裸奔的特斯拉，也難以實現(xiàn)駕駛自由

　　曾經(jīng)在李彥宏看來，中國用戶可以為了便利放棄隱私安全。但是如今在智能汽車領(lǐng)域，即使車主們信息裸奔，駕駛自由卻依然難以實現(xiàn)。

　　幾年前汽車行業(yè)曾經(jīng)大膽預測的自動駕駛時間表，如今卻在不斷推遲。2019年以前，大家對于自動駕駛技術(shù)難以應用的普遍認知歸咎于當時不能滿足低延時要求的4G網(wǎng)絡。

　　隨著2020年5G基礎發(fā)展和部署的完善，滿足自動駕駛的低延時網(wǎng)絡成為可能，被稱為5G元年的2020年，也迎來了自動駕駛元年。

　　2020年2月，在一個公開的播客節(jié)目中特斯拉CEO馬斯克承諾：2020年底，實現(xiàn)全自動駕駛—即特斯拉汽車在沒有駕駛員任何干預的情況下，自動行駛到目的地。

　　為了表示信心，在同年4月的特斯拉自動駕駛開放日上，馬斯克再次強化承諾：2020年底，特斯拉將Autopilot系統(tǒng)升級到全自動駕駛功能，配置在Model S和Model 3上，并且將部署超過100萬輛無人駕駛計程車。

　　在2020年7月9日于上海舉行的世界人工智能大會開幕式上，馬斯克進行演講并表示：特斯拉已經(jīng)非常接近L5自動駕駛了，有信心在2020年完成開發(fā)L5級別的基本功能。

　　在馬斯克看來，實現(xiàn)L5級別的全自動駕駛不存在根本性難題，只是還有很多要解決的細節(jié)性問題。

　　如今關(guān)于特斯拉自動駕駛時間表的這一切正在被媒體們認為是馬斯克泡沫，因為事實證明在2020年沒有實現(xiàn)的L5級別自動駕駛，即使在2021年也幾乎難以實現(xiàn)。

　　曾經(jīng)被馬斯克認為只是細節(jié)性的小問題，如今正在成為使智能汽車深陷輿論的大問題。

　　| 無處不在的車主裸奔

　　根據(jù)英特爾公司預測，2020年一輛每天運行8小時的自動駕駛聯(lián)網(wǎng)汽車可以產(chǎn)生4TB的數(shù)據(jù)。作為對比，2020年互聯(lián)網(wǎng)用戶每天產(chǎn)生1.5GB數(shù)據(jù)量，以此計算，一輛聯(lián)網(wǎng)汽車每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量相當于3000人每天產(chǎn)生的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)量。

　　這么龐大的數(shù)據(jù)量主要來自于為了實現(xiàn)自動駕駛，遍布汽車的數(shù)百個車載傳感器。以英特爾研究數(shù)據(jù)來看，攝像頭每秒可以產(chǎn)生20-40Mb的數(shù)據(jù)，激光雷達每秒產(chǎn)生將近10-70MB的數(shù)據(jù)。

　　雖然數(shù)據(jù)量驚人，但是對于數(shù)據(jù)的采集方式和用途，新能源廠商們卻得不到車主的信任。

　　以最近馬斯克在推特親自下場回應，引發(fā)社會爭議的特斯拉監(jiān)控門為例。事情的起因是馬斯克發(fā)推文提醒自動駕駛Bate版本的試用用戶，稱根據(jù)監(jiān)控攝像頭發(fā)現(xiàn)有部分車主對于道路情況沒有足夠關(guān)注，對于這部分用戶要收回試用權(quán)限。

　　隨后有網(wǎng)友追問車內(nèi)攝像頭是不是可以監(jiān)控車主，馬斯克回答是的。之后關(guān)于特斯拉是否監(jiān)控車主，侵犯隱私的問題引發(fā)網(wǎng)友熱議。

　　對于此事，特斯拉官方隨后在3月19日發(fā)布聲明表示：特斯拉的車輛不存在通過車內(nèi)攝像頭侵犯車主隱私的行為，并強調(diào)稱，所有中國市場上的特斯拉車輛均未開啟車內(nèi)攝像頭。

　　官方的回答并沒有讓車主們安心，根據(jù)新浪科技最近的一次微博投票顯示，70%的人表示不相信。主要原因可能是因為在2017年時，對于車內(nèi)攝像頭的功能，馬斯克曾經(jīng)表示是為了共享自動駕駛汽車準備的，通過攝像頭可以來監(jiān)控是否有人故意弄臟你的車。

　　后來自動駕駛無限期推遲，共享計劃也不了了之。但是車內(nèi)的攝像頭卻被用來監(jiān)視司機，這讓車主們認為監(jiān)控與否完全取決于特斯拉，自己不能知曉也不能自由控制。

