智能汽車的發(fā)展需要靠數(shù)據(jù)驅(qū)動，數(shù)據(jù)迭代是智能汽車技術(shù)進(jìn)步的生命線。
最近十年，智能汽車之所以能實現(xiàn)快速發(fā)展，是因為其采用了與以往完全不同的技術(shù)發(fā)展模式，從以基于人的經(jīng)驗進(jìn)行程序編制的控制邏輯轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動。在舊有經(jīng)驗控制邏輯模式下，在系統(tǒng)開發(fā)初期，可以基于人的經(jīng)驗積累，通過編程迅速解決90%以上的問題，但剩下的卻是大量的、各種長尾效應(yīng)的個案。
比如，傳統(tǒng)汽車上的很多控制系統(tǒng)，程序動輒上萬行，其實核心程序可能只有幾百行，上萬行代碼是因為有大量的長尾場景案例需要特殊處理。在這樣的發(fā)展模式下，系統(tǒng)的維護(hù)更新會變得越來越困難，程序越來越難進(jìn)行更新，系統(tǒng)性能的提升也只能依靠人的經(jīng)驗積累，依靠手工方式推動，直到達(dá)到一定程度后可能再也無法實現(xiàn)更新。
基于大數(shù)據(jù)和AI(Artificial Intelligence，人工智能)的智能汽車的發(fā)展顛覆了舊有邏輯。系統(tǒng)依托人工智能、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)的快速進(jìn)步，依托機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和海量數(shù)據(jù)驅(qū)動，使自動駕駛系統(tǒng)的性能提升邏輯上變得非常簡單，只要不斷積累數(shù)據(jù)，就能訓(xùn)練AI系統(tǒng)去完善和提升性能，當(dāng)遇到長尾場景案例時，只要有相應(yīng)的數(shù)據(jù)，系統(tǒng)就能學(xué)會該案例的處理。
所以，只要不斷去積累數(shù)據(jù)，就會推動系統(tǒng)不斷發(fā)展，系統(tǒng)也會不斷得到提升。當(dāng)然，在這種發(fā)展邏輯下，數(shù)據(jù)的積累和迭代就變得十分重要，甚至成為智能汽車發(fā)展的生命線。
智能汽車需要守住數(shù)據(jù)安全底線
智能汽車的數(shù)據(jù)來源非常復(fù)雜，既包括車載攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等感知的地理信息、交通信息、行人信息等外界環(huán)境感知數(shù)據(jù)，也包括駕駛員個人信息、車輛行駛軌跡、車載總線數(shù)據(jù)等車內(nèi)數(shù)據(jù)。另外，手機(jī)與車機(jī)結(jié)合以后，在車上還會存儲個人社交賬號、支付密碼、家庭信息、車架號等個人隱私數(shù)據(jù)。因此，智能汽車的數(shù)據(jù)安全涉及多個方面：一是國家信息安全，如地理信息安全；二是個人隱私保護(hù)相關(guān)的安全，比如個人賬戶信息、密碼、位置等；三是涉及車輛安全防護(hù)，如網(wǎng)絡(luò)病毒、網(wǎng)絡(luò)攻擊等網(wǎng)絡(luò)安全問題。
如果對智能汽車數(shù)據(jù)安全放任不管，確實會對國家和社會的安全，對個人隱私保護(hù)帶來重大隱患。世界上各個國家都對智能汽車的數(shù)據(jù)安全問題比較重視，紛紛出臺一些管理舉措。中國政府也是高度重視這一問題，國家網(wǎng)信辦等部門2021年出臺《汽車數(shù)據(jù)安全管理若干規(guī)定(試行)》，對智能汽車數(shù)據(jù)采集、存儲和跨境傳輸?shù)茸鞒鰢?yán)格規(guī)定，守住了安全底線，這是非常必要的，也是非常及時的。
智能汽車數(shù)據(jù)管理兼顧安全與發(fā)展宜粗不宜細(xì)
