封装：将驾驶行为评分模型封装为可迁移的数字身份

驾驶行为评分模型通常与车辆绑定，驾驶员换车后评分归零。V80J将模型“封装”为可迁移的数字身份，驾驶员登录后模型自动迁移，实现跨车一致评价。

🆔 驾驶行为数字身份

V80J利用TEE安全环境存储驾驶行为模型核心参数（神经网络权重、个人化阈值），并将其与驾驶员生物特征（如按键习惯、座椅位置）绑定生成数字身份。当驾驶员登录另一台V80J时，系统通过蓝牙或云端安全传输模型参数，在10秒内完成模型迁移。新车辆按照该驾驶员的个人习惯调整预警阈值、偏好设置，并将驾驶行为数据纳入原有评分体系，实现跨车评分一致。模型封装采用差分隐私，仅迁移必要参数，不暴露原始驾驶数据。

行为同步每日驾驶结束后，模型增量更新至云端

防冒用模型与驾驶员生物特征绑定，换人无效

🚛 场景：物流车队驾驶员轮换

驾驶员A临时驾驶车辆B，登录后V80J自动迁移其个人驾驶模型。行驶中，系统按照其习惯发出“急加速”预警，A感觉与驾驶自己车辆无异。当日驾驶评分计入其个人档案，而非车辆档案。

生态参照： 径卫视觉、锐明技术驾驶员监测系统需重新配置；V80J模型封装实现行为数据随人走，在大型车队、共享车队场景价值显著。