本文针对现代车辆作为网络物理系统，可能包含对事故重建、犯罪调查、保修分析和网络安全事件响应有价值的数字痕迹，但数字车辆取证（DVF）相较于计算机、移动和云取证仍不成熟，因为相关数据分布在各车载组件、移动设备、制造商后端、第三方服务和物证中。论文通过对学术文献、标准和实践资料的梳理，进行了结构化综合。首先，将DVF定义为在安全、法律、隐私和取证妥当性约束下，对车辆相关数字证据进行识别、保存、获取、验证、解释和报告。其次，形式化了DVF分类问题，即根据易失性、可访问性、安全性、完整性和授权约束来选择和相关联证据来源。第三，从文献和案例中推导出八个特征：多用户、大规模联网、网络物理系统、组件间依赖、功能性数据、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流程，帮助调查者优先考虑证据来源，同时记录假设、局限和失败情况。贡献在于提供了一个可复现的概念框架，用于理解、规划和沟通DVF调查，而非算法性能主张。