　　車內(nèi)攝像頭監(jiān)控不是什么新鮮事，以國內(nèi)為例，根據(jù)交通部規(guī)定，部分車輛安裝智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)早已成為必要條件——依據(jù)交通運輸部辦公廳發(fā)布的“關(guān)于推廣智能視頻監(jiān)控報警技術(shù)的通知”，在2020年6月30日前，所有“兩客一危”車輛需安裝完畢。

　　但是人們對于智能汽車卻不再相信，因為相較于自己按照規(guī)定通知安裝的知情權(quán)，特斯拉等智能汽車可能不需要讓你知道，通過軟件更新就可以啟動車內(nèi)攝像頭。

　　根據(jù)《IT時報》報道，蔚來、小鵬等一批造車新勢力的部分車型上都有攝像頭，目的是監(jiān)測車主是否疲勞駕駛。對于是否會侵犯隱私，廠商們都表示只會檢測駕駛員眼球，在疲勞駕駛時車輛給予提醒。

　　業(yè)內(nèi)人士表示“疲勞提醒”等類似功能也被作為一個車輛智能化的亮點來進行售賣，而且不上傳云，本地就可以處理數(shù)據(jù)信息并做出提醒。

　　如果說車內(nèi)攝像頭是為了駕駛安全，那么被稱為自動駕駛汽車“眼睛”的車外攝像頭則成為特斯拉會侵犯隱私的官方懷疑。

　　根據(jù)相關(guān)媒體報道，特斯拉被禁止停放在相關(guān)國家安全家屬院內(nèi)，主要因為特斯拉會主動收集車身周圍的外部環(huán)境情況。此前這一模式被認為是特斯拉智能化的表現(xiàn)之一，稱為“哨兵模式”。

　　根據(jù)外媒報道，對于特斯拉汽車，儀表板相機和自拍相機可以在汽車停放時記錄，而對于車主而言，他們不可能知道特斯拉何時會這樣做。這些攝像頭支持“哨兵模式”等功能，此外，它們還能使雨刷“看到”雨滴，并自動工作。

　　除了擔心會泄露隱私的攝像頭問題，不起眼的二手零件隱私問題此前也引發(fā)擔憂。

　　美國消費者媒體CNBC此前指出，如果你不幸撞毀了你的特斯拉汽車，即使它被拖往垃圾場，你也不要忘記，它可能帶著一大堆有關(guān)你的歷史，因為特斯拉電動汽車所存儲的數(shù)據(jù)遠超出你的想象。

　　2020年一個化名為“GreenTheOnly”的白帽黑客，通過在eBay購買的特斯拉二手零件，從中提取出包括但不限于手機電話本、通話記錄、日歷項目、Spotify和Wi-Fi密碼、家庭和工作地點的定位、導航去過的位置，以及允許訪問Netflix和YouTube(還有附加的Gmail帳戶)的會話cookies。

　　不僅如此，在2019年3月，根據(jù)美國消費者新聞報道，打撈出來的特斯拉汽車也依然存儲有數(shù)據(jù)。雖然用戶可以利用工廠設置選項清除汽車中的敏感數(shù)據(jù)，但一旦舊部件從汽車上拆除，用戶就無法進行清除。

　　不僅特斯拉有隱私問題，其他品牌的汽車也有同樣的隱私問題。美國聯(lián)邦貿(mào)易委員會(FTC)此前曾向司機發(fā)出警告，提醒他們不要將自己的手機與租來的車輛配對，并敦促他們學會在退還租車或出售自己的汽車之前，將汽車系統(tǒng)“擦”干凈。

　　GreenThely解釋說：“汽車在什么時候記錄什么，以及在內(nèi)部系統(tǒng)中存儲什么，特斯拉在這方面并不是超級透明的。你可以選擇退出所有數(shù)據(jù)收集，但之后你就失去了軟件更新和其它一大堆功能。因此，可以理解的是，沒有人會那樣做，甚至可能包括我在內(nèi)”

　　數(shù)據(jù)知情權(quán)不清晰，作為車主不知道自己購買的汽車處于什么狀態(tài);二手零件數(shù)據(jù)抹除不徹底，車主隱私信息伴隨著二手零件在不同人之間流轉(zhuǎn)。

　　根據(jù)今年兩會上海市信息安全行業(yè)協(xié)會會長談劍鋒提交的《關(guān)于加強對智能汽車數(shù)據(jù)安全監(jiān)管》提案中的統(tǒng)計數(shù)據(jù)稱：特斯拉可以采集覆蓋車主個人信息、車輛環(huán)境信息、車輛行駛信息、車主手機信息等200多項信息，國內(nèi)同類廠商也采集有170多項。

