?特斯拉行駛數(shù)據(jù)歸誰？

2021年4月19日，上海車展上一位特斯拉車主身穿“剎車失靈”白T恤站上車頂維權(quán)。特斯拉方堅(jiān)稱，剎車未失靈，對方搞事情。緊接著，網(wǎng)絡(luò)媒體上掀起了一場聲勢浩大的“討特”運(yùn)動(dòng)。

公眾輿論迅速聚焦到一個(gè)點(diǎn)：行駛數(shù)據(jù)。

三天后，特斯拉對外公布了車輛事故發(fā)生前一分鐘的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)顯示，剎車前車輛時(shí)速為118.5千米每小時(shí)，駕駛員剎車后車輛持續(xù)降速，時(shí)速降至48.5千米每小時(shí)時(shí)發(fā)生碰撞。從第一次剎車到碰撞間隔時(shí)間約為4.5秒左右。

數(shù)據(jù)公布后，吃瓜群眾逐漸散去，熱度迅速滑坡。但是，車主家屬指責(zé)特斯拉侵犯個(gè)人隱私權(quán)，要求撤銷數(shù)據(jù)。同時(shí)，一些人質(zhì)疑，特斯拉可能修改過數(shù)據(jù)。

這起特斯拉維權(quán)事件終于把數(shù)字經(jīng)濟(jì)的關(guān)鍵問題推到了前臺：數(shù)據(jù)的產(chǎn)權(quán)界定、隱私保護(hù)以及風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管。本文從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度分析大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)及監(jiān)管問題。

01、數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)界定

在之前的反壟斷事件上，我寫過幾篇文章指出，互聯(lián)網(wǎng)平臺壟斷的關(guān)鍵問題，不是市場支配地位和巨額補(bǔ)貼，也不是資本泛濫和無序擴(kuò)張，而是壟斷和濫用私人數(shù)據(jù)。

我曾在《螞蟻的野心》中指出：“如果個(gè)人數(shù)據(jù)的產(chǎn)權(quán)無法私有化，那么將貨幣發(fā)行權(quán)交給大數(shù)據(jù)****那是災(zāi)難性的?！贝髷?shù)據(jù)殺熟、信息繭房以及網(wǎng)絡(luò)信貸問題，根本上是私人數(shù)據(jù)被平臺壟斷和濫用。如今，無人駕駛汽車的數(shù)據(jù)問題似乎更加急迫——直接關(guān)系到駕駛生命安全以及事故責(zé)任的認(rèn)定。

數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)到底歸誰？

第一類信息是從公共信息中收集的數(shù)據(jù)。

有人認(rèn)為，數(shù)據(jù)本身是公共資源，按照“誰付錢歸誰”的原則，互聯(lián)網(wǎng)平臺花費(fèi)了成本搜集、儲(chǔ)存和維護(hù)大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)的產(chǎn)權(quán)歸屬應(yīng)當(dāng)是平臺。按照這種觀點(diǎn)，特斯拉的車輛行駛數(shù)據(jù)的產(chǎn)權(quán)不歸車主，而歸特斯拉。

在大千世界中，宇宙中的火星、道路上行駛的汽車和全球流行的新冠病毒，都是一種信息的存在。這些信息是無主的公共信息。但是被收集的信息是有主的資源，誰為搜集的數(shù)據(jù)支付成本，數(shù)據(jù)的產(chǎn)權(quán)就歸誰。值得注意的是，公共信息與被收集的數(shù)據(jù)是兩個(gè)概念。事實(shí)上，每個(gè)人都在想方設(shè)法地收集更多更有效的公共信息，然后做出相應(yīng)的決策。很多公司會(huì)將大量的市場信息形成有效的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，股****交易員每天搜集大量的價(jià)格信息及行業(yè)信息?？扑贡磉_(dá)的是帕累托最優(yōu)而非產(chǎn)權(quán)界定，這種產(chǎn)權(quán)的界定原則在美國法與經(jīng)濟(jì)學(xué)家波斯納的《法律的經(jīng)濟(jì)學(xué)分析》中有詳細(xì)論述。

