在“雙碳戰(zhàn)略”背景下，縱觀全球的汽車產(chǎn)業(yè)正在經(jīng)歷著全新的產(chǎn)業(yè)變革和科技轉(zhuǎn)型，“數(shù)字經(jīng)濟(jì)、人工智能、智能網(wǎng)聯(lián)”等新技術(shù)、新理念已經(jīng)成為驅(qū)動產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的新動力、新源泉。

“智能化、網(wǎng)聯(lián)化、電動化、共享化”已經(jīng)成為未來汽車行業(yè)發(fā)展的主要潮流。然而，自動駕駛汽車的研發(fā)過程中，不可避免地需要采集大量的數(shù)據(jù)。我國對于自動駕駛汽車的數(shù)據(jù)采集這一領(lǐng)域的監(jiān)管措施和管理法規(guī)相對不足，造成了該領(lǐng)域內(nèi)數(shù)據(jù)采集的監(jiān)管薄弱、數(shù)據(jù)安全得不到保障、數(shù)據(jù)采集設(shè)備“五花八門”、數(shù)據(jù)格式類型多種多樣、數(shù)據(jù)采集主體“魚龍混雜”、個人隱私信息存在泄露等現(xiàn)實(shí)問題與風(fēng)險(xiǎn)。

伴隨著《深圳經(jīng)濟(jì)特區(qū)智能網(wǎng)聯(lián)汽車管理?xiàng)l例》（簡稱《條例》）于2022年8月在深圳率先施行，這標(biāo)志著我國對自動駕駛汽車的管理正式進(jìn)入了有法可依的探索階段，對于我國自動駕駛汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展有著舉足輕重的歷史意義。依據(jù)該條例第六章第四十六和四十七條規(guī)定，自動駕駛汽車企業(yè)應(yīng)建立網(wǎng)絡(luò)安全評估與管理機(jī)制、數(shù)據(jù)安全管理制度、隱私保護(hù)方案等，并采取相關(guān)措施對數(shù)據(jù)安全進(jìn)行防護(hù)。為此，建立統(tǒng)一的自動駕駛汽車數(shù)據(jù)采集信息管理平臺具有十分重要的實(shí)踐意義。該平臺的建立有利于自動駕駛汽車數(shù)據(jù)采集規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化和專業(yè)化，有利于行業(yè)資源的優(yōu)化、有利于監(jiān)管部門實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理。

一、自動駕駛汽車數(shù)據(jù)采集的現(xiàn)狀分析

自動駕駛汽車數(shù)據(jù)采集
自動駕駛的實(shí)現(xiàn)需要裝載多種不同種類的傳感器，采集大量數(shù)據(jù)，從而對感知到的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，以便提升自動駕駛的感知、決策和控制系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性，進(jìn)而控制車輛的運(yùn)行。根據(jù)研發(fā)階段的不同，自動駕駛汽車數(shù)據(jù)采集可分為感知系統(tǒng)算法訓(xùn)練的數(shù)據(jù)采集、自動駕駛功能驗(yàn)證的數(shù)據(jù)采集、自動駕駛性能評價的數(shù)據(jù)采集及客訴問題的復(fù)現(xiàn)驗(yàn)證采集等。
按照當(dāng)前行業(yè)內(nèi)較為先進(jìn)的汽車數(shù)據(jù)采集設(shè)備來估算，一輛自動駕駛汽車每小時采集的數(shù)據(jù)量可達(dá)1 TB。假定需要采集10 km里的汽車數(shù)據(jù)，按照每天采集里程500 km，每天16 h采集時長（白天8 h+晚上8 h）進(jìn)行測算。那么，整個數(shù)據(jù)的采集量將高達(dá)到3.2 PB。
自動駕駛汽車數(shù)據(jù)采集的主體主要包括三大類：第一類是自動駕駛的整車廠商，比如吉利、上汽、蔚來、小鵬、理想等。第二類是與車企配套的自動駕駛零部件供應(yīng)商，比如博世、大陸、安波福、采埃孚等。第三類是具備國家測繪資質(zhì)的圖商，比如四維圖新、立得空間、光庭信息等。