　　大量的信息數(shù)據(jù)被采集用來支持自動駕駛，但是即使如此，自動駕駛卻依然難以實現(xiàn)。

　　| 難以自由的自動駕駛

　　自動駕駛的穩(wěn)定性和車主們的隱私安全一樣，也是一個不可知的數(shù)據(jù)黑盒。

　　以一直對外公開宣稱自動駕駛的特斯拉為例，3月6號馬斯克稱特斯拉完全駕駛系統(tǒng)測試版已經(jīng)發(fā)布。但是內(nèi)測版本推出不久后，在一段測評博主13分鐘的公開視頻中，自動駕駛模式下的特斯拉汽車在美國加州某街道狀況頻出。

　　3月23日，在中國臺灣的特斯拉Model 3車主在當?shù)卦囉米詣玉{駛功能時發(fā)生事故，車輛在闖過紅燈后撞上多臺橫向行駛的摩托車，并最終翻車。此前一周內(nèi)，另一輛特斯拉Model3在美國密歇根州撞上了一輛靜止的警車，引來了美國國家公路交通安全管理局的調(diào)查。

　　3月18日，美國國家公路交通安全管理局正式宣布，該機構(gòu)已針對27起特斯拉自動駕駛系統(tǒng)的安全事故進行調(diào)查，其中至少有3起是最近數(shù)周內(nèi)發(fā)生的。

　　事實上，從2016年開始，自動駕駛相關(guān)的安全事故就不斷發(fā)生。

　　2016年1月20日，京港澳高速河北邯鄲段發(fā)生一起追尾事故，一輛特斯拉轎車直接撞上一輛正在作業(yè)的道路清掃車，特斯拉轎車當場損壞，司機高雅寧不幸身亡。歷時一年多，2018年2月27日，特斯拉確認事故發(fā)生時車輛開啟自動駕駛功能。

　　2016年5月7日，佛羅里達州一名司機因傳感器和攝像頭系統(tǒng)未能檢測到一輛橫穿馬路的大貨車，從而沒有采取制動而喪生，引發(fā)了對特斯拉自動駕駛技術(shù)的諸多質(zhì)疑。

　　2017年3月24日，Uber的一輛自動駕駛車在路試時與另一輛SUV發(fā)生碰撞;2017年8月26日，Google自動駕駛汽車發(fā)生過十幾次的交通事故。

　　自動駕駛難以實現(xiàn)，自動駕駛的事故原因卻基本都是人為。

　　2020年1月份，美國國家公路交通安全管理局(NHTSA)收到一份特斯拉“意外加速”的事故請愿書，僅美國單一市場涉及123輛車和110起撞車事故，52人受傷。

　　報告中稱，當車主試圖將特斯拉車輛停在車庫或路邊時，車輛發(fā)生了突然加速事件。還有一些車主表示，突然加速發(fā)生在交通行駛過程中或使用自動駕駛輔助系統(tǒng)時，最終導致撞車。涉事車輛包含2013年至2019年生產(chǎn)的特斯拉汽車，Model 3、Model S和Model X車型。

　　此后，美國國家公路交通安全管理局經(jīng)過一年詳細評估后認為：絕大部分事故案例，并非因特斯拉車輛的技術(shù)故障所造成，都是由車主誤操作所導致，并且特斯拉的設計也不會提高車主誤操作的概率。

　　根據(jù)新浪科技報道：“數(shù)據(jù)包背后的事實，完全依賴于工程師的解讀與還原。”這或許也是車主對于特斯拉缺乏信賴的原因—特斯拉提供給車主的檢測報告并不完整，且依賴于自己的工程師的解讀。

　　一方面依靠自己的數(shù)據(jù)，特斯拉幾乎所有的檢測報告都把問題指向車主;另一方面，依靠發(fā)布季度數(shù)據(jù)報告，特斯拉在證明自動駕駛越來越安全。

　　根據(jù)特斯拉發(fā)布的2020年第四季度報告顯示“有Autopilot功能的車輛，每行駛345萬英里記錄了一起事故。對于那些沒有Autopilot但使用我們的主動安全功能的駕駛者，我們每行駛205萬英里就記錄了一起事故。對于那些沒有Autopilot功能，也沒有主動安全功能的駕駛者，每行駛127萬英里就會發(fā)生一起事故。相比之下，NHTSA的最新數(shù)據(jù)顯示，在美國，每48.4萬英里就有一起汽車事故。”

