当前，全球数字化浪潮正推动汽车技术的迅猛发展，汽车产业核心竞争力正从传统驾驶模式转向智能驾驶时代，网络通信、人工智能、互联网应用等技术与汽车产业深度融合，智能网联、自动驾驶等先进技术被广泛应用于车辆中，车辆从传统的交通工具升级为集感知、计算、通信于一体的“新型智能终端”。伴随着技术演进，智能网联汽车的网络安全问题也日益严重，尤其是近年来发生多起汽车信息安全事件，引发行业高度关注。汽车的信息安全问题造成的后果不仅仅是个人隐私泄露、企业经济受损此类，还可能对人员生命造成严重威胁，甚至威胁国家公共安全，车联网安全已经成为汽车行业甚至全社会共同关注的焦点。
国内外不断发布车联网的网络安全要求。包括针对欧盟国家和国内针对车企需要满足的信息安全强制要求，如2021年发布的UNR155法规、GB44495-2024《汽车整车信息安全技术要求》，规定了汽车信息安全管理体系要求、车辆信息安全一般要求、车辆信息安全技术要求、审核评估及测试验证方法。并通过护网行动等攻防演练，推动车联网企业的安全能力从被动防御转向具备实战主动防御的能力。
尽管车联网靶场需求旺盛，但是国内企业用户却面临投入巨大，靶场却沦为“昂贵的摆设” ，测试结果与真实威胁完全脱节 。市场上急需的“T型复合型人才”极度稀缺 ，人才断档成为制约靶场常态化运营的核心瓶颈等问题。
安全牛针对这一系列困境，基于深入调研国内领先厂商，发布《车联网靶场应用指南(2025版)》。本报告将实战化车联网靶场定位为企业的高仿真实战验证的战略性基础设施，并提供从理念到实践的全面指南。本报告将构建车联网靶场的应用能力框架、关键技术和治理框架，洞察国内外应用现状、探讨如何创新性地应用实战车联网靶场技术，提供兼具前瞻性、实用性和可操作性的建设与运营路径。旨在为国内企业提供一份体系化、可落地、具有前瞻性的实战化车联网应用指南，帮助企业真正将实战车联网靶场从一个技术工具，转化为赋能企业安全韧性和业务发展的核心战略资产。
关键发现
战略定位与行业使命
车联网靶场的战略升级：车联网靶场正从传统的合规防御转向实战能力重构，驱动是国家法律法规的强制性与合规压力趋严、车辆威胁的复杂性与安全挑战、企业三脱节的应用困境。
车联网靶场厂商定位转型：实战车联网靶场正促使车联网靶场厂商从传统的安全产品供应商转变为安全基础设施的运营方和安全能力聚合的服务平台，并定位于安全赋能者和产业资源连接器的角色。
车联网靶场的价值量化评估成为焦点：车联网靶场的价值核心正从模糊的“能力提升”转变为“风险规避”和“ROI可视化”，市场正形成较为成熟的量化体系，例如通过降低潜在召回成本、降低风险暴露天数等量化数据进行价值的展示。
技术路线与创新方向
“虚实融合”是车联网靶场的技术基石：车联网靶场的核心技术壁垒在于“虚实融合”，将真实的硬件与虚拟网络环境结合，其中，车载协议和物理设备的模拟是实现测试高仿真的关键。
AI赋能的车联网靶场范式革命：AI将驱动车联网靶场转向“自动化”和“智能化”，但目前尚处于起步探索阶段。目前AI赋能主要体现在智能助手、自动化攻击路径生成、场景编排和安全能力评估，以解决传统车联网靶场效率低下和场景不足的困境。
协议级深度挖掘的必要性：针对车载总线(CAN、V2X)的协议级深度漏洞挖掘成为实战的关键，车联网靶场应具备智能模糊测试，提高发现物理安全的底层协议漏洞能力。
市场应用与本土化优势
当前国内市场创新优势显著，形成了虚实深度融合、车载虚拟化和协同互联三大核心技术流派，不同厂商通过差异化的战略意图和技术壁垒，共同致力于解决车联网靶场应用面临的“实战脱节、人才短缺和运营低效”等难题。
车载虚拟化的实用性突围：国内部分厂商在车载OS级的虚拟化方面取得突破，能够将T-Box、车机等关键部件的固件在纯软件环境运行，可提供成本更优、可并发的测试环境，解决实车测试的高成本和资源瓶颈。
“可信众测”模式：国内部分厂商通过可信众测模式，利用风控沙箱硬件隔离技术和全程审计溯源机制，确保在测试数据安全、过程可控。解决车企引入外部资源时对数据泄露和过程失控的核心担忧。
“联邦靶场”与生态协同：国内正在探索利用分布式异构互联，构建多行业、多厂商的靶场的互联互通，共享靶标、场景和算力，突破资源瓶颈和人才限制，是未来车联网靶场发展的必然趋势。
战略挑战与未来方向
国内车联网靶场市场处于“初级建章”阶段：虽然已经构建了总体的法律法规框架，但是缺乏具体细则、实施典范，同时，市场缺乏全面的实战人才，并且技术成熟度和工程项目能力与国外仍有差距。
复合型人才的结构性短缺：国内普遍面临“T型”复合型人才(具备安全技术深度和汽车工程广度)的结构性短缺，成为制约车联网靶场常态化运营和深度应用的核心瓶颈。
“死靶场”的运营困境：多数车联网靶场沦为“死靶场”，利用率低下，核心原因是缺乏常态化应用场景和可持续的运营模式。未来，车联网解决方案将关注提高用户自主开发场景的能力。
AI应用的数据挑战：AI赋能车联网的深度应用主要受限于高质量训练数据的获取和标注，车联网领域的攻防数据和固件样本往往涉及企业商业机密，成为AI规模化应用的战略性瓶颈。
供应链安全的“黑盒”问题：在供应链体系中，车联网的设备供应商的安全能力较弱，且信息不透明，成为整车安全的主要隐患。未来，车联网靶场将提高固件分析和SBOM管理能力，将车联网供应链风险前置到准入阶段。
车联网靶场的价值提升：未来车联网靶场的应用趋势是从安全验证级迈向战略协同，车联网靶场将不再仅仅是简单的成本中心，而是成为汽车企业业务创新、风险管理和人才战略的核心平台。