自動駕駛汽車數(shù)據(jù)安全
自動駕駛汽車數(shù)據(jù)采集的數(shù)據(jù)類型可以分為五類，即：基本屬性數(shù)據(jù)、環(huán)境感知數(shù)據(jù)、運(yùn)行控制數(shù)據(jù)、應(yīng)用服務(wù)數(shù)據(jù)以及用戶個人數(shù)據(jù)。其中，環(huán)境感知數(shù)據(jù)中包含了車輛道路實(shí)時采集的目標(biāo)物數(shù)據(jù)，如行人、車輛、車牌、建筑物及道路交通狀況的數(shù)據(jù)。這部分?jǐn)?shù)據(jù)涉及到我國國家安全信息，如軍事管理區(qū)、國防科工等涉密單位、黨政機(jī)關(guān)等重要敏感區(qū)域的數(shù)據(jù)信息等，所以，對于這部分?jǐn)?shù)據(jù)的采集需要嚴(yán)格按照國家測繪相關(guān)法律法規(guī)來監(jiān)管執(zhí)行。
另外，對于涉及到的人臉面部特征信息、用戶車牌信息、車輛位置信息、駕乘習(xí)慣等個人用戶隱私數(shù)據(jù)，需要按照《中華人民共和國個人信息保護(hù)法》相關(guān)規(guī)定進(jìn)行數(shù)據(jù)脫敏處理。因此，數(shù)據(jù)安全管控問題已經(jīng)成為了當(dāng)前自動駕駛汽車數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域中越來越重要的議題。

數(shù)據(jù)采集信息管理平臺建設(shè)的必要性
PEST分析模型是對影響行業(yè)或公司的外部宏觀環(huán)境因素進(jìn)行具體分析的方法論。它主要從政治、經(jīng)濟(jì)、社會和技術(shù)這四個層面對影響行業(yè)或公司的外部環(huán)境因素進(jìn)行分析。
首先，從政治環(huán)境角度來看。在新時代背景下，黨的十九屆五中全會制定了“十四五”期間我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的總體規(guī)劃，明確指出了必須要堅(jiān)持創(chuàng)新驅(qū)動，充分塑造新發(fā)展優(yōu)勢。為貫徹落實(shí)“十四五”規(guī)劃的各項(xiàng)措施，中央網(wǎng)絡(luò)安全和信息化委員會還發(fā)布了《十四五國家信息化規(guī)劃》，就“十四五”期間中國信息化發(fā)展進(jìn)行部署和安排。在“智能網(wǎng)聯(lián)”推廣和普及方面提出要加快智能網(wǎng)聯(lián)汽車相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)。
國家交通運(yùn)輸部同時也發(fā)布了《數(shù)字交通十四五發(fā)展規(guī)劃》。規(guī)劃中提出，“十四五”期間將推動自動駕駛、智能航運(yùn)測試基地與先導(dǎo)應(yīng)用試點(diǎn)工程建設(shè)；“十四五”期間將加強(qiáng)相關(guān)通信接口和協(xié)議統(tǒng)籌、推進(jìn)車路協(xié)同及自動駕駛相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)落地。
在法律法規(guī)方面，隨著深圳市出臺的智能網(wǎng)聯(lián)汽車管理《條例》的正式施行，這是我國首次開始對自動駕駛汽車行業(yè)法律法規(guī)進(jìn)行探索和嘗試。與此同時，國家交通運(yùn)輸部也印發(fā)了《自動駕駛汽車運(yùn)輸安全服務(wù)指南（試行）》（征求意見稿），這為自動駕駛汽車行業(yè)進(jìn)一步商業(yè)化、產(chǎn)業(yè)化提供了有力的政策支持。

圖1 2022年上半年，全國居民人均消費(fèi)支出分布圖

圖2 2020-2021年，中國乘用車L2級以上自動駕駛功能搭載量及裝配率

圖3 2021年Q1-2022年Q1，中國乘用車L2及以上自動駕駛功能搭載量及裝配率隨著法律法規(guī)的進(jìn)一步完善，相信自動駕駛汽車數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域也將會逐步規(guī)范健全。其次，從經(jīng)濟(jì)環(huán)境視角來看，中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入新常態(tài)，據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局公布的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，截至2022年7月末，2022年上半年中國國內(nèi)生產(chǎn)總值為562642億元，比2021年同期增長了2.5%。其中，受疫情影響，交通運(yùn)輸業(yè)、住宿餐飲業(yè)增加值呈下行趨勢。而金融業(yè)、信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)發(fā)展較好，增加值分別同比增長5.9%和7.6%。

