特斯拉稳坐无人驾驶江山 数据才是制胜“王牌”
特斯拉自2014年开始配置autopilot系统，带来了针对无人驾驶的激烈争论，甚至造成了数起案件，同时给各国的监管机构带来了无尽的麻烦。但真正的无价之宝是——数据。
特斯拉稳坐无人驾驶江山 数据才是制胜“王牌”
在过去两年多的时间内，特斯拉通过首代自动驾驶系统autopilot系统已收集了全球各种道路、天气条件下行驶的超过13亿英里的数据，并且“几乎全部数据”都可以用在第二代autopilot上。
特斯拉于10月发布autopilot 2.0，并宣布目前特斯拉工厂生产的所有车型(包括未来的model 3)都已具备了进行完全自动驾驶的硬件基础，并且，特斯拉还特别说明，在此硬件基础上进行的自动驾驶其安全性有了空前提升，比人类司机要靠谱得多。
车身四周一共加装了八个摄像头，提供360度环视功能，最远能够测量250米范围内的物体。除了摄像头，特斯拉还加装了12个超声波传感器，对视觉作补充，能够探测到比此前系统远一倍距离范围内的软硬障碍物。此外，特斯拉车前还有一个增强版的前向毫米波雷达，能够在恶劣的雨、雪、大雾、扬尘天气下工作，也能探测到前方车辆。
为了处理上述传感器收集来的数据，特斯拉还为所有车辆配置了一个全新的车载电脑，其计算能力比上一代强40倍之多，运行特斯拉基于深度神经网络研发的视觉系统、声纳与雷达系统软件。特斯拉表示，这套系统对世界的丈量精度是人类凭自己的感官无法达到的，它能同时在各个方位进行探测，其覆盖的波长频段也比人类要丰富得多。
美国智库兰德公司的高级信息科学家nidhi kalra指出，“特斯拉毫无疑问已经奠定了巨大优势，他们可以从广泛的经验中学习，以绝尘的速度把那些还试图通过训练车手和员工来改进的公司抛在身后。”
所谓数据为王，在自动驾驶领域尤是。kalra指出，“(自动驾驶的)车辆必须通过数亿英里，甚至数百亿英里，来证明他们的安全。”而拥有的数据越多，算法就能够更快的自我学习。
但需要指出的是，已搜集的13亿英里数据覆盖所有安装autopilot的车辆，包括autopilot没有激活在“影子模式”下运行的里程数，即通过传感器来追踪真实世界的数据。autopilot真正激活状态下的里程数大约是在3亿英里。
手握如此海量的“数据汪洋”，其增加的速度也是惊人的。此前5月，加装autopilot和激活状态下的里程数分别是7.8亿英里和1亿英里。也就是说，在短短半年时间内，两项数据就增加了一倍和两倍。
与同样深度布局无人驾驶的google、uber、通用等横向比较来看，特斯拉更是凭借海量数据优势一骑绝尘。截至10月底，google共收集了350万英里的数据，这其中包括220万英里的自动驾驶状态数据和130万英里的人工驾驶数据，也就是说，特斯拉现在每天收集上来的数据比google自2009年开始无人驾驶车测试以来收集的还要多。google目前以50辆原型车以每周2.5万英里的速度搜集着数据。
此外，uber和通用也都开始在街道上部署“舰队”来测试无人驾驶车辆，以搜集相关实验数据，但不得不说已被特斯拉抛在身后。
成也数据 败也数据？
在特斯拉正通过海量数据的机器学习以使得真正意义上的无人驾驶成真的同时，uber却再次因为数据惹了祸。科技公司通过搜集数据来自我进化本无可厚非，但界限在哪？
本月，一名uber前员工提出诉讼，指控uber并没有“重视数据保护”。他称，uber在乘客不知情的情况下，收集了每位乘客的订单信息、姓名、电子邮件、上车地点、付费数额、设备类型和其他信息。同时，uber允许所有员工拥有权限，能够实时追踪“高级政治人物、明星甚至uber员工的熟人(包括前男、女友和前配偶等)”有关订单数据。
事实上，早在两年之前，自从“上帝之眼”(god view)诞生以来，这样的争论就从未停歇。所谓“上帝之眼”，不仅可以显示uber司机的车辆位置，乘客叫车、上车、下车地点，而且使用过uber的乘客，只要在gps打开的情况下，即使在行程结束以后仍能够被随时追踪到。
