存在虚假有害内容

• 车载多模态大模型在面对复杂或隐晘提问时，可能无法准确识别潜在意图，进而生成不当甚至有害的回答内容，带来安全和合规风险。由于模型在图像、语音、文本等多模态输入下的推理逻辑难以完全可控，用户通过巧妙设计的问题可能绕过安全策略，诱导模型输出虚假信息、敏感内容或不当建议，增加车载场景下的监管难度和不可控性。

越权调用车载接口

• 大模型接入车载系统后，若权限控制不严，存在越权访问或调用敏感接口（如控制导航、车窗、刹车、自动驾驶等）的问题，可能带来严重的行车安全隐患。尤其在多模态输入或复杂指令情况下，模型误解用户意图并触发关键操作，将导致不可控的系统行为，危及人员和车辆安全。

散播破坏企业形象内容

• 当大模型在车载应用中被恶意提示诱导、攻击或未正确识别敏感话题时，可能输出对车企或合作品牌不利的内容，例如传播负面舆论、虚假信息或带有偏见的评论。这类内容一旦被用户感知或传播，将直接损害企业声誉，带来舆情风险及商业冲击。