由此可見，盡管有疫情影響，我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展形勢有所減緩，然而信息傳輸、信息技術(shù)服務(wù)業(yè)的發(fā)展勢頭仍然強(qiáng)勁。為了更有效地對我國自動駕駛汽車數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域進(jìn)行合理監(jiān)管，更高效地優(yōu)化數(shù)據(jù)采集資源，構(gòu)建自動駕駛汽車數(shù)據(jù)采集信息管理平臺至關(guān)重要。

據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局最新的數(shù)據(jù)顯示，2022年上半年我國居民人均消費(fèi)支出為11756元，比2021年同期有所增加，呈現(xiàn)恢復(fù)性增長態(tài)勢。我國人均交通通信消費(fèi)支出達(dá)到1493元，在人均消費(fèi)支出中的占比為12.7%，同比增長2.6%。另外，研究報(bào)告表明，2021年中國乘用車市場上L2級汽車自動駕駛功能搭載量達(dá)到4209363輛，裝配率達(dá)到20.7%。2022年第一季度，我國乘用車L2級以上汽車自動駕駛功能裝配率達(dá)到30.1%，同比增加了12.7%；其中，L2級裝配率更是高達(dá)25.7%。由此可見，消費(fèi)者在交通通信上消費(fèi)支出需求持續(xù)的增長，我國乘用車市場上自動駕駛功能裝配率的穩(wěn)步增長，消費(fèi)者對自動駕駛功能的認(rèn)識和接受程度也在持續(xù)提高，自動駕駛行業(yè)發(fā)展態(tài)勢總體向好。因此，自動駕駛汽車數(shù)據(jù)采集信息管理平臺也將會有更廣闊的應(yīng)用增量和市場。

圖4 自動駕駛汽車數(shù)據(jù)采集信息管理平臺體系架構(gòu)最后，從技術(shù)環(huán)境角度分析，自動駕駛技術(shù)是“人工智能、智能網(wǎng)聯(lián)”發(fā)展最前沿的領(lǐng)域，擁有廣闊的市場和前景。當(dāng)前，L2、L2+級別的自動駕駛輔助功能已經(jīng)成為了很多新車上市的標(biāo)配。隨著國內(nèi)行業(yè)法律法規(guī)的進(jìn)一步完善，L3級別的自動駕駛技術(shù)時代也已經(jīng)到來，自動駕駛技術(shù)的發(fā)展也由技術(shù)驅(qū)動向數(shù)據(jù)驅(qū)動進(jìn)行轉(zhuǎn)型。數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用等貫穿著整個自動駕駛系統(tǒng)開發(fā)的全過程。因此，建立自動駕駛汽車數(shù)據(jù)采集信息管理平臺具有非常重要的意義。

二、自動駕駛汽車數(shù)據(jù)采集信息管理平臺
信息管理平臺的體系架構(gòu)設(shè)計(jì)
為了能夠更精準(zhǔn)地感知車身周圍的環(huán)境，自動駕駛汽車車身上搭載有眾多的傳感器，傳感器在實(shí)際運(yùn)行過程中將產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)存儲、算法訓(xùn)練、仿真測試等環(huán)節(jié)貫穿于整個自動駕駛系統(tǒng)研發(fā)的生命周期。那么，對于自動駕駛車企而言，如何去合理地管理和使用這些數(shù)據(jù)呢？一個彈性靈活、按需部署、節(jié)約投資、安全且低運(yùn)維成本的云服務(wù)數(shù)據(jù)管理平臺無疑是比較合理的選擇。