不过必须说明的是，在uber中国的ios版本上，定位已经可以选择“永不”“使用应用期间”以及“始终”。而在其他很多国家的版本中，uber应用对提供给用户的位置分享授权则只有“永不”和“始终”两个选项，这意味着即使用户没有打开app，uber也可以共享用户的位置信息。对此，uber近日回应称，“定位追踪问题是由ios操作系统本身引起的，而不是由其app所造成的结果。”
数据泄露并不仅仅是出行分享工具会遇到的问题，实际上，用户们早已“无路可逃”。
12月10日晚间，京东被媒体爆料有12g的数据遭泄漏，外泄数据包括用户名、密码、邮箱、qq号、电话号码、身份证等多种信息。
12月14日，雅虎再爆数据泄露事件。雅虎称又发现一起大规模黑客攻击事件，导致10亿用户帐号在2013年8月被盗。这成为有史以来最大规模的网络帐号被盗事件。
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在过去两年多的时间内，特斯拉通过首代自动驾驶系统autopilot系统已收集了全球各种道路、天气条件下行驶的超过13亿英里的数据，并且“几乎全部数据”都可以用在第二代autopilot上。
特斯拉于10月发布autopilot 2.0，并宣布目前特斯拉工厂生产的所有车型(包括未来的model 3)都已具备了进行完全自动驾驶的硬件基础，并且，特斯拉还特别说明，在此硬件基础上进行的自动驾驶其安全性有了空前提升，比人类司机要靠谱得多。
车身四周一共加装了八个摄像头，提供360度环视功能，最远能够测量250米范围内的物体。除了摄像头，特斯拉还加装了12个超声波传感器，对视觉作补充，能够探测到比此前系统远一倍距离范围内的软硬障碍物。此外，特斯拉车前还有一个增强版的前向毫米波雷达，能够在恶劣的雨、雪、大雾、扬尘天气下工作，也能探测到前方车辆。
为了处理上述传感器收集来的数据，特斯拉还为所有车辆配置了一个全新的车载电脑，其计算能力比上一代强40倍之多，运行特斯拉基于深度神经网络研发的视觉系统、声纳与雷达系统软件。特斯拉表示，这套系统对世界的丈量精度是人类凭自己的感官无法达到的，它能同时在各个方位进行探测，其覆盖的波长频段也比人类要丰富得多。
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所谓数据为王，在自动驾驶领域尤是。kalra指出，“(自动驾驶的)车辆必须通过数亿英里，甚至数百亿英里，来证明他们的安全。”而拥有的数据越多，算法就能够更快的自我学习。
但需要指出的是，已搜集的13亿英里数据覆盖所有安装autopilot的车辆，包括autopilot没有激活在“影子模式”下运行的里程数，即通过传感器来追踪真实世界的数据。autopilot真正激活状态下的里程数大约是在3亿英里。
手握如此海量的“数据汪洋”，其增加的速度也是惊人的。此前5月，加装autopilot和激活状态下的里程数分别是7.8亿英里和1亿英里。也就是说，在短短半年时间内，两项数据就增加了一倍和两倍。
与同样深度布局无人驾驶的google、uber、通用等横向比较来看，特斯拉更是凭借海量数据优势一骑绝尘。截至10月底，google共收集了350万英里的数据，这其中包括220万英里的自动驾驶状态数据和130万英里的人工驾驶数据，也就是说，特斯拉现在每天收集上来的数据比google自2009年开始无人驾驶车测试以来收集的还要多。google目前以50辆原型车以每周2.5万英里的速度搜集着数据。
此外，uber和通用也都开始在街道上部署“舰队”来测试无人驾驶车辆，以搜集相关实验数据，但不得不说已被特斯拉抛在身后。
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