3月4日，全國政協(xié)十三屆四次會議在北京召開。3月5日，十三屆全國人大四次會議于北京召開。來自傳統(tǒng)車企與科技巨頭的人大代表和政協(xié)委員們也都齊聚北京，聚焦自動駕駛領域，建言獻策，帶我們直擊國產(chǎn)汽車芯片、自動駕駛、政策等前沿陣地。

最近一段時間，特斯拉遇到一連串的麻煩事兒，首先是股價狂跌，從2月初的每股800多，直落到了現(xiàn)在600多，人們甚至連投它的ARK基金一并質(zhì)疑；其次是工信部公布了2021年1月新能源汽車銷量排行，特斯拉Model3 相比去年12月減少了8320輛，同比下滑42%；第三，就連最近實施的《刑法修正案（十一）》里包括的“為境外竊取、刺探、售賣、非法提供商業(yè)秘密罪”，有人都聯(lián)想到了前段時間不少群里說得特斯拉“情報收集器”這件事。

我們今天就重點說說最后這件事。前段時間，在微信群流傳甚廣的某條短視頻里，倆老頭兒胡侃，說這個特斯拉數(shù)據(jù)收集功能多么多么強大，上能采集GPS信號、下能獲取行駛軌跡、車外的圖像信號、車內(nèi)的音頻、視頻，并能直接上傳到云端或者衛(wèi)星上，乍一聽起來還像那么回事兒，著實把購車者嚇了一跳，這豈不是，我的特斯拉開了一路，成了行走中的間諜？

收集數(shù)據(jù)是特斯拉的基石

采集數(shù)據(jù)并非空穴來風，實際上，不只是特斯拉，我們泛化到電動汽車、車聯(lián)網(wǎng)的范疇，任何一個具備自動駕駛或者車聯(lián)網(wǎng)功能的汽車，都需要采集大量數(shù)據(jù)，以便完成它必要的操作，才有可能具備更為復雜的通信、控制功能。

來源：國金證券研究所

以“感知層”為例，各廠商采集數(shù)據(jù)的方式通常有車載攝像頭、雷達定位、導航系統(tǒng)、路側(cè)設備等大類，具體由傳感器、 RFID、車載視覺系統(tǒng)、超聲波雷達、毫米波雷達、激光雷達等精密設備組成，實時感知外部環(huán)境變化、獲取相關信息，就好比是人的眼睛。

在軟件層面，涉及的方面就更多了，特斯拉帶給業(yè)內(nèi)最深入人心的印記便是“軟件定義汽車（Software Defined Vehicles, SDV）”, 其核心思想是，決定未來汽車的是以人工智能為核心的軟件技術。

根據(jù)德勤進一步的解釋，從表面上看是車內(nèi)軟件的數(shù)量、價值超過了機械硬件， 背后更多則反映出汽車從高度機電一體化的機械終端，逐步轉(zhuǎn)變成一個智能化、可拓展、可持續(xù)迭代升級的移動電子終端。業(yè)內(nèi)對這一系列的變化，概括為“四化”：電動化、網(wǎng)聯(lián)化、智能化、共享化。

而更具有特斯拉特色的功能是OTA（Over-The-Air）技術，其含義是車輛遠程升級，即“Tesla 車輛會定期通過 Wi-Fi 網(wǎng)絡接收空中軟件更新，不斷增加新功能并完善現(xiàn)有功能。”這些功能包含可視化駕駛、自動輔助變道、移動應用行車記錄儀、哨兵模式、藍牙媒體等等與駕駛體驗密切相關的技術。

與傳統(tǒng)造車根本差異則在于，特斯拉背后采用了集中式電子電氣架構，即通過自主研發(fā)底層操作系統(tǒng)，并使用中央處理器對不同的域處理器和 ECU 進行統(tǒng)一管理，更接近于計算機的基礎架構。

有人認為由于圖像數(shù)據(jù)過于龐大，特斯拉目前的車載算力尚未達到將實時圖像數(shù)據(jù)壓縮、拼合、上傳的能力，但算力一直作為特斯拉的一項重要的開發(fā)方向，比如致力于 Dojo 超級計算機的研發(fā)工作，簡單說是用于處理特斯拉車隊所收集到的視頻數(shù)據(jù)， 并以一種極快的速度訓練其神經(jīng)網(wǎng)絡模型。馬斯克在去年8月份表示，F(xiàn)P32格式下算力可以達到每秒百萬萬億次，這個算力水平將使特斯拉Dojo計算機成為一個真正尖端的超級計算機。

隨著算力的提升、攝像頭視覺精度的提高，讓特斯拉構建“算力+算法+數(shù)據(jù)”的閉環(huán)成為可能，根據(jù)恒大研究院的報告，特斯拉輔助駕駛系統(tǒng)的實現(xiàn)過程，主要包括圖像收集、特征提取、訓練學習、評估、對比改進這五個步驟。