圖5 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涫疽鈭D基于云服務(wù)的類型，可向終端用戶提供三類服務(wù)：IaaS基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)、PaaS平臺即服務(wù)、SaaS軟件即服務(wù)。該信息管理平臺體系架構(gòu)是基于PaaS服務(wù)類型，并采用混合云方式來部署設(shè)計(jì)的。云服務(wù)提供商將提供所有的基礎(chǔ)設(shè)施（機(jī)房、配電等）、物理設(shè)備資源（服務(wù)器、存儲、網(wǎng)絡(luò)等）、虛擬機(jī)、操作系統(tǒng)平臺、權(quán)限設(shè)定、運(yùn)維管理、運(yùn)營管理等服務(wù)，自動駕駛企事業(yè)單位作為終端用戶將基于云服務(wù)提供商的平臺資源基礎(chǔ)之上開發(fā)部署自動駕駛汽車數(shù)據(jù)采集信息管理平臺，完成數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)分類、視頻回放、數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)采集軌跡實(shí)時監(jiān)控、數(shù)據(jù)采集指標(biāo)設(shè)定及進(jìn)度分析、算法訓(xùn)練、場景建模、場景庫仿真測試等開發(fā)工作。政府相關(guān)監(jiān)管部門也將以用戶端接入該平臺，對自動駕駛企事業(yè)單位的數(shù)據(jù)采集工作做好相關(guān)審批、監(jiān)管工作。
混合云部署方式既有公有云快速高效、節(jié)省成本、高擴(kuò)展性、高可靠性的優(yōu)點(diǎn)，也具備了私有云高安全性的特點(diǎn)。自動駕駛系統(tǒng)在開發(fā)過程中采集的海量數(shù)據(jù)，可以根據(jù)實(shí)際的開發(fā)需求動態(tài)地調(diào)整云服務(wù)平臺上的資源。比如：數(shù)據(jù)存儲高峰時，動態(tài)擴(kuò)展數(shù)據(jù)存儲資源池的容量、數(shù)量等；大數(shù)據(jù)處理分析時，動態(tài)地增減虛擬服務(wù)器資源等。對于自動駕駛系統(tǒng)核心的算法訓(xùn)練、場景庫構(gòu)建、場景仿真測試等核心業(yè)務(wù)則布置在私有云上進(jìn)行，提高數(shù)據(jù)使用的安全性和保密性。公有云與私有云之間的數(shù)據(jù)傳輸采用專線加密通道。

三、信息管理平臺的功能應(yīng)用實(shí)踐
數(shù)據(jù)采集主體資質(zhì)監(jiān)管
根據(jù)國家的相關(guān)法規(guī)規(guī)定，符合數(shù)據(jù)采集主體的企事業(yè)單位需要具備地圖測繪相關(guān)資質(zhì)。數(shù)據(jù)采集相關(guān)企事業(yè)單位可以通過該平臺上傳數(shù)據(jù)采集的資質(zhì)證明，向政府相關(guān)監(jiān)管的職能部門做好報(bào)備工作。待得到審批后，才可以進(jìn)行數(shù)據(jù)采集工作，堅(jiān)決杜絕不合規(guī)的企事業(yè)單位進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。

