百度系大牛創業：AI大模型翻涌，汽車安全有了新型“防護罩”

2023年初，橫空出世的對話型AI大模型ChatGPT席捲全球，徹底顛覆了人工智能的潮水方向。兩年過去，OpenAI仍朝着通用人工智能（AGI）方向前進，Meta等科技公司不斷跟隨，推出了更強勁的開源大模型作爲反擊。

但對現實世界而言，一個超強的通用大模型並不能覆蓋所有行業的問題。於是，在追逐更大更強的AI性能之外，大模型也在以應用、底層技術等方式，加速滲入實際產業中。

比如智能汽車行業，在引入AI大模型、喂以海量數據後，特斯拉的自動駕駛軟件包FSD在北美地區的表現，比過往任何時刻都更擬人。

AI大模型與汽車產業的交匯，顯然不止於此。在智能座艙、汽車安全等領域，當下都有AI大模型技術重構產業的趨勢。智能座艙引入AI大模型後，車內語音對話更加貼心與擬人。

而汽車安全，也許是個更隱秘，但卻與汽車用戶、產業安全高度相關的領域。尤其是，當下智能汽車聯網功能越來越多，安全漏洞、黑客攻擊的手段也更加多元與無處不在。

AI大模型的到來，能讓汽車安全體系長出更強大的防禦罩。這也是國內汽車安全公司木衛四創立的初衷：採用雲原生、數據驅動的方式，藉助AI的能力打造一個能自我迭代與升級的汽車安全體系。

今年8月，木衛四的汽車安全大模型“蝴蝶AI”從1.0版本迭代到了2.0版本，在智能運營安全底座的基礎上，進化出了一批智能體羣，能力更加豐富。其AI可以在數百萬輛的汽車異常日誌中自動識別黑客攻擊和汽車異常狀況，幫助車企實時識別汽車安全風險。

值得關注的是，木衛四創始人云朋還是百度Apollo的元老級人物，曾是百度安全技術委員會主席。當AI大模型、百度Apollo元老齊聚時，汽車安全與AI會擦出什麼火花？

不同於在車上安裝殺毒軟件的思路，木衛四從2022年成立時，就致力於用雲端AI分析、大數據等來構建網絡安全監控和異常洞察能力。

在全球市場中，國際汽車安全公司Upstream Security 也走了類似的道路，該公司還獲得了瑞典卡車製造商沃爾沃集團、韓國現代汽車等車企的投資。

而木衛四之所以選擇AI來解安全難題，與創始團隊的百度背景不無關係。

2017年，時任百度總裁兼首席運營官的陸奇喊出了“All in AI”的口號後，無數AI人才先後匯聚到百度。

但人才因AI匯聚，也因AI熱潮而流失。2016年後百度這批AI大牛們，在資本的推動下，多數都走上了創業之路。百度也因此被稱爲“AI黃埔軍校”。

36氪經公開資料整理

汽車行業是百度AI人才的關鍵流向。前百度研究院院長餘凱創辦的地平線機器人，目前已經成長爲國內乘用車智能計算平臺的關鍵角色。百度史上最年輕的T10、編程天才“教主”樓天城，與前百度首席架構師彭軍創辦的小馬智行，依然是國內估值最高的自動駕駛公司，達85億美元；

從百度走出的地平線、小馬智行、文遠知行等，都已經走到了上市IPO的前夕；毫末智行CEO顧維灝、中智行創始人王勁、主線科技CEO張天雷、斯年智駕CEO何貝、寬凳科技劉駿等人，無一不是從百度走出來的自動駕駛創業大牛。

當新一輪AI大模型浪潮來臨時，百度AI大牛們沒有錯過這個戰場。比如第四範式等創業公司已經將行業大模型應用在多個垂直行業。

木衛四的創立，也是百度AI人才持續出走、創業的一個縮影與切片。

與AI大牛創業的心路歷程相似：雲朋從2014年加入百度，一年後開始負責Apollo無人車的安全業務，與Apollo的各種自動駕駛元老都熟識。

2017年百度創始人李彥宏開着無人車上五環的背後，就有云朋所在的安全團隊的護航。雲朋搭建的百度無人車信息安全體系架構，還成了Apollo開源平臺的一部分。

從事安全行業近20年，雲朋做到了百度安全技術委員會主席、百度Apollo首席安全架構師的職位。但他隱約覺得，智能汽車的安全賽道正處於“東方魚肚白”之際。

“就像十多年前的互聯網安全一樣，汽車行業會迎來網絡安全的黃金年代。AI人工智能將是汽車安全爆發的絕佳契機。”雲朋說道，他不願錯過這樣的機會，現在來看這條路無疑是對的。

