热点资讯
炒股杠杆平台 你的位置:配资平台排行榜_炒股杠杆平台_国内实盘配资 > 炒股杠杆平台 > “存在泄密风险”?特斯拉最新回应来了
“存在泄密风险”?特斯拉最新回应来了发布日期:2023-11-05 13:50    点击次数:117


K图 TSLA_0

  针对日前有媒体报道,岳阳机场禁止特斯拉入内,因特斯拉带有哨兵模式,“存在泄密的风险”,特斯拉中国在8月14日晚间通过官微作出回应,对其“哨兵模式”作出进一步解释,同时表示,该公司已在中国建立数据中心,以实现数据存储的本地化。所有在中国大陆市场销售车辆所产生的数据,都会存储在中国境内。

  同时,特斯拉方面对记者透露,该公司的数据中心位于上海临港超级工厂内。该公司方面同时表示,此前岳阳机场“禁止特斯拉入内”的标识已经撤下,车辆可以入内。不过,这一说法尚未得到当地公安机关证实。

  而这一事件也令A股数据安全相关概念股15日早间拉涨。其中竞业达一度涨停,南陵科技最高涨逾9%,恒为科技最高涨幅也接近7%。

  官微发文回应

  日前,有媒体报道称,岳阳机场禁止特斯拉入内,因特斯拉带有哨兵模式,车主离开后会对车身周边环境进行录像,“存在泄密的风险”。该消息一出,引发了大量网友对于特斯拉哨兵模式以及车辆数据安全的讨论。

  特斯拉在14日晚间在其官微上发文回应质疑。该公司表示,哨兵模式(一些品牌也称为“守卫模式”)是目前主流智能汽车标配的一种智能安全配置,并非特斯拉独有。特斯拉车辆出厂时,该功能默认处于关闭状态,需要车主手动开启才能使用。

  特斯拉在回应中称,手动启用哨兵模式后,车辆上锁并挂驻车挡时,如果检测到附近可能存在损害或者盗窃车辆等威胁时,系统会向车主发出警报,并记录车辆周围的可疑活动,将视频片段保存在已安装的USB设备中,为用户带来用车安全保障。

  该公司强调,与一些品牌可以通过哨兵模式远程查看车辆周围环境不同,目前特斯拉车辆的这些数据只离线存储在车内USB设备中,车主和特斯拉均不能远程在线查看。

  此外,特斯拉还表示,特斯拉已在中国建立数据中心,以实现数据存储的本地化。所有在中国大陆市场销售车辆所产生的数据,都会存储在中国境内。

  记者随后与特斯拉方面取得联系,该公司透露早在2021年,公司的数据中心便已建成,位于上海临港超级工厂内。而且该公司透露,去年上海市通信管理局曾对各汽车数据处理企业报送的数据安全年报进行评审,特斯拉当时一次性通过监管审查。

  而对于此次“岳阳机场禁止特斯拉入内”事件,特斯拉方面称,经过沟通后,当地已将告示牌撤下。不过,记者曾多次联系岳阳三荷机场公安机关未果,这一说法尚未得到证实。

  已建立上海数据中心

  在特斯拉官网上,对于哨兵模式,特斯拉方面称,哨兵模式录像不会传输给特斯拉。对于2018年及之后生产的车型,录像将保存到车载存储器,可以通过车辆的触摸屏直接查看。

  实际上,不仅特斯拉,理想、蔚来也有哨兵模式或守卫模式,并将其作为车辆卖点。按照设想,哨兵模式一方面可以在驻车期间守护车辆,有效保障车辆及财产安全,在出现被剐蹭等情况后,有维护车主合法权益。另一方面,哨兵模式将威慑到蓄意损坏车辆的破坏者,防患于未然。

  不过,此前外界较为担心特斯拉收集的中国数据会外流至境外,对国家安全形成挑战。

  工信部早在2021年4月7日发布的《智能网联汽车生产企业及产品准入管理指南(试行)》(征求意见稿)中明确指出,智能网联汽车生产企业应依法收集、使用和保护个人信息,实施数据分类分级管理,制定重要数据目录,不得泄露涉及国家安全的敏感信息。

  工信部同时指出,在中华人民共和国境内运营中收集和产生的个人信息和重要数据应当按照有关规定在境内存储。因业务需要,确需向境外提供的,应向行业主管部门报备。

  随后,特斯拉中国第一时间做出反应,在当年5月宣布已经在中国建立数据中心,以实现数据存储本地化,并将陆续增加更多本地数据中心,确保所有在中国大陆市场销售车辆所产生的数据,都将存储在境内。

  在当年10月,特斯拉中国就宣布其上海研发创新中心和上海超级工厂数据中心均已落成。而且,在2021年10月多部门联合发布《汽车数据安全管理若干规定(试行)》后,特斯拉作为首批试点企业,参与了主管部门组织的合规试点工作。

  脱敏问题如何解决?

  实际上,智能汽车数据量大面广,相较于传统的燃油汽车,智能网联汽车通过在车外部署摄像头、毫米波雷达、激光雷达等多个传感器,以及车内DMS驾驶员监测系统、智能座舱 APP应用等途径,可收集到规模大、覆盖面广的车辆数据。

  国家工业信息安全发展研究中心副总工程师黄鹏此前曾表示,一辆智能网联汽车每天至少收集10TB的多维数据,即不仅包含驾乘人员的面部表情、动作、目光、声音数据,还包括车辆地理位置、车内及车外环境数据、车联网使用数据等。

  不过,对于数据的限制,也一度引起市场对于智能驾驶演进的忧虑。实际上,自动驾驶作为人工智能技术的分支,主要依赖于机器学习的自动驾驶模型。自动驾驶模型根据驾驶时采集的数据做出动作策略,从而控制车辆正常行进。

  在这一背景下,模型训练需要海量数据,尤其是自动驾驶这种复杂的人工智能特别需要大量的路况数据以及原始图像数据,以便模型能够更加准确对障碍物线路、交通信号等进行识别。业内有担忧,如果大量数据被过滤掉,会影响用于训练的数据质量。

  “政策从未规定车载摄像头不允许使用和用于图像采集,政策只是在采集过程中加了个脱敏前提,”在国内一位新能源车企人士对记者直言。该人士表示,主机厂车外摄像头采集到的信息可进行图像脱敏处理,从技术层面,图像脱敏处理是可以通过算力支持和OTA在线升级完成。