圖6 數(shù)據(jù)采集情況統(tǒng)計(jì)圖數(shù)據(jù)采集規(guī)范化管理
由政府相關(guān)部門協(xié)調(diào)組織業(yè)內(nèi)的數(shù)據(jù)采集企事業(yè)單位，統(tǒng)籌規(guī)劃數(shù)據(jù)采集的規(guī)范要求，做到數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一化管理、數(shù)據(jù)采集設(shè)備規(guī)范化要求，避免數(shù)據(jù)采集設(shè)備種類繁多，數(shù)據(jù)格式多樣，數(shù)據(jù)傳輸過程中的數(shù)據(jù)加密解密需合規(guī)處理，便于政府相關(guān)職能部門做好監(jiān)管，也有利于自動駕駛企業(yè)在項(xiàng)目的開發(fā)過程中對數(shù)據(jù)進(jìn)一步挖掘和循環(huán)利用，縮短項(xiàng)目開發(fā)周期，節(jié)約項(xiàng)目開發(fā)成本。
數(shù)據(jù)采集計(jì)劃及路徑規(guī)劃管控
數(shù)據(jù)采集企事業(yè)單位可以通過該平臺結(jié)合所需要采集的數(shù)據(jù)場景、交通特征等篩選出數(shù)據(jù)采集的地點(diǎn)、城市、道路設(shè)施等，自動生成數(shù)據(jù)采集的規(guī)劃路徑，并將需要采集的路徑規(guī)劃以及數(shù)據(jù)采集計(jì)劃向政府監(jiān)管部門提交申請，待政府相關(guān)監(jiān)管部門審批通過后方可進(jìn)行路試數(shù)據(jù)采集工作。
數(shù)據(jù)采集軌跡統(tǒng)計(jì)
數(shù)據(jù)采集技術(shù)人員可以通過在自動駕駛數(shù)據(jù)采集車輛上加裝定位設(shè)備，將自動駕駛數(shù)據(jù)采集車輛的行駛軌跡實(shí)時地傳送至該平臺的地圖系統(tǒng)中，便于數(shù)據(jù)采集后臺管理人員對數(shù)據(jù)采集工作進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析與管理。
數(shù)據(jù)采集指標(biāo)設(shè)定及其統(tǒng)計(jì)分析
該平臺可以對數(shù)據(jù)場景的采集指標(biāo)進(jìn)行設(shè)定，并對當(dāng)前的采集數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析、形成可視化圖表，便于對數(shù)據(jù)采集任務(wù)和指標(biāo)進(jìn)行可視化管理。比如，高速公路跟車場景的采集指標(biāo)，原計(jì)劃采集時長設(shè)定為1200 h，當(dāng)前已經(jīng)完成有效采集時長達(dá)到了856 h，那么可以直觀地看到該指標(biāo)已經(jīng)完成的情況。
數(shù)據(jù)挖掘檢索功能
該平臺具備不同維度的數(shù)據(jù)信息檢索功能。比如：檢索數(shù)據(jù)采集車輛的信息、數(shù)據(jù)采集里程數(shù)、數(shù)據(jù)信息特征提取、全景視圖可視化回放等。該功能便于驗(yàn)證自動駕駛系統(tǒng)在特定場景下的邏輯控制策略。當(dāng)客服售后端反饋在特定的場景下，系統(tǒng)存在潛在問題，需要進(jìn)一步分析時?？梢允褂迷摍z索功能，檢索特定場景所需滿足的條件，然后提取相對應(yīng)的數(shù)據(jù)log，再進(jìn)一步進(jìn)行系統(tǒng)驗(yàn)證分析。
敏感數(shù)據(jù)清洗脫敏處理
該平臺能夠?qū)⒉杉猩婕暗降拿舾袛?shù)據(jù)進(jìn)行脫敏處理并刪除，保障數(shù)據(jù)的安全性。并對采集過程中有損壞的、重復(fù)的或丟失的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗處理，刪除無效數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的有效性。對于自動駕駛數(shù)據(jù)采集過程中的數(shù)據(jù)安全問題做好進(jìn)一步的管控措施，同時，平臺上存儲的有效數(shù)據(jù)全面接受政府相關(guān)部門的監(jiān)管、抽查。
數(shù)據(jù)分類及標(biāo)注
該平臺對采集到的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注、分類管理。比如天氣類的分類標(biāo)注：雨天、晴天、大霧、雪天等；交通標(biāo)志類的分類標(biāo)注：限速標(biāo)志、交通標(biāo)線、收費(fèi)站標(biāo)識等；駕駛場景分類標(biāo)注：跟隨前車、鄰道切入、主道切出、前車減速、匝道并線等；特殊場景分類：交通路障標(biāo)牌、道路施工標(biāo)牌、交通事故場景等；目標(biāo)識別分類標(biāo)注：交通路口行人穿行、電動摩托車等，此分類數(shù)據(jù)將用于視覺識別算法訓(xùn)練。對問題場景數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注分類，比如LCK場景、AEB場景、FCW場景等，此分類數(shù)據(jù)用于ADAS ECU功能邏輯的驗(yàn)證測試。對客訴問題數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，比如AEB失效問題數(shù)據(jù)、LKA糾偏不足問題數(shù)據(jù)等等，此分類數(shù)據(jù)用于對客訴問題進(jìn)行再驗(yàn)證。通過對數(shù)據(jù)的分類管理，將更有利于ADAS產(chǎn)品開發(fā)過程中進(jìn)行算法訓(xùn)練和臺架仿真模擬測試，加快產(chǎn)品開發(fā)周期、節(jié)約車企開發(fā)成本。

