制，或与外界信息交互，乃至协同控制功能的汽车，代表汽车技术和产业未来发展的方向。“车路云一体化”是加快推动智能网联汽车技术突破和规模应用的关键所在，高精度地图在其决策系统中具有不可替代的作用。浙江省杭州-桐乡-德清联合体作为全国首批智能网联汽车“车路云一体化”应用试点城市，在高精度地图安全应用上进行了一系列探索与实践，取得多项成果。本文介绍试点城市在政策法规、技术标准、安全监管与场景应用方面的实践举措，总结相关经验，以期为其他试点城市提供参考借鉴。
基于主动学习与持续学习的智能网联汽车时空数据闭环系统
江昆;谢楚楚;王屯;赵旭禾;王博文;李奇骏;杨蒙蒙;杨殿阁;针对智能网联汽车数据闭环系统面临的数据维度灾难与稀疏度灾难，本文系统阐述了基于主动学习与持续学习的时空数据高效利用方法，分析了高维特征空间与稀疏数据分布对自动驾驶系统应对长尾场景造成的根本性制约，重点从系统架构设计、高价值数据挖掘、持续学习机制等维度展开了深入探讨。在系统架构方面，提出了车端、云端、后端协同的“车云一体化”架构，详细说明了各环节的功能定位与协同机制；在数据挖掘方面，系统梳理了从基于规则、数据分布到基于语义理解的三代技术演进路径；在持续学习方面，重点阐述了基于正则化、模型架构与数据回放的三类方法及其在克服灾难性遗忘方面的作用。最后，总结了对智能网联汽车数据闭环系统发展的主要贡献，并对大模型应用、地理信息安全、物理规则约束等未来发展方向进行了展望。
智能网联汽车地理空间信息监管的深圳实践
陈伟;赵军;刘江涛;龙琳;汤学建;随着智能网联汽车（intelligent connected vehicle,ICV）产业步入深水区，地理空间信息（geospatial information, GI）作为核心数据要素，其产业赋能与安全风险的冲突日益凸显。一方面，高阶自动驾驶对高鲜度、全要素地图数据存在刚性需求；另一方面，测绘地理信息在国家安全、商业秘密与个人隐私保护方面面临严峻挑战，传统的静态、离线式监管模式已难以适应ICV海量众源数据实时流转的特征。本文以深圳市的先行示范实践为例，探索一套既能筑牢国家与公共安全防线，又能充分释放产业创新活力的地理空间信息敏捷监管新模式。研究综合运用系统工程理论、敏捷治理理论与数据法学分析方法，首先从工程学视角论证了地理空间信息作为ICV系统“安全冗余”的不可替代性；其次，剖析了技术迭代与传统监管滞后性之间的结构性矛盾；最后，系统解构了深圳市“以安全为基石”的监管创新体系，详细阐述其在“功能脱钩”伦理重塑、“车路云一体化”动态要素激活以及“事前-事中-事后”全周期闭环监管平台建设方面的具体路径。研究表明，深圳模式通过制度创新有效破解了众源采集的合规性困境，依托一体化监管平台实现了对海量动态数据的可管可控，为构建国家级ICV地理空间信息安全防控体系提供了可复制的城市样本。
融合眼动与视场双流特征的驾驶员行为识别
黄丽娜;杨柳多姿;刘嵩雯;李连营;本文提出一种结合眼动数据与第一人称视角视频的驾驶行为识别方法，通过构建一个基于双支路ResNet-BiLSTM的混合网络模型，捕捉驾驶员的视觉注意变化，进而推测其行为意图。该模型采用双支路架构，分别用于提取眼动局部视野变化与视场全局视野变化的时空特征。每条支路首先通过ResNet子网络提取空间特征，随后将多维空间特征序列输入至双向长短期记忆网络（BiLSTM）。在特征融合阶段，引入自适应权重参数优化两条支路在特征融合中的贡献，从而提升驾驶行为的识别性能。本文在公开的DR(eye)VE自然驾驶数据集上对5类典型驾驶行为进行了识别实验。结果表明，与近年来行为识别领域中6种主流模型相比，本方法在识别准确率方面表现更优，比其中最优模型的识别准确率进一步提升2.6%，平均准确率提升达6.8%。
车载LiDAR与倾斜摄影融合的公路三维数字化底座高效构建方法