於是他說服了同在百度的好友、幾個小夥伴一起，在疫情的壓力之下，創立了木衛四。百度系創業大軍中，也從此多了雲朋與木衛四的身影。

事實上，“木衛四”是木星第二大衛星的名字。木衛四表面曾受到許多隕石撞擊，但地殼依然穩定沒有裂痕。科學家們認爲木衛四是建立太空基地的最佳安全地點，能爲人類走向宇宙深處提供後援支持。

雲朋希望公司能像“木衛四”行星一樣，提供穩定的守護汽車安全內核的能力，同時支撐智能汽車走得更遠。

在2023年春節後，AI大模型爆火後，雲朋更加確信了AI與汽車安全的賽道將會迎來爆發期。

他很認同百度創始人李彥宏的一個觀點：基於大模型的智能體是AI時代的網站，將會有幾百萬，甚至更大量的智能體出現，形成龐大生態。

“就很像2000年初時候轟轟烈烈涌現的網站，有海量的功能和需求，有些網站可能走向衰敗，但也有網站走向千億價值。”

雲朋認爲，ToB領域，AI大模型會出現很大的獨角獸。尤其在汽車安全這樣的產業端，垂直大模型有機會做些通用大模型做不到的事情。

智能汽車從未像當下一樣火熱，汽車的電子電氣架構正在越來越集中化，車輛朝着機器人的方向演進。但盛況之下也有暗影，網絡攻擊正成爲智能汽車安全的重要威脅。

2021年，曾有黑客遠程入侵併控制了一輛Model S，通過漏洞打開車門將車開走。更令人感到可怕的是，黑客還能向Model S發送命令，在車輛正常行駛中突然關閉系統引擎。類似的案例不算罕見。

據木衛四發佈的《2024半年度汽車漏洞及威脅情報》調研，上半年全球出現的安全事件中，70%的攻擊都是遠程攻擊，尤其是智能座艙、充電服務、智能控車、自動駕駛等，都是安全威脅較高的場景；而物理攻擊僅佔5%。

木衛四發佈的《2024半年度汽車漏洞及威脅情報》

根據聯合國法規草案，預計到2030年汽車聯網率將接近100%，目前許多互聯汽車已經發展到15-20個威脅面，並不斷增加新的功能和互聯。如果車輛上的聯網功能日漸增多，汽車安全隱患也始終成爲車企安全與用戶駕駛心頭隱憂。

在一些社交平臺上，也時常有車主用戶吐槽“手機頻繁收到車輛預警信息，但最終是虛驚一場”。

因此，無論是宏觀體系化的安全預防，還是從細微處預警優化用戶體驗，都考驗着車企的汽車安全意識與能力。

爲此，工業和信息化部也頒佈了相關法規條例，要求加強駕駛輔助功能等產品安全，從法規層面給出汽車安全的落地建議與措施。

雲朋也認爲，汽車安全會從單點攻防階段，走向一個能主動防護、自我迭代的時代。“原來的攻防手段相對單一，但車企越來越需要一個體系化的產品，從車輛的研發設計到運營全生命週期都需要防禦。”

“60分不具備防禦未知危險的能力，不具備成長性；90分就是更先進的人工智能去應對不斷的變化。是抵禦未知的安全漏洞，與黑客攻擊等。”

AI大模型技術引入後，木衛四可以幫助車企更快搭建出一個能達90分的汽車安全體系。

據云朋介紹，木衛四的汽車安全運營平臺VSOC，可以用AI算法對汽車數千個汽車信號量的深度分析，將用戶行爲與惡意活動區分開來。比如對TBOX、IVI、CGW、BCM、TSP雲服務、OTA服務、APP服務、密碼基礎設施等資產持續監測及響應，以及數十種智能化服務。

雲朋告訴36氪，傳統的安全算法依賴於工程師手寫的預規則，如果一分鐘內車輛連續五次開門，系統就會觸發警告。但這樣的規則很難靈活應對複雜的現實場景，比如有娃家庭可能在週末就會經常出現小孩子連續誤開車門的情況。

而基於Transformer等大模型架構，可以將安全隱患更早地扼殺於微時。AI大模型天然地具備從海量數據中捕捉規律的能力，能夠從用戶日常習慣中，理解用戶行爲背後的含義，做出更精準的預警。

比如理解家庭有娃背景後，如果小孩即便連續多次打開車門，系統不會認爲這是一個異常行爲，從而減少不必要的安全預警與提醒。用雲朋的話來說，在AI大模型的幫助下，汽車安全完全可以做到千車千面。