但是，這里有個(gè)前提，所收集的信息必須是公共信息，而非私人信息。何為公共信息？第一空間上是公共的。比如，你可以在大街上統(tǒng)計(jì)多少人穿耐克鞋，但是不能侵入私人家庭窺探。你可以在股****市場上統(tǒng)計(jì)量價(jià)信息，但不能侵入私人賬戶竊取信息。第二對象上是公共的。比如，你可以統(tǒng)計(jì)多少男人或女人進(jìn)店，但是不能跟蹤偷拍某個(gè)客戶或每一個(gè)客戶的購買行為。為什么私人空間和私人對象上的數(shù)據(jù)收集是不正當(dāng)?shù)?？因?yàn)樗饺丝臻g和私人對象具有產(chǎn)權(quán)歸屬，比如私宅和隱私權(quán)。這些數(shù)據(jù)，即便是花費(fèi)成本獲取的，也是不正當(dāng)?shù)模瑢儆趯λ说漠a(chǎn)權(quán)構(gòu)成侵害。

第二類信息是因交易及服務(wù)必要而提供的個(gè)人數(shù)據(jù)，如個(gè)人身份證、聯(lián)系方式等。所謂交易及服務(wù)“必要”，主要是為了降低交易費(fèi)用。比如，雙方提供身份證、營業(yè)執(zhí)照有助于降低信任成本。又如，住酒店登記身份證，乘坐飛機(jī)過安檢檢查包裹，都是為了降低交易風(fēng)險(xiǎn)。

所以，交易者會(huì)“讓渡”出部分個(gè)人信息（權(quán)益）以降低交易風(fēng)險(xiǎn)，或換取公共安全。但有人誤以為個(gè)人信息在這次交易中也被交易出去。其實(shí)不是，這些信息的產(chǎn)權(quán)依然是個(gè)人，產(chǎn)權(quán)沒有發(fā)生變化。個(gè)人之所以提供信息，是為了促進(jìn)交易，降低風(fēng)險(xiǎn)。對方以及任何個(gè)人，未經(jīng)當(dāng)事人允許不得占有和使用他人數(shù)據(jù)。這一點(diǎn)是明確的，比如我們在簽署合同附個(gè)人身份證復(fù)印件都會(huì)注明“僅限于本合約”或“復(fù)印無效”。這么做的目的是防止個(gè)人信息被濫用。

第三類信息是因交易及服務(wù)而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，比如交易價(jià)格、交易數(shù)量、付款周期及合約信息。這類信息的歸屬權(quán)在交易雙方，由雙方協(xié)商是否公開交易價(jià)格及合約信息。在一些交易中，雙方約定不公開價(jià)格。通常，為了降低交易成本，很多人愿意公開價(jià)格，但不公開交易個(gè)人信息。比如，深圳用指導(dǎo)價(jià)調(diào)控樓市后，交易價(jià)格迅速消失，給交易帶來不便。又如股****交易市場，我們可以看到每一筆交易的價(jià)格，但是無法知曉交易對象及更多個(gè)人信息。但是，交易所為何要求大宗交易公開信息？道理與上面類似，為了降低大宗交易的風(fēng)險(xiǎn)，避免內(nèi)幕交易，上市公司及大宗交易對象需要做到信息公開。這相當(dāng)于公開部分信息來促進(jìn)交易。

以智能駕駛汽車為例。特斯拉的優(yōu)勢是擁有幾百萬臺汽車每天在道路上行駛，它可以獲得大量真實(shí)的行駛數(shù)據(jù)來提高它的智能駕駛技術(shù)。哪些數(shù)據(jù)該收集，哪些數(shù)據(jù)不該收集？數(shù)據(jù)的產(chǎn)權(quán)歸誰？

特斯拉可以通過外部攝像頭和傳感器收集外部公共信息，比如識別道路上的行人、汽車、紅綠燈、危險(xiǎn)物等。這些針對外部公共信息收集的數(shù)據(jù)歸屬于特斯拉。無人駕駛系統(tǒng)正是通過對外部信息的收集、識別及處理，然后做出駕駛決策，從而提高安全性。如果車主危險(xiǎn)變道和跟車太近，特斯拉輔助駕駛系統(tǒng)都會(huì)報(bào)警，如果車主沒有采取措施，該系統(tǒng)會(huì)強(qiáng)行干預(yù)。