• 第一步，攝像頭采集圖像信息；

• 第二步，利用“總-分”結(jié)構的神經(jīng)網(wǎng)絡進行深度學習來提取圖像特征；

• 第三步，采用 PyTorch 進行分布式訓練；

• 第四和第五步，模擬結(jié)果和實際結(jié)果進行評估、對比，對錯誤部分進行修正。

恒大的研究員總結(jié)道，這五個步驟下來，特斯拉 Autopilot 系統(tǒng)從真實數(shù)據(jù)中進行判斷（被動學習），到通過深度學習進行預測判斷（主動學習），真正形成了“數(shù)據(jù)采集-特征提取-訓練學習-評估-預測對比”的數(shù)據(jù)閉環(huán)。

值得一提的是其中的“影子模式”，是指Autopilot的硬件傳感器在未被激活的情況下也會不斷地將采集到的真實數(shù)據(jù)記錄在后臺并上傳到云端，這些真實數(shù)據(jù)與特斯拉通過訓練神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)進行實時比對，如果出現(xiàn)不一致的地方，就進行上傳。世界各地的車主為特斯拉提供了大量珍貴的真實數(shù)據(jù)，也能覆蓋更多的場景，正如特斯拉人工智能和自動駕駛視覺系統(tǒng)總監(jiān)Andrej Karpathy 所說，“機器學習需要使用更多數(shù)據(jù)才能保證準確性”。

圖：特斯拉數(shù)據(jù)收集流程圖

盡管2020年特斯拉全年銷售了接近50萬輛車，但這個數(shù)量還是遠遠不夠的，如果這種采集方式能夠整合到更多合作品牌的車中，特斯拉能夠獲得更多基于真實世界駕駛環(huán)境的數(shù)據(jù)，將遠遠超出其他競爭對手。

在特斯拉去年第四季度公布財報后的電話會議上，一位分析師詢問馬斯克是否可能將特斯拉部分軟件授權給其他車企使用，馬斯克直接回答：“我們已經(jīng)就授權Autopilot軟件給其他OEM廠商進行了一些初步對話。”

此前馬斯克還有一個廣為人知的產(chǎn)品構想，即車隊學習網(wǎng)絡（Fleet Learning Network）：所有的車輛既共享數(shù)據(jù)庫，又都給數(shù)據(jù)庫做出貢獻，當一輛車獲取了什么數(shù)據(jù)，所有車也跟著擁有了這份數(shù)據(jù)。

那么這群浩浩蕩蕩的特斯拉車隊加起來走了多遠，我們拿到一份比較新的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，根據(jù)lexfridman 對825,970輛特斯拉汽車的數(shù)據(jù)跟蹤，迄今為止，自動駕駛里程估算為33億英里，所有特斯拉汽車的行駛里程估算為225億英里。

來源：lexfridman - Tesla Vehicle Deliveries and Autopilot Mileage Statistics

恒大研究院首席分析師恒澤平認為，特斯拉通過自研自動駕駛芯片和人工智能算法，并配合數(shù)量龐大的車隊不斷提供用于深度學習的真實路況數(shù)據(jù)，特斯拉將擁有比其他競爭對手更高的算法迭代效率。

特斯拉堅定依靠攝像頭視覺代替激光雷達，去年十月，又發(fā)布了代表完全自動駕駛能力（L4）的FSD Beta 版本，對底層架構進行了重寫，具有更強的自動輔助駕駛能力，通過視覺圖像處理的4D邏輯模擬激光雷達的工作原理，甚至不依賴高精度地圖，也能完成自動駕駛。

而這一切將產(chǎn)生多大的數(shù)據(jù)量？去年其中一位測試車主在駕駛了一天后查看了車輛的連接，并成功捕捉到了特斯拉的數(shù)據(jù)收集過程，他表示自己發(fā)現(xiàn)特斯拉已經(jīng)從他的車輛中收集了多達4GB的數(shù)據(jù)。馬斯克在最近的一則Twitter中說，從今年二季度起，將開放FSD訂閱模式給包括中國在內(nèi)的全球用戶選擇。

科技新趨勢無法阻擋

無論是短視頻里的倆老頭也好，后續(xù)跳出來的“公知”解說也罷，都在強調(diào)一件事，如今的特斯拉早已不是過去的概念車，而是強大到你必須要正視的時候，不過在市場里是否只有特斯拉呢？是否只有一家外資車企呢？顯然都不是。