除了技術底層引入AI大模型框架之外，木衛四的蝴蝶大模型還能以對話大模型助手的方式出現，以及關於汽車合規、安全運營、數據分析等多個智能體，幫助車企搭建全生命週期的安全體系。

比如，當車企運營人員打開VSOC時，看到幾十萬條的安全告警信息時，如果沒有大模型助手的分析，很容易在海量預警中忽視真正有風險的安全漏洞。但用VSOC助手後，運營人員可以直接提問：這麼多異常車門狀態警告中，哪些是真正有威脅的案例？

木衛四曾做過對比，在汽車安全的問答領域，與ChatGPT相比，木衛四的大模型有着更好的法規理解與問答表現。

曾有一次客戶演示中，由於演示效果不錯，雲朋和團隊還被要求展示底層代碼，來看看是否真的基於AI大模型，團隊也當即打開了後臺以作驗證。

雲朋表示，有了AI大模型算法後，可以省去專門的數據分析工程師的人力角色，數據分析工作有超30%以上的效率提升。

這背後也離不開木衛四對AI大模型的投入。木衛四對蝴蝶大模型，輸入了十幾個國家和地區的汽車安全法規，以及一些私域的數據案例等訓練，比如涵蓋4S店，甚至跟銷售、產品質量等相關數據。經過一年的強化訓練，木衛四的AI大模型已經有長足進步。

對車企而言，如何體系化地部署與構建汽車安全體系是一個長期命題。而木衛四也通過與雲廠商的提前合作，將汽車安全大模型的私有云部署成本降至百萬元內，車企可以在更短時間內部署私有化的安全運營體系。

但在汽車網絡安全之外，智能汽車網絡攻擊還會發生在自動駕駛汽車、車路協同V2X等場景，基於行業痛點需求，木衛四的安全解決方案也覆蓋了智能駕駛、充電樁等領域，同時提供汽車安全情報服務。

比如在智能駕駛領域，木衛四可以針對智駕的行車安全、用戶隱私和傳感器安全，提供全面的解決方案，涵蓋高速NOA、城市ICA+、記憶泊車、自動泊車、智能召喚等多個業務場景。

而在威脅情報平臺方面，木衛四還能從深網和暗網處獲取情報，針對車廠、Tier 1 和 Tier 2 供應商、網聯汽車服務提供商等各種汽車細分市場提供量身定製的汽車威脅情報服務。

木衛四的目標是，以汽車網絡安全運營爲抓手，在AI大模型的助力下衍生一批智能體功能，覆蓋整車安全範圍。

在前沿的AI能力與靈活方案下，雲朋透露，目前其蝴蝶大模型已經進入了商業化交付進程。木衛四在歐洲建立了全球化運營中心，已經對中國最大的出海車企提供海外服務；同時也在爲海外車企進入中國提供安全運營服務。

雲朋告訴36氪，一家車企因爲在海外市場看到了知名汽車安全公司Upstream Security 的AI安全能力之後，在國內蒐羅了一圈，發現只有木衛四能做，於是爽快地與木衛四達成了合作。

包括寶馬中國、福特中國、賽力斯、奇瑞、上汽、廣汽、蔚來、合衆等車企，都是木衛四的合作伙伴。

此外，木衛四還與百度、360等公司開展技術合作，將公司的核心產品VSOC汽車信息安全運營中心與對方的入侵式檢測防禦服務實現優勢互補，從車端、雲端全方位保護車輛核心數據、資產、智能化場景的安全。

木衛四還在建立面向全球化的合作生態，跟華爲雲、百度雲、阿里雲、亞馬遜雲、微軟雲等雲廠商，國內計算平臺企業地平線，德勤等機構都建立了生態合作關係。

而在產品不斷演進、商業落地不斷破局、生態不斷開拓的背景下，木衛四也受到了不少資本機構的青睞。今年5月，木衛四就完成了數千萬元Pre-A輪，投資機構包括國海瑞丞與胡楊林資本。此前，木衛四還拿到了紅杉中國種子基金的天使輪融資。

從百度出走，技術大牛們迎頭趕上了AI的浪潮，讓垂直產業有了被AI重塑的可能。汽車安全只是衆多等待爆發的賽道之一。

而像木衛四以AI爲核心的汽車安全公司，可以幫助車企、供應商快速搭建更穩固、更強大、能進化的汽車安全體系。木衛四已經做好準備，在AI大模型浪潮中留下自己的痕跡。