滴滴下架！無隱私的智能汽車顫顫發抖？

　　[愛卡汽車 技術解析 原創]

　　7月4日，網信辦發布通報稱，“滴滴出行”App存在嚴重違法違規收集使用個人信息問題。國家互聯網信息辦公室依據《中華人民共和國網絡安全法》相關規定，通知應用商店下架“滴滴出行”App，一時間喚起了人們對信息安全的關注。

　　與滴滴出行APP相比，網聯汽車或者叫智能汽車的信息安全問題同樣嚴峻，不僅涉及數據所有權，還設計信息安全，今天我們就來聊一聊汽車數據。

　　數據與算法

　　無人駕駛概念早些年炒的很火，車企在向用戶不停灌輸無人駕，并且紛紛立下無人駕駛落地時間，所有人都在期盼無人駕駛汽車的到來，不過我與行業內TIER1（一級供應商）研發負責人聊到無人駕駛時，他們卻很肯定的回答道：有生之年看不到無人駕駛。

　　自動駕駛有三個關鍵領域，分別是感知、算法、算力，現階段各大廠商都推出了非常強大的計算平臺（算力）和傳感器（感知），這些硬件都有具體的性能指標，比如形容計算平臺算力的TOPS（一萬億次/每秒），不過卻沒有計量單位來形容算法的好壞。

　　算法并不是靠硬件去堆砌，當一輛配備有自動輔助駕駛的車輛在路上行駛時，它的傳感器（感知）會采集各種數據，不過這些數據不一定是有用的信息，所以需要算法來識別，不過算法又需要大量的數據來“喂養”。

　　因此自動駕駛需要進行大規模的道路測試，為了降低開發難度和時間，有些公司就設計了專用于自動駕駛測試的云服務平臺，這個平臺集成了大量自動駕駛所需的數據和工具，它就是華為的“八爪魚”。

　　不過，自動駕駛也并非一套算法打天下，每個地區交通環境都不一樣，比如國內隧道多還有霧霾，這也很好解釋了，國外呼聲很高特斯拉Autopilot自動輔助駕駛，到了國內就頻繁掉鏈子。

　　得益于如今發達的網絡技術，自動駕駛測試并非一定要用專門的自動駕駛測試車輛，每輛配備自動輔助駕駛功能的車型，都配備了極為豐富的傳感器，理論上行駛中可以不斷探測周圍的環境信息采集數據，這也就有了后來特斯拉被部分單位禁入故事。

　　自動輔助駕駛如果出現BUG，那可能就是一場事故，例如AEB測試中，車輛沒有避讓假人，導致假人受傷，那么工程師就要找到問題的原因，所以需要搜集事故過程中產生的數據，于是就有了自動駕駛數據儲存系統（DSSAD）。不過車企一旦遇到被迫需要公開事故數據時，往往選擇公布EDR數據，而非DSSAD數據。

　　可以肯定的是，車企通過收集的數據發現了問題，并通過OTA更新修復了軟件缺陷，不過監管部門介入后，OTA就變成了召回。從某一方面看，用戶數據使用并不規范也沒有約束。

　　數據如何影響產品質量

　　聊完數據對算法優化的幫助，現在談談數據對產品改良的意義。所有車企都會利用維修保修索賠的數據以及索賠零件，來改進產品質量。

　　不過要收集已經過保的車型維修數據信息，就會顯得比較難，而過保的車型維修信息對改進耐久性和可靠性又非常關鍵。

　　物聯網與新能源汽車一同普及后，數據收集和上傳已經不是問題，那么數據使用權的問題又來了，在保時廠家提供免費維修服務來換取維修信息，而過保后車企不提供維修服務，卻仍在收集故障信息。當用戶不知道故障信息的價值時，這一切看似理所當然。

　　純電動車驅動系統雖然結構簡單可靠，但是電池系統卻仍然存在很多問題，要解決電池自燃、老化、故障等問題，就需要不斷把電池充放電、SOC、SOH等數據實時上報，這其實也涉及到數據使用的問題。

　　新能源車是否有隱私

　　自2017年1月，新能源汽車國家監測與管理平臺正式運營，純電動車、插電混合動力、燃料電池汽車的信息均接入了平臺。換而言之，新能源車的位置、車速、行駛里程、電池電量等信息，均上傳在新能源汽車國家監測與管理平臺。

　　除了監管平臺外，車企也可以上傳數據，比如車內的視頻、音頻、圖像，車外的環境、建筑、地形、交通參與者數據，從某個意義上來說，網聯汽車采集的數據信息非常大。

智能汽車數據采集、所有權、使用、儲存，涉及的面很廣，需要一系列的政策法規來約束，而如今這些法規正在起草制定。

編輯點評：網聯汽車收集數據的能力非常強，而這些數據采集可能并未經過用戶允許，加之用戶對個人信息重視程度不夠，所以目前還處于比較混亂的狀態，沒有法規強制約束，個人數據隱私始終沒法得到保障。

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