新科技趨勢是無法阻擋的，盡管新冠疫情導致總銷量在2020年下滑了五分之一，但全球電動汽車的銷量在2020年還是逆風增長了43%，達到300萬輛以上，其中特斯拉交付49.955萬輛汽車，在中國銷量超過14萬輛，特斯拉公布其國產(chǎn)Model3在2020年全年的銷量達到了137459輛；又根據(jù)臺灣《工商時報》的統(tǒng)計，目前特斯拉在中國大陸市場占比為11.8%，排在第二位的比亞迪為11.3%，接下來依次是造車新勢力的三家，特斯拉在中國還是具有領先地位。

在《特斯拉遠景規(guī)劃及中國供應鏈的機遇》報告中有段比較有意思的分析，先前國家對新能源汽車的投入可謂巨大，給補貼、批廠房，然而部分車企卻把它當做套利手段，之所以引進特斯拉并把它定位在中高端，既可以彌補中國新能源車企創(chuàng)新不足，同時又為它們的發(fā)展留下空間。

華創(chuàng)證券的高級分析師張程航、研究員夏涼認為，當前電動智能車的競爭不是內(nèi)部份額爭斗，而是新與舊的搶奪，通過配置、性能以及智能差異化搶奪傳統(tǒng)車的市場。

來源：NXP，華為，東吳證券研究所繪制

工業(yè)和信息化部部長肖亞慶表示，當前，隨著汽車信息通訊、人工智能、互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)深度融合，智能網(wǎng)聯(lián)汽車已經(jīng)進入技術快速演進、產(chǎn)業(yè)加速布局的新階段。去年11月國家智能網(wǎng)聯(lián)汽車創(chuàng)新中心發(fā)布的《智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術路線圖2.0》，L2級和L3級新車在2025年要達到50%， 到2030年要超過70% 。

L2和L3之間是一個重要的分界線，根據(jù)我國今年1月1日實施的“汽車駕駛自動化分級”，L3 以下被稱為輔助駕駛階段（ADAS），L3及以上被稱為自動駕駛，這時動態(tài)駕駛?cè)蝿盏慕庸苷咧黧w已發(fā)生改變，切換到了車輛自動駕駛系統(tǒng)上。

“尤其是在自動駕駛領域，相較于L1級和L2級自動駕駛，L3級的復雜度有了大幅躍升，這使得堪比車輛大腦的汽車軟件產(chǎn)品的重要性愈加凸顯，也令高度自動化車輛的軟件技術邁向一個新高度。”，Elektrobit中國區(qū)總經(jīng)理文英棠如是說。

國務院辦公廳關于印發(fā)的《新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2021—2035年）》中明確表明，未來我國新能源汽車將深化開放合作：踐行開放融通、互利共贏的合作觀，擴大高水平對外開放，以開放促改革、促發(fā)展、促創(chuàng)新；堅持“引進來”與“走出去”相結(jié)合，加強國際合作，積極參與國際競爭，培育新能源汽車產(chǎn)業(yè)新優(yōu)勢，深度融入全球產(chǎn)業(yè)鏈和價值鏈體系。

在這個規(guī)劃中，同時提到要推動“四化”技術的深度融合，建立跨行業(yè)、跨領域的綜合大數(shù)據(jù)平臺，促進各類數(shù)據(jù)共建共享與互聯(lián)互通。

我們似乎能夠從中讀出一點當初引進蘋果公司的意味，為什么當初不遺余力引進蘋果，一方面能與國際迅速接軌，一方面是給中國手機企業(yè)創(chuàng)造一種競爭環(huán)境，提高用戶“欣賞”品味的同時，促使國產(chǎn)手機的進步；而眾所周知，中國企業(yè)的學習能力是比較強的，或許也是一種扶持國產(chǎn)化的手段。

數(shù)據(jù)安全的新課題

這里想先講個故事，2019年騰訊科恩實驗室（Keen Security Lab of Tencent）在一份研究報告中指出了特斯拉Autopilot系駕駛系統(tǒng)的缺陷，以及如何欺騙特斯拉的系統(tǒng)，以擾亂該駕駛系統(tǒng)的判斷能力。后來馬斯克聞訊，專門寫了封正式信函贊許了騰訊團隊。舉這個例子，是想說，地球是平的，在技術及安全領域，大家機會均等，既可能作為防守一方，又有可能作為進攻一方。

這僅僅是從技術方面，然而數(shù)字是有主權的，“數(shù)據(jù)主權”（data sovereignty）是網(wǎng)絡空間中的國家主權，體現(xiàn)了國家作為控制數(shù)據(jù)權的主體地位，它是一個國家對本國數(shù)據(jù)進行管理和利用的獨立自主性，不受他國干涉和侵擾的自由權。

