自動(dòng)駕駛技術(shù)正加速重塑未來(lái)交通格局，成為全球科技與產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的核心賽道。然而，技術(shù)迭代的背后，數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)的矛盾日益凸顯。自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的研發(fā)與測(cè)試高度依賴(lài)海量真實(shí)場(chǎng)景視覺(jué)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在捕捉復(fù)雜交通環(huán)境的同時(shí)，不可避免地涉及過(guò)往行人和車(chē)輛的個(gè)人身份信息。

2022 年以來(lái)，相關(guān)隱私爭(zhēng)議通過(guò)訴訟等形式持續(xù)發(fā)酵，引發(fā)全球?qū)ψ詣?dòng)駕駛行業(yè)數(shù)據(jù)合規(guī)性的廣泛討論。如何在不阻礙技術(shù)創(chuàng)新的前提下，筑牢隱私保護(hù)防線(xiàn)，成為行業(yè)可持續(xù)發(fā)展必須考慮的話(huà)題。

本文結(jié)合實(shí)際案例與法規(guī)要求，深入剖析自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)收集的核心矛盾，并提出切實(shí)可行的解決方案。

2022 年 7 月，德國(guó)消費(fèi)者組織聯(lián)合會(huì)（VZBV）對(duì)特斯拉提起訴訟，其中一項(xiàng)核心指控直指其 “哨兵模式” 的隱私風(fēng)險(xiǎn)。據(jù)悉，特斯拉車(chē)輛在哨兵模式下，車(chē)載攝像頭會(huì)持續(xù)錄制周邊環(huán)境以防范盜竊與惡意破壞，而這些錄制內(nèi)容中包含了未經(jīng)行人與其他車(chē)主同意的個(gè)人身份信息（PII）。這一事件并非個(gè)例，而是自動(dòng)駕駛行業(yè)數(shù)據(jù)收集亂象的集中爆發(fā)。

根據(jù)《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（GDPR）規(guī)定，在公共場(chǎng)所開(kāi)啟攝像頭僅允許用于極少數(shù)受?chē)?yán)格監(jiān)管的場(chǎng)景（例如警方在犯罪熱點(diǎn)區(qū)域的執(zhí)法，且需符合巴伐利亞州《警察任務(wù)法》第 32 條等相關(guān)驗(yàn)證要求）。

對(duì)于自動(dòng)駕駛企業(yè)而言，其研發(fā)過(guò)程中經(jīng)常會(huì)需要從真實(shí)環(huán)境采集數(shù)據(jù)，以推進(jìn)產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)，而《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（GDPR）采用 “明示同意” 原則，要求數(shù)據(jù)收集必須以獲得相關(guān)方明確同意為前提。但在非可控的真實(shí)交通場(chǎng)景中，要獲取每一位路人的實(shí)時(shí)同意幾乎不具備可操作性。

這起訴訟再次將行業(yè)焦點(diǎn)引向一個(gè)長(zhǎng)期被忽視的領(lǐng)域：高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）與自動(dòng)駕駛（AD）的研發(fā)測(cè)試階段，如何合法保護(hù)無(wú)關(guān)第三方的隱私數(shù)據(jù)？隨著公眾隱私保護(hù)意識(shí)的提升，制造商不斷面臨關(guān)于數(shù)據(jù)收集合法性、使用邊界及安全存儲(chǔ)的質(zhì)疑，隱私爭(zhēng)議已成為制約自動(dòng)駕駛技術(shù)落地的重要瓶頸。

ADAS與AD的核心目標(biāo)是通過(guò)減少人為失誤降低交通事故發(fā)生率，其運(yùn)行與決策高度依賴(lài)于對(duì)周邊環(huán)境的精準(zhǔn)感知與分析。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，系統(tǒng)通常需集成自動(dòng)緊急制動(dòng)（AEB）、弱勢(shì)道路使用者檢測(cè)、意圖預(yù)測(cè)等多項(xiàng)安全關(guān)鍵應(yīng)用，而這些應(yīng)用模型的訓(xùn)練則是依托海量真實(shí)交通數(shù)據(jù)。

這些數(shù)據(jù)主要通過(guò)車(chē)載傳感器，比如雷達(dá)、攝像頭、全球定位系統(tǒng)（GPS）和激光雷達(dá)（lidar）等設(shè)備采集，涵蓋了復(fù)雜路況、突發(fā)場(chǎng)景等各類(lèi)交通環(huán)境。