四、如何改進(jìn)自動駕駛汽車數(shù)據(jù)采集管理平臺的應(yīng)用？
存在的問題
隨著自動駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)展的不斷深入，自動駕駛行業(yè)發(fā)展十分迅猛。然而，國內(nèi)現(xiàn)有的行業(yè)規(guī)范、法律法規(guī)仍然處于探索階段，對汽車數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域的管控仍然比較薄弱。比如：數(shù)據(jù)采集的使用權(quán)責(zé)劃分、數(shù)據(jù)采集的歸屬權(quán)責(zé)劃分、數(shù)據(jù)跨境傳輸?shù)谋O(jiān)管、政府監(jiān)管部門的權(quán)責(zé)定義、對違規(guī)采集主體的管理措施等等。針對這一現(xiàn)狀，政府相關(guān)職能部門仍然需要進(jìn)一步去規(guī)范、完善相關(guān)法規(guī)措施。
該信息管理平臺采用云服務(wù)平臺的方式對數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲和管理。從數(shù)據(jù)安全性和可靠性而言，盡管云服務(wù)平臺已經(jīng)具備了一定的安全保障措施，但是在實(shí)車采集原始數(shù)據(jù)至上傳云服務(wù)平臺的這段數(shù)據(jù)傳輸過程仍然存在著安全隱患。傳統(tǒng)的自動駕駛汽車數(shù)據(jù)采集過程中，對于數(shù)據(jù)傳輸通常采用磁盤拷貝的方式進(jìn)行流轉(zhuǎn)管控。此方式雖然能夠有效地進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，但是費(fèi)時費(fèi)力，還容易因?yàn)榇疟P在運(yùn)輸過程中損壞導(dǎo)致了數(shù)據(jù)的失效、丟失。因此，數(shù)據(jù)傳輸過程的安全管理也是不容忽視的。
自動駕駛汽車數(shù)據(jù)采集的駕駛場景需要盡可能多地覆蓋現(xiàn)實(shí)中的駕駛場景，以便于更好地對自動駕駛系統(tǒng)的決策控制邏輯進(jìn)行測試驗(yàn)證。然而，有一些特殊的場景是無法進(jìn)行實(shí)車數(shù)據(jù)采集的。比如：在極端天氣因素的情況下，需要在高速公路上以超過120 km/h的時速行駛并采集數(shù)據(jù)。在實(shí)際的駕駛場景中，時速超過120 km/h在高速上行駛的行為是違法的；再比如：需要采集在120 km/h的高速情況下遇到緊急情況時，車輛緊急制動的場景。這樣的駕駛場景，危險(xiǎn)系數(shù)極大，在實(shí)際的實(shí)車路試數(shù)據(jù)采集中是不現(xiàn)實(shí)的。因此，自動駕駛系統(tǒng)在這些特殊場景下如何進(jìn)行決策控制就成為了整個系統(tǒng)開發(fā)測試驗(yàn)證過程中的難題。
改進(jìn)措施
針對自動駕駛行業(yè)的汽車數(shù)據(jù)安全法規(guī)制度不完善的現(xiàn)狀，政府相關(guān)職能部門應(yīng)該盡快出臺相關(guān)的法律法規(guī)和實(shí)施細(xì)則，在實(shí)踐中不斷地完善該行業(yè)的法規(guī)條文，填補(bǔ)法律漏洞。同時，就現(xiàn)階段法規(guī)不完善的情況下，進(jìn)一步探索對汽車數(shù)據(jù)采集的監(jiān)管措施和跟蹤方法，對數(shù)據(jù)出境等危及國家安全和公民個人隱私信息的行為做出有效監(jiān)管。對汽車數(shù)據(jù)采集的相關(guān)行業(yè)進(jìn)行統(tǒng)籌規(guī)劃，出臺行業(yè)規(guī)范要求。比如：統(tǒng)一數(shù)據(jù)采集的格式要求，規(guī)范數(shù)據(jù)采集設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)，明確數(shù)據(jù)采集的權(quán)責(zé)定義、數(shù)據(jù)歸屬權(quán)的劃分，制定數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩?guī)范和操作標(biāo)準(zhǔn)等。該信息管理平臺主要涉及到云服務(wù)提供商、數(shù)據(jù)采集主體方、數(shù)據(jù)最終使用方以及政府相關(guān)監(jiān)管部門。為了避免相關(guān)各方對數(shù)據(jù)的私自濫用，那么對于自動駕駛汽車數(shù)據(jù)采集的歸屬權(quán)責(zé)、使用權(quán)責(zé)的劃分定義也具有重要意義。
由于涉及到相關(guān)交通安全法規(guī)和人身安全等因素，一些特殊的駕駛場景在現(xiàn)實(shí)中無法進(jìn)行實(shí)車數(shù)據(jù)采集。針對這樣的實(shí)際問題，可以考慮在該信息管理平臺中部署專業(yè)化軟硬件來構(gòu)建虛擬的測試場景庫，從而滿足自動駕駛系統(tǒng)技術(shù)開發(fā)中的仿真測試驗(yàn)證需求，在云服務(wù)平臺中進(jìn)一步地去進(jìn)行仿真測試驗(yàn)證，提高自動駕駛系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。比如：CarMaker、CarSim等仿真工具。
當(dāng)前，具備測繪資質(zhì)且又掌握自動駕駛相關(guān)專業(yè)技術(shù)的專業(yè)性人才相對比較稀缺。要解決這個問題，可以從以下三個層面去考慮改進(jìn)。從國家層面，我們需要加強(qiáng)對這方面人才的培養(yǎng)，以便于滿足不斷增長的自動駕駛行業(yè)趨勢。比如：設(shè)立相關(guān)的專業(yè)資質(zhì)培訓(xùn)考核體制，為自動駕駛行業(yè)培養(yǎng)長期穩(wěn)定的人才資源；從企業(yè)層面，需要鼓勵相關(guān)從業(yè)人員，加大激勵措施，提高專業(yè)性人才的福利待遇，為企業(yè)的發(fā)展提供不竭的動力，從個人層面，需要根據(jù)行業(yè)發(fā)展的動態(tài)，適時地把握學(xué)習(xí)機(jī)會、提高技能，為企業(yè)、為國家的發(fā)展貢獻(xiàn)力量。