斯坦福教授吳恩達(dá)曾在谷歌無人駕駛汽車項(xiàng)目中建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這個(gè)網(wǎng)絡(luò)具備深度學(xué)習(xí)的功能，它在YouTube上看一周的視頻后，可以自主學(xué)習(xí)識別哪些是貓的視頻。這個(gè)技術(shù)如果運(yùn)用到無人駕駛汽車上，可以用來識別車輛前面的物體是貓還是小孩，幫助無人駕駛系統(tǒng)執(zhí)行合理避讓。

但是，無人駕駛汽車不能在未經(jīng)車主允許的情況下對內(nèi)實(shí)施監(jiān)控，收集車主的個(gè)人行車數(shù)據(jù)。車主的個(gè)人行車數(shù)據(jù)，包括行車?yán)锍?、行車位置、行車速度、剎車次數(shù)、變道次數(shù)、乘坐人數(shù)、車內(nèi)對話、交通事故、違章次數(shù)、保養(yǎng)維修、駕駛習(xí)慣等等。

不過，其中有些個(gè)人信息，因交易及服務(wù)必要而需要向汽車廠商提供，比如對行車速度、發(fā)動(dòng)機(jī)、安全帶、油量電量的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)。汽車在交易結(jié)束后，服務(wù)才剛剛開始，汽車廠商對汽車安全負(fù)有一定的責(zé)任，對必要的行車速度、發(fā)動(dòng)機(jī)安全等數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控，并起到提醒作用。如今，對這些安全數(shù)據(jù)的監(jiān)控已是汽車產(chǎn)品質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。

智能駕駛汽車對數(shù)據(jù)的依賴性更大。無人駕駛或輔助駕駛，不僅需要外部數(shù)據(jù)，還需要大量的個(gè)人行駛數(shù)據(jù)。比如，輔助駕駛系統(tǒng)采取緊急避讓，必須結(jié)合當(dāng)時(shí)行駛的車速來判斷。又如，輔助駕駛系統(tǒng)會(huì)分析車主的不良駕駛習(xí)慣并加以提醒和糾正。而這些都依賴于對個(gè)人行駛數(shù)據(jù)的監(jiān)控、搜集及處理。

問題來了，哪些是因交易及服務(wù)必要而提供的個(gè)人信息？車內(nèi)對話、乘坐人數(shù)、個(gè)人肖像不屬于交易及服務(wù)“必要”。不過，美國聯(lián)邦通信委員會(huì)許可特斯拉及五家公司使用雷達(dá)傳感器，在可疑活動(dòng)發(fā)生時(shí)對車內(nèi)人員及環(huán)境進(jìn)行監(jiān)控。

除了普通汽車涉及的安全數(shù)據(jù)外，智能駕駛“必要”數(shù)據(jù)或覆蓋行車?yán)锍獭⑿熊囄恢?、行車速度、剎車次數(shù)、變道次數(shù)、交通事故、違章信息、保養(yǎng)維修、駕駛習(xí)慣等大量數(shù)據(jù)。

這類數(shù)據(jù)的產(chǎn)權(quán)歸屬個(gè)人，但誰來保證不被濫用？

02、數(shù)據(jù)資源配置

如今大數(shù)據(jù)時(shí)代的問題是，用戶因交易及服務(wù)必要，“讓渡”出了大量的個(gè)人數(shù)據(jù)，但又無法確保數(shù)據(jù)的安全性，甚至還深受其害。

比如網(wǎng)絡(luò)購物數(shù)據(jù)。在電子商務(wù)平臺使用搜索引擎購物，好處是降低了搜索成本，我們不需要全國各地找商家比價(jià)。但為此我們“讓渡”了大量的個(gè)人數(shù)據(jù)。在平臺上的搜索數(shù)據(jù)、瀏覽數(shù)據(jù)、討價(jià)還價(jià)的數(shù)據(jù)等等，這些個(gè)人數(shù)據(jù)被平臺收集，甚至可能運(yùn)用于大數(shù)據(jù)殺熟。平臺很可能為你量身定制了機(jī)****、沙發(fā)、電腦等商品的價(jià)格。