李振;张晓鹏;王国飞;李明;康霖帅;针对当前公路数字化水平滞后的问题，为落实交通强国战略及智慧公路建设的要求，本文提出一种融合车载LiDAR与倾斜摄影多源数据的公路三维数字化底座高效构建方法。首先，通过多源数据融合构建统一的高精度空间参考框架，进而融合点云强度与空间特征，自动提取道路标线、路缘石等关键要素；其次，结合道路设施自动化提取算法与三维参数化模板库，实现路面、标线、路缘石、护栏及杆状设施的高效半自动化建模；最后，设计了融合设施类型、颜色与形状特征的三级结构化属性编码体系。在辽宁省G25高速公路10 km示范段应用表明：模型关键要素平面精度优于15 cm（中误差4.2 cm），建模效率较传统方法提升60%以上。构建的数字化底座成功支撑了资产精细化管理、桥下净空分析等智慧应用，为公路数字化转型提供了高效可行的技术方案。
路转车场景重建与车端数据生成技术
何雷;纵瑞雪;张伊辰;黄润一;王子晗;李克强;端到端自动驾驶模型的发展对高质量、多模态感知数据在规模、精度及时空一致性等方面提出了更高要求，而传统依赖实车采集与人工标注的数据构建方式在成本、效率及场景覆盖能力方面受到明显制约。针对现有车端感知数据生成方法在视角泛化能力不足、遮挡处理受限及全局一致性建模困难等问题，本文在车路云一体化技术背景下，介绍了一种借助路侧感知数据的路转车场景重建与车端感知数据生成框架。该框架以路侧多源传感器获取的交通场景为基础，对静态环境要素与动态交通参与体进行统一建模与稠密化重建，构建具备可编辑性的三维场景表示；在此基础上，结合视角转换机制、虚拟传感器建模与生成式模型，实现车端激光雷达点云及多视角相机图像数据的生成。本文重点阐述该框架的整体设计思路与关键组成模块，为车端感知数据的构建与复用提供一种系统化的技术参考。
高精地图数据安全智能审查方法与挑战
吴佳桐;马照亭;侯笑宇;李冉;黄龙;高精地图数据蕴含大量重要的地理空间信息，具有较高的情报价值，一旦泄露或被窃取，将对国家安全和利益造成严重威胁。近年来，随着国家政策调整、试点区智能驾驶技术快速发展以及行业内地图众源更新需求的提升，为保障地理信息安全并满足产业发展要求，以智能审查替代传统人工审查已成为必然趋势。本文在“四分一体化”高精地图模型的基础上提出面向动静态要素的分类分级方法，将静态要素分为5大类、两个安全等级，将动态要素分为4大类、3个安全等级，解决了高精地图智能审查实现的核心问题；系统梳理和分析了高精地图的审查要点、审查模式以及实现智能审查所需的关键技术；进一步探讨了智能审查面临的主要挑战。该研究可为我国智能驾驶地图审查机制完善提供技术参考与方法支撑。
融合知识图谱的L4级自动驾驶高精地图智能审核平台设计与实现
黄晔;邓广然;蔡宇阳;陶岚;欧阳馨秋;柳其志;邱天奇;蔡忠亮;董广胜;我国L4级自动驾驶正加速发展，高精地图作为其核心基础设施，在车辆环境感知、精准定位等方面至关重要。针对当前高精地图审核存在的缺乏统一审查规范、传统人工离线审核效率低下、数据线上送审存在地理信息安全风险3大痛点，本文创新性地提出并构建了高精度地图审查规范和基于规范的审图知识图谱及4类审查模型，建立了“平台-任务-要素-流程”四位一体的协同审查机制，设计了覆盖全生命周期的数据全流程安全防护体系，研发了广州市高精地图智能审核平台，实现了高精地图的智能化审核。通过该平台完成了多家图商高精地图的审核，保证了审核质量的同时，审核效率提升了75%，有效保障高精地图的时效性，有效推动了高精地图审核工作向智能化、流程化方向转型，为行业提供了可复制推广的实践方案。
合肥市路名的命名规律及其时空特征分析
过家春;王丽娟;季军军;陈春平;束文杰;从建国初期合肥市路名命名规则的发端着手，将合肥市路名命名的历程划分为1950年代“以安徽省地名为主的路名命名方案”确立、1980至1990年代路名方案全面实现，以及2000年前后路名方案创新发展3个主要阶段，基本厘清了合肥市路名方案的形成与发展规律。在构词模式上，合肥市道路通名以“大道、高架、环路、大街、路、街、巷”等7类通名为主，符合道路通名命名的一般规律；道路专名主要包括地名路名、景区景点名称路名、历史人物姓名字号路名、植物类名称路名、红色文化路名、科技名词路名、空港区全国机场名称路名、历史文化老路名和寓意性构词路名等9种类型，路名构词模式体现了在“以安徽省地名为主的路名命名方案”基础上的传承、创新和发展，彰显了地域文化特色和城市特质。在空间分布上，合肥市路名呈现“以地名为主、地理方位对应”的整体空间分布特征；局部上，合肥市“组团式”命名路名的方式，则形成了各类空间尺度不一的路名群。