智能汽車數(shù)據(jù)安全管理問題相對十分復(fù)雜，關(guān)鍵在于如何找到安全與創(chuàng)新發(fā)展的平衡點(diǎn)。如果只是想保證數(shù)據(jù)的絕對安全，其實很簡單，禁止智能汽車采集所有的數(shù)據(jù)就可以了；如果僅考慮發(fā)展，也很簡單，給企業(yè)最大的自由度，放任智能汽車的數(shù)據(jù)采集就可以。但兩個極端都不可取，唯有找到安全與創(chuàng)新發(fā)展之間的“度”，才能推動智能汽車產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展。
如何準(zhǔn)確把握安全與創(chuàng)新之間的“度”？從目前來看并不明晰。智能汽車是一個正在發(fā)展中的行業(yè)，技術(shù)路線仍處于探索階段，在其發(fā)展過程中，就想把這個“度”完整細(xì)致明確下來，是不太可能的，也是不合理的。
相對而言，只有當(dāng)技術(shù)發(fā)展到比較成熟階段，這個管理上的“度”才會更加明確。在此之前，相關(guān)數(shù)據(jù)安全管理規(guī)定不宜太細(xì)化，應(yīng)當(dāng)在守住基本安全底線的前提下給予企業(yè)一定的自由度。例如，對智能汽車數(shù)據(jù)跨境、數(shù)據(jù)存儲等都已形成基本的約束，對于地理信息數(shù)據(jù)采集存儲也采取資質(zhì)管理，在保證基本安全的條件下，可以在數(shù)據(jù)使用、數(shù)據(jù)精度、數(shù)據(jù)歸類等方面適當(dāng)給企業(yè)留下探索空間，待技術(shù)成熟之后再形成一些細(xì)化規(guī)定，否則很容易出現(xiàn)“一管就死”的現(xiàn)象。
當(dāng)前，智能汽車的競爭不僅是國內(nèi)競爭，更是全球化競爭。數(shù)據(jù)是智能汽車技術(shù)進(jìn)步的生命線，如果在智能汽車數(shù)據(jù)上管得過多過細(xì)，讓數(shù)據(jù)積累和使用很不方便，對AI、自動駕駛的推動效果不好，落后于國外，阻礙了技術(shù)的快速發(fā)展，那么就可能會導(dǎo)致中國在智能汽車技術(shù)領(lǐng)域落后于人。
因此，建議中國在智能汽車數(shù)據(jù)安全管理上，宜粗不宜細(xì)，采取“自上而下”和“自下而上”相結(jié)合的模式發(fā)展。在智能汽車技術(shù)尚處于探索階段，國家“自上而下”統(tǒng)籌考慮定框架、定底線、確保數(shù)據(jù)安全的底線和邊界，同時給予企業(yè)和行業(yè)一定的自由度，“自下而上”開展探索，大學(xué)、行業(yè)組織和企業(yè)聯(lián)合起來，在國家劃定的底線和框架內(nèi)，百花齊放，探索智能汽車數(shù)據(jù)的采集、存儲、管理和使用的細(xì)節(jié)，探索如何最好發(fā)揮數(shù)據(jù)作用，有效驅(qū)動智能汽車技術(shù)的發(fā)展，探尋安全與創(chuàng)新發(fā)展的“度”。
當(dāng)然，在這個探索的過程中，要求汽車行業(yè)企業(yè)要高度自律，堅守安全發(fā)展底線，對跨境數(shù)據(jù)傳輸、個人隱私保護(hù)持敬畏之心。
智能汽車數(shù)據(jù)安全問題，需要政產(chǎn)學(xué)研通力合作才能解決。行業(yè)組織在這個過程中可以很好地發(fā)揮作用，幫助企業(yè)積極探索合適的技術(shù)路線；匯聚各方力量共同推動關(guān)鍵技術(shù)規(guī)范、標(biāo)準(zhǔn)的制定實施；同時做好政府與企業(yè)溝通的“橋梁”，為促進(jìn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)I造良好環(huán)境。
（作者楊殿閣系清華大學(xué)車輛與運(yùn)載學(xué)院教授）
編輯：李華山