很多人將大數(shù)據(jù)殺熟與價(jià)格歧視混淆，每個(gè)商家就同一款產(chǎn)品都可以針對客人差異化定價(jià)。大數(shù)據(jù)殺熟不等于價(jià)格歧視。歧視性定價(jià)具有正當(dāng)性，屬于商家的定價(jià)策略。但是，歧視性定價(jià)是建立在有限的信息和平等的競爭地位之上，而大數(shù)據(jù)殺熟是建立在控制、濫用個(gè)人數(shù)據(jù)和不平等的競爭地位之上。大數(shù)據(jù)殺熟被認(rèn)為是一級價(jià)格歧視。其實(shí)，在正常的競爭環(huán)境中，歧視性定價(jià)不可能做到大數(shù)據(jù)殺熟。

交易是一個(gè)平等博弈的過程，雙方都想方設(shè)法獲取更多的信息從而贏得更強(qiáng)的議價(jià)權(quán)。在每一筆交易中，雙方所賺取的是交易剩余，即以更低的邊際效用換取了更高的邊際效用，中間的差額就是交易剩余。一旦所有用戶的個(gè)人信息都被平臺所掌握，那么交易的天秤向平臺傾斜?；ヂ?lián)網(wǎng)平臺可以最大限度地榨取每一位用戶的交易剩余。財(cái)富的天秤向人為的信息壟斷方傾向，引發(fā)財(cái)富集中和社會(huì)控制。

有人認(rèn)為用戶“讓渡”必要的個(gè)人數(shù)據(jù)，換取了交易便利。但是，這里不能混淆兩個(gè)問題：

一是“讓渡”必要的個(gè)人數(shù)據(jù)，必須是自愿的，用戶有知情權(quán)。

互聯(lián)網(wǎng)平臺需告知用戶，他們對用戶的“足跡”，包括搜索、瀏覽、購買、支付等數(shù)據(jù)進(jìn)行搜集。對超出“必要”范圍的數(shù)據(jù)監(jiān)控，用戶可選擇反對，屏蔽數(shù)據(jù)采集。比如，在宜家購物，宜家的空間設(shè)計(jì)，讓客戶可以更好的搜索和體驗(yàn)商品。但是，宜家不能因提供了這種便利而監(jiān)控客戶購物行為。宜家只能提供必要的安防監(jiān)控，并告知客戶：公共區(qū)域，安防監(jiān)控。

不論是線上還是線下，商家都必須告知用戶：第一是對交易及服務(wù)必要的數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控；第二是用戶可選擇屏蔽超出必要范圍的數(shù)據(jù)監(jiān)控。

二是“讓渡”出去的必要數(shù)據(jù)，其產(chǎn)權(quán)也是歸屬個(gè)人，且禁止被濫用。

如果所有車主的行駛數(shù)據(jù)由汽車廠商控制，后者又將數(shù)據(jù)賣給保險(xiǎn)公司，結(jié)果會(huì)怎樣？保險(xiǎn)公司可以根據(jù)每一個(gè)車主的數(shù)據(jù)量身定制保險(xiǎn)方案，賺取最大的交易剩余，而車主則沒有任何議價(jià)權(quán)。這是大數(shù)據(jù)殺熟。從保險(xiǎn)公司角度來看，這是最有利的。但是，這違背了自由市場的平等規(guī)則。合理的做法是什么？

如果車輛行駛數(shù)據(jù)歸屬個(gè)人，車主可以使用個(gè)人的數(shù)據(jù)進(jìn)行討價(jià)還價(jià)。假如你的安全駕駛數(shù)據(jù)很好，你可以選擇對保險(xiǎn)公司公開這個(gè)數(shù)據(jù)，以降低保險(xiǎn)公司開出的保費(fèi)。假如你的安全駕駛數(shù)據(jù)很糟糕，你定然會(huì)隱藏這一數(shù)據(jù)，避免保險(xiǎn)公司抬高保費(fèi)。數(shù)據(jù)私有化后，用戶才能拿自己的數(shù)據(jù)去討價(jià)還價(jià)，最大限度地獲取交易剩余。當(dāng)然，保險(xiǎn)公司也會(huì)想方設(shè)法去挖掘更多關(guān)于你的信息。這就是正常的市場博弈，也是經(jīng)濟(jì)增長的動(dòng)力，而不是所謂的逆向選擇。