　　自2018年以來，特斯拉一直通過發(fā)布這樣的報告，對比自動駕駛與非自動駕駛時的每次事故里程數(shù)，為其在自動駕駛安全方面的改進打造一個標桿。但是根據(jù)外媒報道，對于數(shù)據(jù)的真實性也有不少人存疑。

　　在2017年特斯拉給美國國家公路交通安全管理局(NHTSA)提供數(shù)據(jù)時，曾經(jīng)被美國一家咨詢公司QSC發(fā)現(xiàn)特斯拉汽車向NHTSA提供的兩個數(shù)據(jù)點有問題：在安裝Autopilot系統(tǒng)之前里程表的最后一個讀數(shù)，和安裝完成之后的里程表第一個讀數(shù)不一樣。

　　簡單來說，就是特斯拉對統(tǒng)計數(shù)據(jù)做了手腳，導致NHTSA的數(shù)據(jù)完全不可信。根據(jù)QCS的統(tǒng)計，特斯拉向NHTSA提供了43,481輛車輛的數(shù)據(jù)，這些車輛中有69%缺少激活Autopilot前的行駛里程數(shù)據(jù)。

　　除了一直宣稱自動駕駛的特斯拉，國內(nèi)對標特斯拉的幾大智能廠商，比如理想汽車也曾在2020年青島因為輔助駕駛發(fā)生事故。

　　即使如此，畫大餅吹大牛，依然是加快自動駕駛的方法之一。因為在業(yè)內(nèi)人士看來，只有上路才有數(shù)據(jù)，大量的數(shù)據(jù)才可以推動自動駕駛的發(fā)展。

　　| 自動駕駛還差什么

　　相比電動汽車經(jīng)常強調(diào)電池技術(shù)用來緩解車主里程焦慮，自動駕駛汽車喜歡強調(diào)數(shù)據(jù)量，數(shù)據(jù)量也成為作為衡量一個廠商自動駕駛能力的標準之一。

　　數(shù)據(jù)就是AI的燃料，但是對于車主們來說，即使把個人信息數(shù)據(jù)全權(quán)托付，自動駕駛卻一再延期。即使激進如馬斯克，也在頻發(fā)的特斯拉事故中從中國官方下架了自動駕駛的宣傳噱頭。

　　那么數(shù)據(jù)喂養(yǎng)究竟能不能養(yǎng)出自動駕駛呢?根據(jù)業(yè)內(nèi)的共識劃分來看，一輛汽車想要實現(xiàn)自動駕駛大致分為三步：感知識別→決策規(guī)劃→控制執(zhí)行，其中最大的困難和瓶頸就來自于感知識別。

　　行業(yè)內(nèi)目前主要分為兩個派系：一個是以特斯拉為主的視覺派，就是采取類似人的感知模式，通過神經(jīng)網(wǎng)絡的學習，不斷進化外界感知能力，提高自動駕駛水平。另一個是小鵬汽車為主的激光雷達系，通過反射形成的“點云”數(shù)據(jù)集合感知外部，實現(xiàn)自動駕駛。

　　視覺派系的主要優(yōu)點是硬件便宜，但是因為軟件類的神經(jīng)網(wǎng)絡訓練時間長、數(shù)據(jù)集昂貴，所以特斯拉后續(xù)的全套FSD更新，有人預計大概能達到20萬美元，所以特斯拉也被稱為未來賣軟件提高收入的車廠。

　　業(yè)內(nèi)人士分析認為：通過數(shù)據(jù)喂養(yǎng)可以不斷地支持特斯拉進行神經(jīng)網(wǎng)絡算法的迭代，但是只有數(shù)據(jù)喂養(yǎng)的訓練卻遠遠不夠。更多的基礎設施，實現(xiàn)車輛之間的信息互相交換，車輛和道路之間的信息協(xié)同才是車聯(lián)網(wǎng)自動駕駛的未來。

　　對于自動駕駛來說，不管神經(jīng)網(wǎng)絡算法多么強大，數(shù)據(jù)集訓練多么完美，還有一個不可避免的問題是都會面臨AI上的無限逼近。簡單來說就是只能無限逼近100%的正確性，卻不能如同現(xiàn)在0、1二進制計算機里永遠100%的機器正確性。

　　人類容許自己犯錯誤，但是對于自動駕駛來說，無限逼近的安全性究竟是多少還沒有結(jié)論。

　　不過根據(jù)傳統(tǒng)汽車廠商ISO安全認證的經(jīng)驗，對于安全性，取人類生存率最高的10歲為標準，只要汽車的安全性高于10歲時人類的生存率就認為足夠安全。

　　關(guān)于自動駕駛，可能在到來之前，我們還有很多標準需要完善。比如數(shù)據(jù)隱私、比如安全標準，而不僅僅只是一個SEC的自動駕駛等級劃分。