與模擬環(huán)境或可控環(huán)境數(shù)據(jù)相比，真實(shí)交通數(shù)據(jù)的核心價(jià)值在于其包含大量不可控、不可預(yù)測(cè)的 “邊緣案例”—— 例如兒童在街上追球、寵物突然竄至車(chē)前等低概率但高風(fēng)險(xiǎn)的場(chǎng)景。這些邊緣案例累積形成 “長(zhǎng)尾效應(yīng)”，直接決定了自動(dòng)駕駛系統(tǒng)是否比人類(lèi)駕駛員更安全，是當(dāng)前技術(shù)研發(fā)的核心突破口。盡管真實(shí)交通錄制無(wú)法覆蓋所有可能場(chǎng)景，但它是構(gòu)建高保真模擬訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)。

汽車(chē)企業(yè)早已意識(shí)到真實(shí)場(chǎng)景數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略?xún)r(jià)值，紛紛加大道路測(cè)試與數(shù)據(jù)收集力度。但在技術(shù)推進(jìn)過(guò)程中，多數(shù)企業(yè)忽視了數(shù)據(jù)收集的隱私合規(guī)問(wèn)題。在開(kāi)放道路測(cè)試中，車(chē)載設(shè)備會(huì)不可避免地錄制并存儲(chǔ)無(wú)關(guān)路人的圖像、車(chē)牌等個(gè)人身份信息，這些數(shù)據(jù)若處理不當(dāng)，極易引發(fā)隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)。

從法規(guī)層面看，類(lèi)似特斯拉哨兵模式這類(lèi)商業(yè)用途的數(shù)據(jù)收集，僅以 “合法利益” 為由無(wú)法滿(mǎn)足合規(guī)要求 —— 這既違背《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（GDPR）的核心思想，也不符合該條例第 6 條規(guī)定的任何合法數(shù)據(jù)處理情形。問(wèn)題是在不可控的環(huán)境中測(cè)試實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)時(shí)，幾乎不可能獲得每個(gè)路人的同意。

而從技術(shù)層面講，完全禁止真實(shí)場(chǎng)景數(shù)據(jù)收集又意味著自動(dòng)駕駛研發(fā)失去關(guān)鍵支撐：沒(méi)有足夠的邊緣案例數(shù)據(jù)訓(xùn)練，系統(tǒng)將難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜路況，安全性無(wú)法得到保障。技術(shù)創(chuàng)新與隱私保護(hù)似乎陷入了 “非此即彼” 的兩難境地。

面對(duì)數(shù)據(jù)需求與隱私保護(hù)的矛盾，是否存在既能保障研發(fā)進(jìn)展，又能符合法規(guī)要求的解決方案？答案是肯定的 —— 數(shù)據(jù)匿名化技術(shù)為行業(yè)提供了解決思路。《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（GDPR）第 26 條注釋明確規(guī)定：“本條例不適用于對(duì)匿名信息的處理，包括用于統(tǒng)計(jì)或研究目的的匿名信息處理”，這一表述為合規(guī)的數(shù)據(jù)收集與使用提供了明確依據(jù)，其他國(guó)家的多項(xiàng)數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)也有類(lèi)似條款。

比如深度自然匿名化（DNAT）技術(shù)，是專(zhuān)為解決圖像與視頻數(shù)據(jù)中的隱私保護(hù)問(wèn)題而設(shè)計(jì)的。與傳統(tǒng)模糊化處理技術(shù)不同，深度自然匿名化（DNAT）并非簡(jiǎn)單遮蔽個(gè)人身份信息（PII），而是通過(guò)先進(jìn)算法自動(dòng)檢測(cè)人臉、車(chē)牌等隱私數(shù)據(jù)，并生成能夠精準(zhǔn)反映原始屬性的合成替代內(nèi)容。在匿名化過(guò)程中，年齡、視線(xiàn)方向、情緒狀態(tài)等對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)至關(guān)重要的核心信息得以完整保留，既實(shí)現(xiàn)了個(gè)人與車(chē)輛身份的隱私保護(hù)，又不影響數(shù)據(jù)分析與模型訓(xùn)練的有效性。

此外，深度自然匿名化（DNAT）技術(shù)還能確保圖像語(yǔ)義分割的一致性（該一致性經(jīng)過(guò)專(zhuān)業(yè)檢測(cè)），避免了傳統(tǒng)模糊處理導(dǎo)致的信息丟失與上下文斷裂問(wèn)題，完美平衡了隱私保護(hù)與數(shù)據(jù)可用性。這一解決方案徹底打破了 “創(chuàng)新必須以犧牲隱私為代價(jià)” 的固有認(rèn)知，讓自動(dòng)駕駛行業(yè)能夠在合規(guī)前提下持續(xù)推進(jìn)技術(shù)迭代。