所以，數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)界定，數(shù)據(jù)才能得到有效配置和監(jiān)管。用戶也可以將自己的數(shù)據(jù)交易出去，當(dāng)然交易也是有規(guī)則的交易。這樣真正的數(shù)據(jù)交易市場才能形成。

目前的問題是互聯(lián)網(wǎng)平臺使用集中化數(shù)據(jù)庫搜集和存儲(chǔ)用戶數(shù)據(jù)。技術(shù)創(chuàng)新正在打開這個(gè)困境。一些分布式網(wǎng)絡(luò)不再集中存儲(chǔ)用戶數(shù)據(jù)，并實(shí)施端對端加密。除了端對端外，平臺及任何第三方都無法得到具體數(shù)據(jù)。但是，無人駕駛級別的數(shù)據(jù)處理對分布式網(wǎng)絡(luò)的效率是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。同時(shí)，分布式網(wǎng)絡(luò)容易遭受雙花攻擊，將加大無人駕駛系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)。

特斯拉維權(quán)事件凸顯了數(shù)據(jù)監(jiān)管的滯后性。當(dāng)特斯拉公布行車數(shù)據(jù)后，一些人質(zhì)疑數(shù)據(jù)的客觀性。數(shù)據(jù)是否被修改？

個(gè)人行車數(shù)據(jù)的產(chǎn)權(quán)不明確，特斯拉陷入兩難：不公布數(shù)據(jù)，則涉嫌掩蓋真相；公布數(shù)據(jù)，則可能涉嫌侵犯隱私。這個(gè)事件最后上升為公共輿論事件，消除公眾疑慮最好的辦法也就是公開行使數(shù)據(jù)。如果明確行駛數(shù)據(jù)歸屬個(gè)人所有，車主可向特斯拉調(diào)取行車數(shù)據(jù)，或者特斯拉經(jīng)由車主同意公布行車數(shù)據(jù)。在整個(gè)維權(quán)事件中，監(jiān)管部門應(yīng)該發(fā)揮更大的作用。監(jiān)管部門具備執(zhí)法資格，向特斯拉調(diào)取車主的行車數(shù)據(jù)。同時(shí)，為了避免侵犯個(gè)人隱私，由監(jiān)管部門對外公布相應(yīng)的數(shù)據(jù)。

從特斯拉維權(quán)事件可以看出，未來的智能駕駛汽車，行駛數(shù)據(jù)是厘清事故責(zé)任的關(guān)鍵。過去，我們通過檢測剎車硬件來判斷剎車是否失靈。如今，汽車開始由無人駕駛系統(tǒng)干預(yù)、接管，剎車是否失靈、是否系統(tǒng)自動(dòng)加速，只能由數(shù)據(jù)說話。

在美國，互聯(lián)網(wǎng)巨頭及民眾對政府調(diào)取用戶數(shù)據(jù)極為敏感。推特、蘋果公司都曾多次拒絕聯(lián)邦政府的要求。2014年推特公司狀告美國聯(lián)邦政府，理由是聯(lián)邦政府強(qiáng)迫他們交出用戶數(shù)據(jù)。最后，推特勝訴。但是，這些社交媒體及科技巨頭卻因此手握審查權(quán)，成為了信息的仲裁者、真理的仲裁者。

社交媒體及科技巨頭利用對用戶數(shù)據(jù)的控制給用戶編制了一個(gè)個(gè)信息繭房。這個(gè)問題在推特封殺特朗普事件中為世人所知。如今，行車數(shù)據(jù)監(jiān)管難題或許是一個(gè)更加棘手而明確的問題。未來，越來越多的事故需要通過數(shù)據(jù)公開來劃定責(zé)任。

所以，如何監(jiān)管行車數(shù)據(jù)是擺在政府面前的一個(gè)難題。在分布式技術(shù)尚未成熟之前，第三方數(shù)據(jù)加密存管或許是一個(gè)解決辦法。特斯拉等巨頭將大數(shù)據(jù)存放在第三方平臺，車主擁有所有權(quán)，車主授權(quán)給特斯拉無人駕駛系統(tǒng)使用，第三方肩負(fù)數(shù)據(jù)安全責(zé)任。政府可通過第三方來調(diào)取和監(jiān)管行車數(shù)據(jù)。

