​特斯拉行驶数据归谁？

转载：本文来自微信公众号“智本社”（ID:zhibenshe0-1），作者：清和社长，转载经授权发布。

2021年4月19日，上海车展上一位特斯拉车主身穿“刹车失灵”白T恤站上车顶维权。特斯拉方坚话，刹车未失灵，对方搞事。紧接住，网络媒体上掀起‌一场声势浩大嘅“讨特”运动。

公众舆论迅速聚焦到一个点：行驶数据。

三天后，特斯拉对外公布‌车辆事故发生前一分钟嘅数据。数据显示，刹车前车辆时速为118.5千米每个钟头，驾驶员刹车后车辆持续降速，时速降至48.5千米每个钟头时发生碰撞。从第一次刹车到碰撞间隔时间约为4.5秒左右。

数据公布后，食瓜群众逐渐散去，热度迅速滑坡。但是，车主家属指责特斯拉侵犯个人隐私权，要求撤销数据。同时，一啲人质疑，特斯拉可能修改过数据。

这起特斯拉维权事件终于将数字经济嘅关键问题推到‌前台：数据嘅产权界定、隐私保护以及风险监管。本文从经济学嘅角度分析大数据时代嘅数据产权及监管问题。

本文逻辑

一、数据产权界定

二、数据资源配置

三、数据风险监管

01 数据产权界定

喺之前嘅反垄断事件上，我写过几篇文章指出，互联网平台垄断嘅关键问题，唔是市场支配地位和巨额补贴，也唔是资本泛滥和无序扩张，而是垄断和滥用私人数据。

我曾喺《蚂蚁嘅野心》中指出：“如果个人数据嘅产权无办法私有化，噉样将货币发行权交畀大数据银行那是灾难性嘅。”大数据杀熟、信息茧房以及网络信贷问题，根本上是私人数据被平台垄断和滥用。而家，无人驾驶汽车嘅数据问题似乎更加急迫——直接关系到驾驶生命安全以及事故责任嘅认定。

数据产权到底归谁？

第一类信息是从公共信息中收集嘅数据。

有人认为，数据本身是公共资源，按照“谁付钱归谁”嘅原则，互联网平台花费‌成本搜集、储存和维护大数据，大数据嘅产权归属应当是平台。按照呢种观点，特斯拉嘅车辆行驶数据嘅产权唔归车主，而归特斯拉。

喺大千世界度，宇宙中嘅火星、道路上行驶嘅汽车和全球流行嘅新冠病毒，都系一种信息嘅存喺。呢啲信息是无主嘅公共信息。但是被收集嘅信息是有主嘅资源，谁为搜集嘅数据支付成本，数据嘅产权就归谁。值得注意嘅是，公共信息同被收集嘅数据是两个概念。事实上，每个人都喺度想方设法地收集更多更有效嘅公共信息，然后做出相应嘅决策。好多公司会将大量嘅市场信息形成有效嘅数据统计，股票交易员每天搜集大量嘅价格信息及行业信息。科斯表达嘅是帕累托最优而非产权界定，呢种产权嘅界定原则喺美国法同经济学家波斯纳嘅《法律嘅经济学分析》中有详细论述。

但是，呢里有个前提，所收集嘅信息必须是公共信息，而非私人信息。何为公共信息？第一空间上是公共嘅。比如，你可以喺大街上统计几多人穿耐克鞋，但是唔可以侵入私人家庭窥探。你可以喺股票市场上统计量价信息，但唔可以侵入私人账户窃取信息。第二对象上是公共嘅。比如，你可以统计几多男人或女人进店，但是唔可以跟踪偷拍某个客户或每一个客户嘅购买行为。点解私人空间和私人对象上嘅数据收集是唔正当嘅？因为私人空间和私人对象具有产权归属，比如私宅和隐私权。呢啲数据，即便是花费成本获取嘅，都系唔正当嘅，属于对他人嘅产权构成侵害。

第二类信息是因交易及服务必要而提供嘅个人数据，如个人身份证、联系方式等。所谓交易及服务“必要”，主要是为咗降低交易费用。比如，双方提供身份证、营业执照有助于降低信任成本。又如，住酒店登记身份证，乘坐飞机过安检检查包裹，都系为咗降低交易风险。

