汽车工业协会专家：特斯拉公布的数据不可信，智能汽车存在新的监管难题
编者按：本文来自腾讯科技，作者 文华，36氪经授权发布。
4月22日晚间，就“车顶维权”事件，特斯拉公布了车辆发生事故前半小时内的数据，显示车辆有40多次踩下制动踏板的记录，且有多次超过100千米每小时的驾驶行为。
特斯拉发布行车数据后，4月23日，车主丈夫认为这侵犯了个人隐私。
特斯拉的这份数据能说明什么问题，真实性到底如何，以及是否真的侵犯了车主隐私。腾讯科技连线汽车工业协会信息委员会秘书长朱伟华，试图给出解答。
以下是朱伟华的观点：
【焦点问题一】特斯拉目前公布的数据说明了什么？
形象地解释就是：司机有踩刹车，但他踩的力度不够，特斯拉的驾驶辅助系统也介入了，但是介入了也无法挽回。因为司机第一次踩的力度不够大，错失良机，事后就算机器去补也挽救不了了。
言外之意就是，车主踩刹车踩晚了，责任在司机，不在特斯拉。
【焦点问题二】特斯拉公布的数据，可信度如何？
但是，特斯拉作为数据的提供方，数据是可信的吗？我觉得不可信。
第一，数据是从车上采的吗？如何确定是从车上采的，而不是写的程序直接提供出来的呢？
按理说所有的数据都应该加个时间戳，而且这个时间戳应该可以由第三方来验证。而不是特斯拉自行加时间戳，且只有厂商能解开。作为第三方或者作为消费者，完全有理由怀疑：这是特斯拉写的程序，直接上传数据，然后说这就是从车上来的数据。
第二，即使是从车上来的数据，但现在的智能汽车本质上是一台计算机，计算机本身不会产生这种原始数据，原始数据最终来自于刹车的传感器。
从传感器到车载电脑，还要经过一个控制器。传感器测量刹车踏板的变化，传感器的数据只是一堆电信号，电信号到了控制器，是需要有算法来做数据加工的，不可能把原始的电信号就直接存到数据库里面。
从传感器到控制器再到车载电脑，这里面有多少个数据断点？特斯拉现在把云端的数据拿出来，我就可以质疑这个数据——怎么证明是从传感器上来的？这也是为什么大家质疑特斯拉可以远程去操控一辆车，原因就是这里面有很多可以去篡改的东西。
第三，特斯拉公布了前一分钟的数据，具体指的是哪里的一分钟？
智能网联汽车的自动驾驶需要工作在TSN时间敏感网络环境下，这需要解决车辆、摄像头与云端的毫秒级时间同步问题。
目前特斯拉说公布事故发生前1分钟的数据，是车辆上那块表显示的事故发生前1分钟，还是存在云端服务器上显示的发生事故那个状态数据之前的1分钟，这是两个概念。
因为车辆那块表，与云端那块表，时间未必同步。对于车来说，误差1毫秒就是几厘米，如果两块表时间不同步，数据反应出来的车辆状态是不同的。
从监管的角度看，如果政府想知道某个时间段的车辆数据，也得有个时间基准依据，是以车辆上的GPS时间为准？还是服务器上的互联网NTP时间为准？两块表的误差究竟有多大不得而知。
所以特斯拉公布的数据能说明什么问题？换言之，特斯拉想说明什么问题，就可以公布什么数据。
【焦点问题三】特斯拉公布行车数据，侵犯了车主隐私吗？
特斯拉如果只公布车辆本身的数据，比如说刹车的数据，不涉及到人，我认为没有。但如果公布的是轨迹数据，因为人和车的位置是统一的，这种情况下存在个人隐私暴露的问题。
如果不包含位置数据的话，纯粹是车辆的数据，现在车辆行驶在什么速度上，或者刹车距离是多少，这是一个机器的数据，不是个人的数据。
我认为目前特斯拉只是公布了涉及机器的数据，并没有公布GPS位置数据，就跟我的电脑现在温度是多少度类似，这些数据不涉及到个人隐私数据。
但也正因为没有GPS数据，导致事故分析缺乏关键数据。
【焦点问题四】目前数据能否判断司机踩刹车的力度？
特斯拉声明中表示司机半小时踩了40多次刹车。我认为半小时踩多少次刹车是个人的自由，和这个事故结果没有必然联系，属于偷换概念。何况这些数据是不可信的。
至于驾驶人踩刹车的力度到底够不够，这里面涉及到事故现场还原的问题。存在刹车助力的情况下，踩踏板的力度和刹车结果不是简单的线性关系。
首先，事故现场还原不是仅靠个别传感器数据就能还原的。
其次，也不能通过事后车辆检测来还原。因为软件可以升级，升级后，已经不是事故发生时的同一辆车，这辆车的“大脑”可能被远程修改过了。
按照国家标准，接下来各类汽车上必须要有一个事故的黑匣子——车辆行驶记录仪会记录下来多个关键传感器数据，黑匣子本身是不能联网的，数据只能进不能出，整个数据加密，只有发生相关事故，还原机构能够破解，就像飞机的黑匣子一样。
这个强制标准执行后，这类事故还原的数据依据才可信。
具体到这件事情上，如果仅仅基于特斯拉单方面提供的数据，到底消费者是怎么踩刹车的，难以定论。
消费者确实有理由说我踩得很狠，特斯拉说我有数据表明你没有踩得很狠。那消费者肯定会说，是你在车上还是我在车上？特斯拉说我有数据表明。
但是特斯拉提供的数据是没法自证清白的，因为数据在特斯拉手里，不仅有算法介入，更何况还有“篡改”数据的能力。
如果有第三方监管，能够远程监管车辆的所有数据。发生事故纠纷后，第三方机构基于掌握的数据来证明这件事情究竟是谁的责任，车企也不用自证清白。
但现在只有第一方数据，这种争论根本就不可能平息。
特斯拉公布的数据本身是不可信的，第三方机构没法鉴定。
【焦点问题五】第三方检测机构有能力做检测吗？
智能汽车的辅助驾驶系统，可以辅助做判断，比如车主踩了刹车，但是车辆认为踩的力度不够，自动加大力度，这里是智能算法在起作用。
对于智能算法本身，就得对它的算法可靠性进行检测。但目前来看，国内应该没有机构做得了，国外应该也没有。
更何况现在是一个整体的车辆检测，目前没有任何一个机构能够对智能汽车做某一个故障的整体判断。
【焦点问题六】智能汽车的监管新难题是什么？
不仅仅是特斯拉，其实所有的智能汽车都面临监管的新难题。
大家还都停留在公布数据就可以监管，但关键点不在于公布与否，而在于公布的数据是否可信。
这个可信分两个层面，第一个是时间可信；第二个是公布的数据是不是来自于最终传感器的电信号。
如果这两个关键节点没有第三方能把控，公布出来的数据本身已经不能作为司法可信数据。
从司法来说证据有很多级，如果没有别的证据，我只能相信你公布的数据，至少有，总好过没有。
至于这个证据可信不可信，如果从好的证据来看，应该是有第三方可验证的，这就是为什么要有公证机关存在。
这次特斯拉维权风波让整个产业的监管问题变得更紧迫了，必须要尽快解决智能网联汽车数据监管的问题，但是这个监管绝对不是只把数据存上来就能解决问题。需要解决时间可信，解决数据来自于传感器的可信链路的问题。
（本文仅代表嘉宾个人观点，不代表腾讯科技立场）
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