03、數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管

假如無人駕駛或輔助駕駛系統(tǒng)干預(yù)引發(fā)交通事故，汽車廠商需要承擔(dān)責(zé)任嗎？

比如，我正在駕駛汽車危險(xiǎn)變道，輔助駕駛系統(tǒng)識別出車輛正處于危險(xiǎn)變道中，迅速強(qiáng)制干預(yù)，車輛回到原來車道。而我之所以危險(xiǎn)變道，是因?yàn)槲遗袛嗟礁綦x帶對面車輛將要發(fā)生碰撞事故，進(jìn)而實(shí)施緊急躲避。假如輔助駕駛系統(tǒng)沒能識別這一信息，強(qiáng)制干預(yù)我變道，對面車輛越過隔離帶撞上我車。在這起事故中，假如逆行車輛負(fù)全責(zé)，但是輔助駕駛系統(tǒng)需不需要承擔(dān)責(zé)任？這類的問題在輔助駕駛領(lǐng)域逐漸出現(xiàn)，比如因識別錯(cuò)誤而突然停車。

這就涉及到無人駕駛信任問題。如何才能建立信任？

自由競爭是一個(gè)好辦法，但要依賴于制度監(jiān)管。事故率是判斷汽車質(zhì)量的一個(gè)重要指標(biāo)。但是，如果數(shù)據(jù)不公開，我們并不清楚哪些事故是輔助駕駛系統(tǒng)造成的。公共部門需要對無人駕駛汽車建立數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。

第一個(gè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)是數(shù)據(jù)輸入標(biāo)準(zhǔn)。

允許汽車廠商收集哪些必要的車輛行駛數(shù)據(jù)，如行車?yán)锍?、行車位置、行車速度、剎車次數(shù)、變道次數(shù)、交通事故等等。監(jiān)管并規(guī)范這些數(shù)據(jù)的用途，這些數(shù)據(jù)只能運(yùn)用于提高無人駕駛性能，保障駕駛安全。

第二個(gè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)是駕駛技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。

無人駕駛的難度是對大量行駛數(shù)據(jù)的積累及智能化處理。歐洲國家對無人駕駛技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用相對謹(jǐn)慎。美國政界對無人駕駛汽車標(biāo)準(zhǔn)博弈激烈。開始各州對汽車制造商提高了無人駕駛汽車的投放門檻，需要符合75項(xiàng)汽車安全標(biāo)準(zhǔn)以及積累大量的道路測試數(shù)據(jù)。后來，聯(lián)邦政府否決了地方的標(biāo)準(zhǔn)，試圖將安全標(biāo)準(zhǔn)放低。

目前，谷歌無人駕駛車已積累了大量的行駛數(shù)據(jù)，在過去六年間制造了11起輕微事故。這一結(jié)果還是令人滿意的。蘋果公司在2018年就往加利福尼亞公共道路上投放了62輛無人駕駛測試車。

特斯拉的優(yōu)勢是每天都有幾百萬特拉斯在道路上奔跑，無人駕駛系統(tǒng)實(shí)時(shí)搜集及處理各種各樣的真實(shí)道路數(shù)據(jù)和安全駕駛數(shù)據(jù)。這是一個(gè)打怪升級的過程，最有助于無人駕駛技術(shù)的進(jìn)步。

但是，這也是風(fēng)險(xiǎn)最大一種方式。

中國正在掀起新一輪造車盛宴，眾多巨頭紛紛入局。巨頭們急于造車，并不是他們掌握了無人駕駛技術(shù)或者電池技術(shù)，而是試圖繞過發(fā)動(dòng)機(jī)搶占無人駕駛賽道。什么意思？他們不造汽車，不是因?yàn)槠嚥荒芨銦o人駕駛，而是內(nèi)燃機(jī)的技術(shù)難度太大。如今，電動(dòng)車大大降低了造車成本。盡管電池續(xù)航有限，技術(shù)瓶頸不小，但是只要電動(dòng)車上路，就有大量的數(shù)據(jù)輸入到無人駕駛系統(tǒng)的“實(shí)驗(yàn)室”中。

目前及未來的一段時(shí)間是無人駕駛汽車風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)相對高的階段。在造車盛宴之下，巨頭們紛紛“下餃子”，用真實(shí)的道路數(shù)據(jù)和駕駛數(shù)據(jù)推動(dòng)無人駕駛的技術(shù)進(jìn)步，是高效的，也是危險(xiǎn)的。

