“特斯拉在中国道路上行驶，细致到可以检测到前方道路上一个微小的水坑。”清华大学教授李克强表示，特斯拉车载系统在工作过程中，包括街道路况、导航距离以及环境景象等所有能被地图测绘所扫描到的数据，都能够被特斯拉收集到。

　　一石激起千层浪，关于特斯拉在中国的数据收集、上传等安全问题引发关注。就在近日，特斯拉公司CEO埃隆·马斯克首度针对车辆数据安全作出回应称，特斯拉公司不会向美国政府提供其车辆在中国或其他国家收集的数据，中国客户的数据会在特斯拉公司得到充分的保护，并称特斯拉有非常强烈的动机对任何信息保密。

　　不过，这并不能消除国内用户的疑虑，随着自动驾驶、电动新能源汽车的逐步普及，越来越多的数据被搜集和掌控，在多位专家看来，需要加快立法，对自动驾驶数据安全尽快予以规范。

　　数据已是自动驾驶“新燃料”

　　在自动驾驶车辆上，少不了激光雷达、毫米波雷达、摄像头等传感器。以激光雷达为例，它通过发射激光来测量物体与传感器之间距离，来判断自身所处环境，因而被称为自动驾驶的“眼睛”。

　　“不管摄像头还是毫米波雷达，都可以搜集周边数据并进行建模。”同济大学人车关系实验室研究与项目负责人龚在研在接受南方+记者采访时如是说。

　　“一些传感器本身带有高精度定位系统，即使没有，也可以通过反复测量，获取米级乃至更高精度的定位数据，同时，惯性导航系统和GPS配合则可以不断修正位置误差。”武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室教授黄先锋介绍。

　　他告诉南方+记者，更关键的是，这些数据已经被打上了坐标，“只要车辆走一遍，就可以建立一个路网坐标，再结合卫星拍摄就可以获得更全面、覆盖更完整的高精度地理坐标数据，而过去卫星拍摄的分辨率虽然高，但是地理几何坐标精度是不高的”。

　　“一辆自动驾驶测试车辆每天产生的数据量最高可达10TB。”在今年的全国两会上，上汽集团董事长陈虹如此表示。

　　自动驾驶激光雷达方案提供商Minieye CEO刘国清向南方+记者分析，自动驾驶汽车在未来的量产落地和普及过程中，数据会占有非常核心的位置。

　　一方面自动驾驶汽车非常依赖于数据，除了烧油烧电之外，还要“燃烧”数据，以数据支撑整个感知决策和控制。另一方面，这些车辆也是数据的生成器，无论是摄像头也好、雷达、激光雷达、超声波、惯导等，都会在使用中产生大量的数据。

　　建议对数据脱敏加密处理

　　一边是大力推动新能源汽车产业发展，一边是数据保护不容闪失，如何平衡两者关系？

　　刘国清认为，自动驾驶车辆所依赖的高精度地图数据涉及到地理信息坐标等信息，丰富程度远超地图数据，他建议，借鉴地图生态和产业的方式，考虑采取脱敏、加密等办法，应用在自动驾驶数据中。

　　“自动驾驶数据搜集也是一个测绘问题。”龚在研也认为，数据搜集应该遵循一定的流程和法规，例如哪些数据可以存储在车端，哪些是要定时删除，这些都需要予以明确，同时，防止过度采集，尤其是对地理测绘以及隐私数据的过度采集，造成数据的不合规滥用。

　　而黄先锋则建议，一方面，加强测绘行为的管控和资质的审核，对缺乏测绘资质的企业，尤其交叉领域，实际上测绘行为和产生的数据，需要明确的数据安全管控措施。另一方面，建议加快推动无人驾驶与导航相关的数据加密芯片的发展。

　　协同完成从0到1的监管突破

　　在行业看来，自动驾驶数据的安全并不是静态的数据防护，而是围绕数据全生命周期进行的动态安全防护，构建数据安全体系已刻不容缓。

　　谈到立法，刘国清认为，目前国内国外都不是很完善，特别是在L2、L3级别的自动驾驶，国内一定程度上比传统的汽车工业国家走得更激进，“我国在整个产业化的进程和布局上并没有落后，反而是稍稍领先，尚未有很好的制度或者法规可供参考。这需要我政府、汽车行业从业人士、供应链上下游一起来完成从0到1的监管”。

　　当自动驾驶从实验室走向商业化过程中，相关的监管也已经在酝酿。3月15日，国家市场监督管理总局在发布的《关于2020年全国汽车和消费品召回情况的通告》中提出，推进智能网联汽车OTA大数据平台建设，探索建立智能网联车辆安全自我评估和事故报告制度，适时启动“沙盒监管”。

　　而针对数据出境问题，陈虹表示，当前亟需从国家层面进一步加强对数据内容、采集、管理、传输的涉密与脱敏的建规立法，基于规范与立法，对出境数据进行统一的监测与管理，保障数据的安全。他提议，建立准入制度，智能网联汽车数据（包括高精地图数据）的采集、存储和商业用途需经国家相关部门备案管理。只有满足数据安全和隐私保护要求的智能网联汽车产品才能进入汽车公告目录。

　　南方日报记者 郜小平