自动驾驶规模化落地的“三座大山”( 三 ) 图片来源@视觉中国文丨AI商业

腾讯自动驾驶总经理苏奎峰说：“自动驾驶的核心竞争力在于数据要素和计算资源的低成本获取和高效利用。对数据要素进行高效收集和利用，提高数据循环链路的速度，是整个自动驾驶技术迭代的关键点。 ”
伦理治理：短期阻力，长期助力
100多年前，当机动车替代马车的时候，就有过安全相关的争论：机动车会不会惊吓到马？
对此英国出台了一个“红旗法” ，一个车有三个人开，一个人烧锅炉，一个人驾驶，还有一个人在这个车前面50多米的地方拿着红旗挥动，告诉别人有个危险物过来了，这个法案一直沿用了30多年才被取消。可见，公众对于一个新事物的恐惧与认知有一个长期接受的过程。
想象一下完全自主的自动驾驶汽车的未来。你的自动驾驶汽车接近红绿灯，但突然刹车失灵，计算机不得不在瞬间做出决定。它可以突然转向附近的杆子并杀死乘客，或者继续前进并杀死前方的行人。
而控制汽车的计算机只能通过访问汽车传感器收集的有限信息，并且必须基于此做出决定。尽管这看起来很戏剧化，但距离我们可能面临这样的困境只有几年的时间了。

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这也是我们看到特斯拉大力推动辅助驾驶汽车，但尚未生产全自动驾驶汽车的核心原因之一。
另一个是数据安全问题。
【自动驾驶规模化落地的“三座大山”】近年来，我国大力加强数据监管，发布了一系列具有里程碑意义的法规，网络安全法（CSL）、数据安全法（DSL）和个人信息保护法（PIPL）形成了监管基础。