有人認(rèn)為，汽車廠商不會(huì)在技術(shù)不成熟的情況下啟動(dòng)無人駕駛系統(tǒng)或輔助駕駛系統(tǒng)。比如，現(xiàn)在這個(gè)階段使用相對成熟的是自動(dòng)泊車系統(tǒng)。這只能依靠汽車廠商的聲譽(yù)機(jī)制。但存在兩個(gè)問題：

一是無人駕駛系統(tǒng)缺乏一整套技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和參數(shù)。

目前，全球無人駕駛處于無標(biāo)準(zhǔn)的“裸奔”狀態(tài)。國際沒有出臺針對這種帶有自動(dòng)駕駛功能的智能汽車檢測的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，中國的檢測主要還是針對硬件設(shè)備的檢測。

比如，無人駕駛汽車必須滿足多少項(xiàng)安全標(biāo)準(zhǔn)才能上路？正如傳統(tǒng)汽車的安全碰撞測試，必須滿足多少項(xiàng)安全指標(biāo)。又如，無人駕駛系統(tǒng)必須積累多少測試?yán)锍?，完成多少安全識別任務(wù)，事故率在多少以下，才能上路？假如汽車時(shí)速在100千米每小時(shí)，前方突然竄出來一只狗或一個(gè)小孩，人工駕駛的緊急避讓可能是不同的。如果是小孩，駕駛員一般會(huì)緊急剎車或緊急打方向躲避。如果是狗，駕駛員可能為了避免翻車而適當(dāng)剎車或降速。如果無人駕駛技術(shù)不能識別狗和小孩的區(qū)別，會(huì)采取一樣的避讓措施。在上述模擬的事故中，如果無人駕駛系統(tǒng)識別到了對向事故，可能不會(huì)阻止我危險(xiǎn)變道，或者會(huì)采取更加合理的避險(xiǎn)選擇。

二是無人駕駛系統(tǒng)缺乏監(jiān)管。

如今，在市場上投放的無人駕駛系統(tǒng)是否安全？輔助駕駛系統(tǒng)是否安全？因?yàn)槿狈o人駕駛技術(shù)的監(jiān)管，我們并不清楚，廠商投放使用的新技術(shù)是不是真正過關(guān)，比人工駕駛更加安全。

這次特斯拉維權(quán)事件，有人懷疑背后有多股勢力在博弈。拋開勢力斗爭，這次事件也算給世人提了一個(gè)醒：無人駕駛汽車正在“裸奔”。

所以，無人駕駛技術(shù)的可靠性很關(guān)鍵。而可靠的標(biāo)準(zhǔn)，正如汽車碰撞測試安全標(biāo)準(zhǔn)、極寒氣候行駛標(biāo)準(zhǔn)一樣，需要公共部門來建立，并施之監(jiān)管。

國家技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的含義是什么？

回到上述的個(gè)人數(shù)據(jù)“讓渡”問題。個(gè)人為何要讓渡行車?yán)锍?、行車位置、行車速度等行駛?shù)據(jù)？目的是換取更加安全可靠的駕駛。但是，如果沒有標(biāo)準(zhǔn)，車主并不清楚數(shù)據(jù)的“讓渡”是否換來了安全。車主可能還會(huì)懷疑，如果人工駕駛，或許不會(huì)發(fā)生碰撞事故。如果沒有技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，無人駕駛的事故如何認(rèn)定？如果無人駕駛導(dǎo)致事故，這車算不算不合格，汽車廠商是否需要承擔(dān)責(zé)任？

如果公共部門建立了技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，車主至少明白，讓渡個(gè)人行駛數(shù)據(jù)換取了符合標(biāo)準(zhǔn)的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。國家標(biāo)準(zhǔn)的建立，相當(dāng)于在自由市場中借助國家信用為技術(shù)做背書。其中的含義，類似于國家的產(chǎn)生，每個(gè)公民讓渡一部分個(gè)人權(quán)益（如私人刑罰權(quán)、納稅義務(wù)）來換取公共保障。盡管國家這種制度并不完美，但人類目前還沒找到更好的替代品。

特斯拉維權(quán)事件過后，無人駕駛及數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)正在來臨。