所以，交易者会“让渡”出部分个人信息（权益）以降低交易风险，或换取公共安全。但有人误以为个人信息喺呢次交易中也被交易出去。其实唔是，呢啲信息嘅产权依然是个人，产权没有发生变化。个人之所以提供信息，是为咗促进交易，降低风险。对方以及任何个人，未经当事人允许唔得占有和使用他人数据。呢一点是明确嘅，比如我哋喺签署合同附个人身份证复印件都会注明“仅限于本合约”或“复印无效”。咁做嘅目的是防止个人信息被滥用。

第三类信息是因交易及服务而产生嘅数据，比如交易价格、交易数量、付款周期及合约信息。呢类信息嘅归属权喺交易双方，由双方协商系咪公开交易价格及合约信息。喺一啲交易度，双方约定唔公开价格。通常，为咗降低交易成本，好多人愿意公开价格，但唔公开交易个人信息。比如，深圳用指导价调控楼市后，交易价格迅速消失，畀交易带来唔便。又如股票交易市场，我哋可以睇到每一笔交易嘅价格，但是无办法知晓交易对象及更多个人信息。但是，交易所为何要求大宗交易公开信息？道理同上面类似，为咗降低大宗交易嘅风险，避免内幕交易，上市公司及大宗交易对象需要做到信息公开。这相当于公开部分信息来促进交易。

以智能驾驶汽车为例。特斯拉嘅优势是拥有几百万台汽车每天喺道路上行驶，佢可以获得大量真实嘅行驶数据来提高佢嘅智能驾驶技术。边啲数据该收集，边啲数据唔该收集？数据嘅产权归谁？

特斯拉可以通过外部摄像头和传感器收集外部公共信息，比如识别道路上嘅行人、汽车、红绿灯、危险物等。呢啲针对外部公共信息收集嘅数据归属于特斯拉。无人驾驶系统正系通过对外部信息嘅收集、识别及处理，然后做出驾驶决策，从而提高安全性。如果车主危险变道和跟车太近，特斯拉辅助驾驶系统都会报警，如果车主没有采取措施，该系统会强行干预。

斯坦福教授吴恩达曾喺谷歌无人驾驶汽车项目中建立人工神经网络。呢个网络具备深度学习嘅功能，佢喺YouTube上睇一周嘅视频后，可以自主学习识别边啲是猫嘅视频。呢个技术如果运用到无人驾驶汽车上，可以用来识别车辆前面嘅物体是猫还是小孩，帮助无人驾驶系统执行合理避让。

但是，无人驾驶汽车唔可以喺未经车主允许嘅情况下对内实施监控，收集车主嘅个人行车数据。车主嘅个人行车数据，包括行车里程、行车位置、行车速度、刹车次数、变道次数、乘坐人数、车内对话、交通事故、违章次数、保养维修、驾驶习惯等等。

唔过，其中有啲个人信息，因交易及服务必要而需要向汽车厂商提供，比如对行车速度、发动机、安全带、油量电量嘅监控数据。汽车喺交易结束后，服务才啱啱开始，汽车厂商对汽车安全负有一定嘅责任，对必要嘅行车速度、发动机安全等数据进行监控，并起到提醒作用。而家，对呢啲安全数据嘅监控已是汽车产品质量标准。

智能驾驶汽车对数据嘅依赖性更大。无人驾驶或辅助驾驶，唔仅需要外部数据，仲要需要大量嘅个人行驶数据。比如，辅助驾驶系统采取紧急避让，必须结合当时行驶嘅车速来判断。又如，辅助驾驶系统会分析车主嘅唔良驾驶习惯并加以提醒和纠正。而呢啲都依赖于对个人行驶数据嘅监控、搜集及处理。

问题来嘎啦，边啲是因交易及服务必要而提供嘅个人信息？车内对话、乘坐人数、个人肖像唔属于交易及服务“必要”。唔过，美国联邦通信委员会许可特斯拉及五家公司使用雷达传感器，喺可疑活动发生时对车内人员及环境进行监控。