五、結(jié)論與展望
當(dāng)前，我國自動駕駛汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展仍然處于起步階段，但是自動駕駛汽車產(chǎn)業(yè)迅猛發(fā)展趨勢不會改變。筆者通過對自動駕駛汽車數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域的現(xiàn)狀、建立數(shù)據(jù)采集信息管理平臺的必要性、數(shù)據(jù)采集信息管理平臺體系架構(gòu)設(shè)計(jì)以及應(yīng)用實(shí)踐等相關(guān)內(nèi)容展開分析，結(jié)合信息管理平臺應(yīng)用中存在的現(xiàn)實(shí)問題和改進(jìn)措施。得到基本結(jié)論如下：
自動駕駛汽車數(shù)據(jù)采集信息管理平臺有助于政府相關(guān)職能部門對自動駕駛行業(yè)的數(shù)據(jù)采集進(jìn)行監(jiān)管，對于不合規(guī)的數(shù)據(jù)采集加強(qiáng)管理。同時，也有利于政府部門加快完善自動駕駛行業(yè)的法律法規(guī)。特別是對當(dāng)前數(shù)據(jù)采集的歸屬權(quán)、使用權(quán)責(zé)的進(jìn)一步劃定具有非常重要的意義。
自動駕駛汽車數(shù)據(jù)采集信息管理平臺有助于數(shù)據(jù)采集相關(guān)主體單位對數(shù)據(jù)采集計(jì)劃、采集路徑規(guī)劃、采集軌跡管控、采集數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析做出更為全面的分析統(tǒng)計(jì)，有利于對數(shù)據(jù)采集任務(wù)做出合理的調(diào)整。
自動駕駛汽車數(shù)據(jù)采集信息管理平臺有助于自動駕駛行業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)利用和挖掘，為自動駕駛臺架仿真模擬測試和算法訓(xùn)練提供數(shù)據(jù)支撐。
自動駕駛汽車數(shù)據(jù)采集信息管理平臺有助于驅(qū)動自動駕駛行業(yè)向數(shù)據(jù)平臺化發(fā)展，促進(jìn)自動駕駛行業(yè)與大數(shù)據(jù)平臺相結(jié)合的模式，進(jìn)而帶動整個產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展。
展望未來，自動駕駛行業(yè)仍然是我國建設(shè)社會主義現(xiàn)代化強(qiáng)國的重要領(lǐng)域和前進(jìn)方向。自動駕駛汽車數(shù)據(jù)采集信息管理平臺的研究和建設(shè)也會是未來幾年行業(yè)內(nèi)重點(diǎn)研究和探討的課題。