因此，各國維護“數(shù)據(jù)主權”理所應當，分別制定了數(shù)據(jù)安全保護法律法規(guī)。像歐盟于2018年出臺《通用數(shù)據(jù)保護條例》（GDPR），美國加州生效了《加州消費者隱私權法案》，還有眾所周知的《2019國家安全與個人數(shù)據(jù)保護法》提案等；我國也于2020 年7月，公布了《數(shù)據(jù)安全法(草案)》，全面構建數(shù)字保護體系。

不過查找我國的《數(shù)據(jù)安全法(草案)》，并沒有發(fā)現(xiàn)關于汽車（電動車）數(shù)據(jù)安全的法條，而很多國家已經(jīng)制定了相應的法律法規(guī)。

如2017年7月27日，美國眾議院當天一致通過兩黨法案《自動駕駛法案》， 首次對自動駕駛汽車領域進行規(guī)范管理，其中“第五章自動駕駛系統(tǒng)網(wǎng)絡安全”、“第八章向潛在購買者提供自動駕駛系統(tǒng)的信息”、“第十二章自動駕駛汽車隱私保護計劃”等章節(jié)，對信息安全，包括隱私保護等方面都有了明確的規(guī)定。

國外監(jiān)管的信息安全事件，國內(nèi)同樣存在。隨著國內(nèi)智能網(wǎng)聯(lián)汽車滲透率的提升，僅2019年，網(wǎng)絡安全問題導致的汽車安全事件占比就高達57％；去年有關部門發(fā)現(xiàn)，整車企業(yè)、車聯(lián)網(wǎng)信息服務提供商等企業(yè)和平臺被惡意攻擊，高達280余萬次。一部針對國內(nèi)智能網(wǎng)聯(lián)汽車信息安全、質(zhì)量標準等方面的法律法規(guī)呼之欲出。

今年春節(jié)前，國家市場監(jiān)督管理總局與中央網(wǎng)信辦、工業(yè)和信息化部、交通運輸部以及應急管理部消防救援局，就消費者反映的異常加速、電池起火、車輛遠程升級（OTA）等問題共同約談了特斯拉汽車（北京）有限公司、特斯拉（上海）有限公司，要求其嚴格遵守中國法律法規(guī)，加強內(nèi)部管理，落實企業(yè)質(zhì)量安全主體責任，有效維護社會公共安全，切實保護消費者合法權益。

就在當月，中央網(wǎng)信辦等11部門聯(lián)合發(fā)布了《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》，體現(xiàn)了有關部門的最新考慮，其中：

第19條，提升網(wǎng)絡安全防護能力。搭建多層縱深防御、軟硬件結(jié)合的安全防護體系，加強車載芯片、操作系統(tǒng)、應用軟件等安全可靠性設計，開展車載信息系統(tǒng)、服務平臺及關鍵電子零部件安全檢測， 強化遠程軟件更新、監(jiān)控服務等安全管理。實施統(tǒng)一身份權限認證管理。

第20條，加強數(shù)據(jù)安全監(jiān)督管理。建立覆蓋智能汽車數(shù)據(jù)全生命周期的安全管理機制，明確相關主體的數(shù)據(jù)安全保護責任和具體要求。實行重要數(shù)據(jù)分類分級管理，確保用戶信息、車輛信息、測繪地理信息等數(shù)據(jù)安全可控。完善數(shù)據(jù)安全管理制度，加強監(jiān)督檢查， 開展數(shù)據(jù)風險、數(shù)據(jù)出境安全等評估。

新情況、新問題并非容易界定，正如清華大學教授、博士生導師張明楷指出，在網(wǎng)絡時代，類似《刑法》第111條中“為境外的機構、組織、人員竊取、刺探、收買、非法提供國家秘密或者情報”的規(guī)定，已經(jīng)顯得比較落后，因而存在明顯的漏洞。通過網(wǎng)絡在境內(nèi)公開國家秘密與情報，而客觀上被境外機構、組織利用的，很難認為符合上述規(guī)定。

有些適合中國國情的解決辦法也在積極探索之中，根據(jù)麥肯錫未來出行研究中心的調(diào)查顯示，涉及數(shù)據(jù)云、地圖和位置服務及連接功能等更多與本土要求相關的技術，采用本地化解決方案或融合本土及全球技術的混合解決方案，更得到中國客戶的認可。當然，這也給國內(nèi)的數(shù)據(jù)技術和服務公司創(chuàng)造了非常多的機會。

數(shù)據(jù)來源：麥肯錫

公安部副部長劉釗在2020世界智能網(wǎng)聯(lián)汽車大會上表示，下一步將聚焦智能網(wǎng)聯(lián)汽車發(fā)展需求，不斷完善政策、法律標準，加快推進車路協(xié)同發(fā)展，切實夯實安全運行基礎，努力為智能網(wǎng)聯(lián)汽車發(fā)展營造良好環(huán)境。

來源：數(shù)據(jù)猿