當前，全球數字化浪潮正推動汽車技術的迅猛發展，汽車產業核心競爭力正從傳統駕駛模式轉向智能駕駛時代，網絡通信、人工智能、互聯網應用等技術與汽車產業深度融合，智能網聯、自動駕駛等先進技術被廣泛應用于車輛中，車輛從傳統的交通工具升級為集感知、計算、通信于一體的“新型智能終端”。伴隨著技術演進，智能網聯汽車的網絡安全問題也日益嚴重，尤其是近年來發生多起汽車信息安全事件，引發行業高度關注。汽車的信息安全問題造成的后果不僅僅是個人隱私泄露、企業經濟受損此類，還可能對人員生命造成嚴重威脅，甚至威脅國家公共安全，車聯網安全已經成為汽車行業甚至全社會共同關注的焦點。

國內外不斷發布車聯網的網絡安全要求。包括針對歐盟國家和國內針對車企需要滿足的信息安全強制要求，如2021年發布的UNR155法規、GB44495-2024《汽車整車信息安全技術要求》，規定了汽車信息安全管理體系要求、車輛信息安全一般要求、車輛信息安全技術要求、審核評估及測試驗證方法。并通過護網行動等攻防演練，推動車聯網企業的安全能力從被動防御轉向具備實戰主動防御的能力。

盡管車聯網靶場需求旺盛，但是國內企業用戶卻面臨投入巨大，靶場卻淪為“昂貴的擺設” ，測試結果與真實威脅完全脫節 。市場上急需的“T型復合型人才”極度稀缺 ，人才斷檔成為制約靶場常態化運營的核心瓶頸等問題。

安全牛針對這一系列困境，基于深入調研國內領先廠商，發布《車聯網靶場應用指南（2025版）》。本報告將實戰化車聯網靶場定位為企業的高仿真實戰驗證的戰略性基礎設施，并提供從理念到實踐的全面指南。本報告將構建車聯網靶場的應用能力框架、關鍵技術和治理框架，洞察國內外應用現狀、探討如何創新性地應用實戰車聯網靶場技術，提供兼具前瞻性、實用性和可操作性的建設與運營路徑。旨在為國內企業提供一份體系化、可落地、具有前瞻性的實戰化車聯網應用指南，幫助企業真正將實戰車聯網靶場從一個技術工具，轉化為賦能企業安全韌性和業務發展的核心戰略資產。

關鍵發現

戰略定位與行業使命

• 車聯網靶場的戰略升級：車聯網靶場正從傳統的合規防御轉向實戰能力重構，驅動是國家法律法規的強制性與合規壓力趨嚴、車輛威脅的復雜性與安全挑戰、企業三脫節的應用困境。
• 車聯網靶場廠商定位轉型：實戰車聯網靶場正促使車聯網靶場廠商從傳統的安全產品供應商轉變為安全基礎設施的運營方和安全能力聚合的服務平臺，并定位于安全賦能者和產業資源連接器的角色。
• 車聯網靶場的價值量化評估成為焦點：車聯網靶場的價值核心正從模糊的“能力提升”轉變為“風險規避”和“ROI可視化”，市場正形成較為成熟的量化體系，例如通過降低潛在召回成本、降低風險暴露天數等量化數據進行價值的展示。

技術路線與創新方向

• “虛實融合”是車聯網靶場的技術基石：車聯網靶場的核心技術壁壘在于“虛實融合”，將真實的硬件與虛擬網絡環境結合，其中，車載協議和物理設備的模擬是實現測試高仿真的關鍵。
• AI賦能的車聯網靶場范式革命：AI將驅動車聯網靶場轉向“自動化”和“智能化”，但目前尚處于起步探索階段。目前AI賦能主要體現在智能助手、自動化攻擊路徑生成、場景編排和安全能力評估，以解決傳統車聯網靶場效率低下和場景不足的困境。
• 協議級深度挖掘的必要性：針對車載總線（CAN、V2X）的協議級深度漏洞挖掘成為實戰的關鍵，車聯網靶場應具備智能模糊測試，提高發現物理安全的底層協議漏洞能力。

市場應用與本土化優勢

• 當前國內市場創新優勢顯著，形成了虛實深度融合、車載虛擬化和協同互聯三大核心技術流派，不同廠商通過差異化的戰略意圖和技術壁壘，共同致力于解決車聯網靶場應用面臨的“實戰脫節、人才短缺和運營低效”等難題。
• 車載虛擬化的實用性突圍：國內部分廠商在車載OS級的虛擬化方面取得突破，能夠將T-Box、車機等關鍵部件的固件在純軟件環境運行，可提供成本更優、可并發的測試環境，解決實車測試的高成本和資源瓶頸。
• “可信眾測”模式：國內部分廠商通過可信眾測模式，利用風控沙箱硬件隔離技術和全程審計溯源機制，確保在測試數據安全、過程可控。解決車企引入外部資源時對數據泄露和過程失控的核心擔憂。
• “聯邦靶場”與生態協同：國內正在探索利用分布式異構互聯，構建多行業、多廠商的靶場的互聯互通，共享靶標、場景和算力，突破資源瓶頸和人才限制，是未來車聯網靶場發展的必然趨勢。

戰略挑戰與未來方向

• 國內車聯網靶場市場處于“初級建章”階段：雖然已經構建了總體的法律法規框架，但是缺乏具體細則、實施典范，同時，市場缺乏全面的實戰人才，并且技術成熟度和工程項目能力與國外仍有差距。
• 復合型人才的結構性短缺：國內普遍面臨“T型”復合型人才（具備安全技術深度和汽車工程廣度）的結構性短缺，成為制約車聯網靶場常態化運營和深度應用的核心瓶頸。
• “死靶場”的運營困境：多數車聯網靶場淪為“死靶場”，利用率低下，核心原因是缺乏常態化應用場景和可持續的運營模式。未來，車聯網解決方案將關注提高用戶自主開發場景的能力。
• AI應用的數據挑戰：AI賦能車聯網的深度應用主要受限于高質量訓練數據的獲取和標注，車聯網領域的攻防數據和固件樣本往往涉及企業商業機密，成為AI規模化應用的戰略性瓶頸。
• 供應鏈安全的“黑盒”問題：在供應鏈體系中，車聯網的設備供應商的安全能力較弱，且信息不透明，成為整車安全的主要隱患。未來，車聯網靶場將提高固件分析和SBOM管理能力，將車聯網供應鏈風險前置到準入階段。
• 車聯網靶場的價值提升：未來車聯網靶場的應用趨勢是從安全驗證級邁向戰略協同，車聯網靶場將不再僅僅是簡單的成本中心，而是成為汽車企業業務創新、風險管理和人才戰略的核心平臺。