自动驾驶少了“技术偷窃”,还能玩转吗?
无论是古往今来的权谋故事、军事战争、还是商业大片之中,派遣己方人员去“敌方”卧底窃取机密总是最令看客们心惊胆战却倍感刺激的情节。近年来,这一经典的情节在自动驾驶领域频繁上演,其中夹杂着出走、背叛、信念不合种种,背后究竟是人性的“扭曲”,还是道德的“沦丧”?
这次我们一探究竟。
你这技术不错,下一秒就是我的了
2017年1月,特斯拉将Autopilot项目前主管Sterling Anderson告上法庭,称其在试图挖走至少12名自动驾驶工程师的同时,还从公司带走了几百GB容量的机密专有数据;
2017年2月,谷歌母公司Alphabet与Uber自动加驾驶汽车部门对簿公堂,指控Uber窃取了自家的商业机密用来启动Uber的自动驾驶项目;
2017年3月,百度安全事业部总经理马杰称,有一大批“受雇佣的黑客”正企图窃取百度的自动驾驶技术;
2018年7月,苹果向加利福尼亚州北区法院提交文件,指控苹果前员工窃取商业机密;
2019年3月,特斯拉对其前员工、小鹏汽车现员工曹光植提起民事诉讼,指控其窃取特斯拉Autopilot技术的源代码。
......
如此频发的偷窃事件,仿仿佛印证了那个段子“你这技术不错,可下一秒就是我的了”。
当我们将事件掰开揉碎了分析之后发现,即便是技术偷窃也往往分为多种情况:一种是参与项目的高管/核心技术人员由于经营管理理念与原公司不合,选择离职出走创业成立新公司,之后被曝带走了前公司的机密文件。
比如,谷歌母公司Alphabet状告Uber偷了自家的商业机密就是典型范例。2016年Uber收购了一家名为Otto的公司,该公司创始人Anthony Levandowski(安东尼·莱万多斯基)曾任职Alphabet自动驾驶汽车部门软件工程师。他和Alphabet之间最大的争执就是关于自动驾驶的实验,谷歌认为自动驾驶实验需要在安全的基础上进行实验,也就是需要人类的司机坐在自动驾驶汽车的驾驶位置上随时接管。而莱万多斯基认为“如果你的工作是改进技术,那么安全绝对不是你的第一考虑。”
后来,莱万多斯基和持不同观点的泰勒坐了一辆自动驾驶汽车出发,途中该汽车遭遇无法处理的情况与一辆凯美瑞发生摩擦,停在了高速公路中央,并且还导致泰勒脊椎受伤。最终不满足受制于谷歌的莱万多斯基想要建立新的自动驾驶公司被谷歌开除,离职前下载的1.4万份文件则成了技术偷窃的铁证。
另一种技术偷窃情况则是员工离职、跳槽前进行的行为,比如,前面提到的苹果、特斯拉指控前员工窃取技术都隶属这一范畴。透过公开的信息可知,这一情况下,离职员工往往会在离职前夕做出反常的举动,比如他的网络活动与之前工作的时间相比访问行为呈现指数增长,并且会访问一些原本不属于他工作范围的内容、甚至下载核心机密文件数据转移到亲属电子设备等。
综合来说,这些人偷窃技术的原因往往出于与原公司理念不合想要实现自己的想法,跳槽、利益诱惑等。不过,抛开当事人本身的立场和想法,从整个自动驾驶行业来看,技术偷窃事件频发与行业自身的特殊性以及背后的资源掌控、技术壁垒等有着密切的关系。
自动驾驶技术偷窃的背后
其实,当我们在谈论自动驾驶领域技术偷窃事件频发的时候,本质上要谈得是自动驾驶领域的人才团队、技术壁垒以及行业发展瓶颈等问题。
1、人才资源
中国汽车人才研究会执行副理事长兼秘书朱明荣也曾提到,据不完全统计,中国汽车行业职能人才总量不足2万人,而由于汽车行业职能网联人才的匮乏,严重制约了中国智能联网汽车的发展。
这一现象不仅在中国发生,全球的自动驾驶行业同样如此。国际期刊会议学术论文,AMiner对自动驾驶全球h-index排名TOP1000位学者进行计算分析所绘制出来的分布地图显示,美国在该领域人才数量是中国的10倍左右。
尽管如此,美国的自动驾驶公司同样缺乏人才,巨头公司纷纷加入“抢人大战”。据外媒报道,美国匹兹堡的自动驾驶汽车市场人才竞争极其激烈,Uber、福特旗下的Argo AI等公司全都在大力“抢人”,相关专业大学毕业生毕业就能拿到20万美元(约合人民币130.9万元)的薪酬。
基于此种情况,在美国设立研发中心成为了国内企业的应对良策。据不完全统计,截至目前,富士康、百度、蔚来汽车、游侠汽车、智加科技、图森未来、小马智行等公司都在美国设有相关的研发中心。
具体到团队负责的职能,是由美国团队提供核心技术,国内团队负责美国团队研发成果在国内的落地。小鹏汽车自动驾驶副总裁吴新宙介绍,自动驾驶中美团队的分工,一般核心算法团队都在美国,他们负责提供核心技术,完成从算法运研、数据训练、模型优化到硬件上的实现,以及定位、激光雷达的处理、雷达的处理等。国内的团队则负责定义不同功能对每个模块的要求,要求北美团队按时按质量交付这些功能。
此外,挖人也是应对人才短缺、促进技术快速发展的一种手段,在业内也十分常见。然而重点在于,究竟是想挖人还是连人和“技术”都不愿放过?
2、技术壁垒
前面用了不少笔墨去论证自动驾驶领域人才的匮乏,而人才资源匮乏的本质也在某种程度上意味着技术壁垒很高,自动驾驶技术就是如此。
自动驾驶涉及多个领域的多种技术的融合,包括图像识别、成像系统算法、机器视觉、视觉感知、大数据处理、物体检测等等,项目研发过程中涉及的专利技术甚至可能多达上千种,想要全部由自己研发其实是非常困难的。
除了基础的专利技术之外,自动驾驶技术本身是通过安装在汽车上的传感器感知周围的环境、然后通过车上搭载的“智能大脑”对周围环境数据进行分析处理,并依此做出驾驶判断决策,控制车辆行进的方向等。
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