吐槽特斯拉数据“无用”？AutoX创始人称无人驾驶需有效数据

吐槽特斯拉数据“无用”？AutoX创始人称无人驾驶需有效数据位面商人有眼泉 生 胡耀丹 自动驾驶技术实现落地的过程中，多场景的应用已成为重要方向，而场景数据随之成为了技术研发中的最大诉求。不过，随之而来的还有对“有效数据”的定义之争，在“数量”与“质

生 胡耀丹 自动驾驶技术实现落地的过程中，多场景的应用已成为重要方向，而场景数据随之成为了技术研发中的最大诉求。不过，随之而来的还有对“有效数据”的定义之争，在“数量”与“质量”孰轻孰重的观点交锋背后，不同的自动驾驶技术路线就此显露。

“我们不可能获得无穷无尽的数据，更重要的是通过比较可观的数据，（研发出）能处理绝大多数（场景的）机器学习能力，（让机器）学到绝大多数的应用场景或者说百分之百的应用场景。”7月10日举行的世界人工智能论坛智能出行分论坛上，Auto X创始人肖健雄说道。他同时强调，与行驶数据的量级相比，有效数据的“质量”更重要。

“比如说特斯拉，你有10个120万像素低分辨率的摄像头，（摄像头记录的）简单的一些类似行车记录仪的数据对于Robotaxi（共享无人车）（的研发）基本上没有任何作用。”肖健雄说道。

他表示，不是特斯拉有越多的车、数据量越大就能实现车辆的人工智能。“特斯拉硬盘空间和网络带宽非常小，网络流量又很贵，数据基本上是现场采集现场扔掉，基本没有任何作用”。

这一观点显然与目前“特斯拉是数据资产时代最大矿主”的观点相左。

针对“数据资源”进行的开采竞赛，一直被认为是车企掌握高等级自动驾驶技术的关键。中汽协秘书长助理兼技术部部长王耀曾在接受包括在内采访时表示，特斯拉“压着产品成本做汽车销售”的本质就是做数据策略（即通过降低价格的方式占有市场，从而采集大量行驶数据）。

但同时，王耀也强调了自动驾驶数据的有效性。他表示，由于采集到有效数据的概率会随着数据量的累计而逐渐降低（这源于自动驾驶数据采集过程中，更多的有效数据是难以处理的特殊场景下的边角案例，而非正常行驶数据），有效数据的积累会呈现“长尾效应”。

由此，中汽协推出汽车大数据区块链平台（Vehicle Data Block chain Platfor，简称VDBP），以实现车企间的数据交互，这被认为将促使中国企业对数据的开从“孤军奋战”走向“合作共赢”。

事实上，各家车企都在进行对自动驾驶数据的收集。去年4月，特斯拉宣布称其自动驾驶数据累计超过30亿英里（约48.2亿公里）；去年底，蔚来汽车自动驾驶数据累计突破1亿公里；今年5月，小鹏汽车宣布其自动驾驶数据累计突破五百万公里。

由此来看，特斯拉成为自动驾驶数据资源领域最大“矿主”并无不妥，为何两方观点却截然不同？从肖健雄的表述来看，这是双方对有效数据的定义有所差别导致的。

肖健雄认为，数据的有效性来源于配备多个传感器的汽车对周围数据的采集，这种“有效性”不在于路程和车辆数量的多少，而在于采集数据的完备性、精确性。“现在能实现无人驾驶的车里面，每台车都有50个传感器。传感器一定要够，不够绝对没有办法无人驾驶。而且不只是个数的问题，比如说连物体都没有精确地看到，那不可能无人驾驶。”

同时，肖健雄表示，高质量的数据只有在有效进行了高分辨率的高清仿真，并在仿真器里多次使用后，才能真正发挥数据能力。也就是说，数据有效性的定义由“数据质量”与“数据仿真”有关，而并未强调行驶路程的多少。

与之相反，王耀的观点是，数据的有效性在于其是否是难以处理的特殊场景下的边角案例，即出现在大量普通自动驾驶数据中的特殊数据。由于该定义下的有效数据产生于大量普通数据之中，具有不确定性和偶然性，故需要大量行驶数据作为支撑。

两种“有效数据论”背后是自动驾驶技术研发的两种路线。据悉，肖健雄所在的Auto X主攻的方向是“无人驾驶”，即自动驾驶定义中的L4级别（完全无人驾驶）。而王耀所提出的“有效数据论”则是车企对自动驾驶技术研发的常规做法，大多位于L2-L3的有条件辅助驾驶区间。

2021世界人工智能大会开幕的前一天，肖健雄就曾在第五代全无人驾驶系统AutoX Gen5的发布会上表示，辅助驾驶与无人驾驶是完全不同的概念，各自技术的要求是不一样的。他将辅助驾驶与无人驾驶比喻为飞机和火箭，以此阐释两者的技术差异。

实际上，业界中不止对自动驾驶技术中数据采集的不同路线有所争论，在数据储存监管、自动驾驶上路规定、用户数据权利等方面都存在不小的争议。

近段时间内，伴随着包括《数据安全法》、《汽车数据安全管理若干规定（征求意见稿）》在内的一众法规或意见稿的密集发布，更多的争议声正在涌现。

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