现代车辆是融合了网络功能的物理信息系统，可能包含用于事故重建、犯罪调查、保修分析和网络安全事件响应的宝贵数字痕迹。然而，数字车辆取证（DVF）相较于计算机、移动设备和云取证仍不成熟，因为相关数据分散在车载组件、移动设备、制造商后端、第三方服务和物理证据中。本文通过系统综合学术文献、标准和实践来源，旨在弥合这一差距。首先，作者将DVF定义为在安全、法律、隐私和取证可靠性约束下，对车辆相关数字证据进行识别、保护、获取、验证、解释和报告的过程。其次，正式提出了DVF分类问题，即在易失性、可访问性、安全性、完整性和授权约束下，选择和关联证据源。第三，从文献和案例资料中提炼出八个特征：多用户、大规模网络化、网络物理系统、组件间依赖、功能数据、安全影响、可访问性和有限抽象。最后，增加了对抗视角和基于特征的分类程序，帮助调查人员在记录假设、局限性和失败案例的同时，优先处理证据源。本文的贡献不是算法性能声明，而是一个可复现的概念框架，用于理解、规划和沟通DVF调查。