特斯拉女車主維權風波持續發酵。在多部門發聲后，特斯拉表示“愿意全力配合，提供事發前半小時的車輛原始數據給第三方鑒定機構或政府指定的技術監管部門或者消費者本人”并已給到相關數據。有業內人士表示，就特斯拉這個特定事件而言，通過數據分析基本可以找到事故發生的原因。而對整個新能源汽車行業而言，數據的積累和價值的挖掘更事關未來。

    數據從何而來？

    采集、存儲、上傳車輛數據是新能源汽車的最基礎要求，在技術層面上早已不存在障礙。

    2016年11月，工信部發布《關于進一步做好新能源汽車推廣應用安全監管工作的通知》（下稱《通知》），要求車企必須建立監測平臺，并接入地方和國家兩級監測平臺；從2017年1月1日起對新生產的新能源汽車安裝車載終端，實時監測車輛的運行狀態、電池狀態、故障預警等。

    為此，工信部組織制定了《電動汽車遠程服務與管理系統技術規范》（下稱《技術規范》），對車載終端等制定了相應的技術標準和要求，提交符合該國標要求的檢測報告成為新能源車型進入工信部目錄的必要條件之一。

    《技術規范》對車載終端的數據存儲和采集的間隔時間、存儲介質的容量、斷電保護等方面提出明確標準。此外，對于詳細數據的采集范圍，《技術規范》也有明確界定，包括車輛狀態、充電狀態、運行模式、車速、加速踏板行程值、制動踏板狀態等共計13項。

    不過，隨著新能源汽車向智能化和網聯化發展，以高級駕駛輔助系統（ADAS）為代表的電子輔助駕駛發展迅猛。在此背景下，《技術規范》中要求收集的數據主要適用于動力電池起火事故的調查，并不適用于輔助駕駛或自動駕駛車輛事故原因的分析。

    針對新能源汽車智能網聯化的發展趨勢，工信部等三部門在2018年4月印發了《智能網聯汽車道路測試管理規范》，對智能網聯汽車的數據記錄提出了更高的要求，比如須自動記錄和存儲環境感知與響應狀態、車輛外部360度視頻監控情況等信息在車輛事故或失效狀態發生前至少90秒的數據，且存儲時間不少于3年。

    數據價值何在？

    華為發布其自動駕駛云服務“八爪魚”時，顯示了其用于第三方自動駕駛算法驗證的仿真場景。視頻中，華為“八爪魚”仿真的武漢光谷廣場環形道路上車輛如梭，不僅電動自行車、行人的行動軌跡清晰可見，還有匯車、變道、“加塞”等場景。

    場景仿真的基礎正是車載傳感器產生的環境感知數據，而這只是汽車行駛數據落地應用的縮影。

    理想汽車董事長李想就ADAS和剎車失靈類似的問題提出建議，包括帶有ADAS的車型必須標配行車記錄儀，記錄時的畫面必須同步顯示ADAS是否運行，以及ADAS狀態下油門、剎車、轉向等對應的基礎工作狀態。李想表示，上述功能沒有任何技術上的難度，但是提供了相對重要的證據，減少“車主取證難、廠商被冤枉”的概率。

    配備了ADAS系統的新能源汽車包含傳感、決策和執行三個層面的軟硬件。其中，傳感系統包括雷達、攝像頭、V2X等；決策系統主要是自動駕駛算法；執行系統則包括電子穩定系統、電動助力轉向和自動變速器等。簡單來說，僅ADAS產生的數據就包含了車輛行駛過程中“看”“想”“做”三個層面的數據。

    事實上，只要是涉足自動駕駛領域的公司，都在通過多種渠道收集車輛的真實行駛數據。

    滴滴CTO兼自動駕駛CEO張博曾介紹，滴滴自主研發的“桔視”車載攝像設備，覆蓋了滴滴50%以上的網約車訂單和300多個城市。“桔視”設備收集的長尾場景數據，將幫助滴滴搭建更豐富的仿真測試場景庫，推動自動駕駛算法不斷迭代進化，加速自動駕駛應用部署。

    特斯拉輔助駕駛系統Autopilot問世之初，實現了自動巡航、自動轉向、輔助變道、自動泊車等功能，并不斷迭代更新，新增了自動輔助導航駕駛等。在此基礎上，2019年特斯拉推出面向用戶收取訂閱費用的FSD（FullSelf-driving），并通過OTA不斷更新，使其具備了智能召喚、紅綠燈識別、標志識別等功能。推動特斯拉輔助駕駛技術不斷更新的，是全球范圍內特斯拉車主帶來的近乎于零成本的海量行駛數據。截至去年4月，特斯拉公布的累計上路行駛里程已達48億公里。

    但是，免費攫取用戶行駛數據的價值，在行業內并非沒有反對之聲。

    智己汽車聯席CEO劉濤在接受采訪時表示，用戶數據很重要，它將驅動企業慢慢向前，成為迭代服務體驗的核心驅動力。為此，智己汽車劃出4.9%的股權收益以回饋用戶的數據貢獻。“就拿智能駕駛來講，需要不斷迭代升級，而這就需要不斷有用戶數據的積累。沿著智能時代的邏輯，如果繼續免費使用用戶數據，就是選擇與時代為敵。”