除咗普通汽车涉及嘅安全数据外，智能驾驶“必要”数据或覆盖行车里程、行车位置、行车速度、刹车次数、变道次数、交通事故、违章信息、保养维修、驾驶习惯等大量数据。

呢类数据嘅产权归属个人，但谁来保证唔被滥用？

02 数据资源配置

而家大数据时代嘅问题是，用户因交易及服务必要，“让渡”出‌大量嘅个人数据，但又无办法确保数据嘅安全性，甚至还深受其害。

比如网络购物数据。喺电子商务平台使用搜索引擎购物，好处是降低‌搜索成本，我哋唔需要全国各地找商家比价。但为此我哋“让渡”‌大量嘅个人数据。喺平台上嘅搜索数据、浏览数据、讨价还价嘅数据等等，呢啲个人数据被平台收集，甚至可能运用于大数据杀熟。平台好可能为你量身定制‌机票、沙发、电脑等商品嘅价格。

好多人将大数据杀熟同价格歧视混淆，每个商家就同一款产品都可以针对客人差异化定价。大数据杀熟唔等于价格歧视。歧视性定价具有正当性，属于商家嘅定价策略。但是，歧视性定价是建立喺有限嘅信息和平等嘅竞争地位之上，而大数据杀熟是建立喺控制、滥用个人数据和唔平等嘅竞争地位之上。大数据杀熟被认为系一级价格歧视。其实，喺正常嘅竞争环境度，歧视性定价唔可能做到大数据杀熟。

交易系一个平等博弈嘅过程，双方都想方设法获取更多嘅信息从而赢得更强嘅议价权。喺每一笔交易度，双方所赚取嘅是交易剩余，即以更低嘅边际效用换取‌更高嘅边际效用，中间嘅差额就是交易剩余。一旦所有用户嘅个人信息都被平台所掌握，噉样交易嘅天秤向平台倾斜。互联网平台可以最大限度地榨取每一位用户嘅交易剩余。财富嘅天秤向人为嘅信息垄断方倾向，引发财富集中和社会控制。

有人认为用户“让渡”必要嘅个人数据，换取‌交易便利。但是，呢里唔可以混淆两个问题：

一是“让渡”必要嘅个人数据，必须是自愿嘅，用户有知情权。

互联网平台需告知用户，佢哋对用户嘅“足迹”，包括搜索、浏览、购买、支付等数据进行搜集。对超出“必要”范围嘅数据监控，用户可选择反对，屏蔽数据采集。比如，喺宜家购物，宜家嘅空间设计，让客户可以更好嘅搜索和体验商品。但是，宜家唔可以因提供‌呢种便利而监控客户购物行为。宜家只能提供必要嘅安防监控，并告知客户：公共区域，安防监控。

唔论是线上还是线下，商家都必须告知用户：第一系对交易及服务必要嘅数据进行监控；第二是用户可选择屏蔽超出必要范围嘅数据监控。

二是“让渡”出去嘅必要数据，其产权都系归属个人，且禁止被滥用。

如果所有车主嘅行驶数据由汽车厂商控制，后者又将数据卖畀保险公司，结果会系样？保险公司可以根据每一个车主嘅数据量身定制保险方案，赚取最大嘅交易剩余，而车主则没有任何议价权。这是大数据杀熟。从保险公司角度来睇，呢是最有利嘅。但是，呢违背‌自由市场嘅平等规则。合理嘅做法是乜嘢？

如果车辆行驶数据归属个人，车主可以使用个人嘅数据进行讨价还价。假如你嘅安全驾驶数据好好，你可以选择对保险公司公开呢个数据，以降低保险公司开出嘅保费。假如你嘅安全驾驶数据好糟糕，你定然会隐藏呢一数据，避免保险公司抬高保费。数据私有化后，用户才能拿自己嘅数据去讨价还价，最大限度地获取交易剩余。当然，保险公司也会想方设法去挖掘更多关于你嘅信息。噉就是正常嘅市场博弈，都系经济增长嘅动力，而唔是所谓嘅逆向选择。

所以，数据产权界定，数据才能得到有效配置和监管。用户也可以将自己嘅数据交易出去，当然交易都系有规则嘅交易。咁样真正嘅数据交易市场才能形成。

目前嘅问题是互联网平台使用集中化数据库搜集和存储用户数据。技术创新正喺打开呢个困境。一啲分布式网络唔再集中存储用户数据，并实施端对端加密。除咗端对端外，平台及任何第三方都无办法得到具体数据。但是，无人驾驶级别嘅数据处理对分布式网络嘅效率系一个巨大嘅挑战。同时，分布式网络容易遭受双花攻击，将加大无人驾驶系统嘅风险。

特斯拉维权事件凸显‌数据监管嘅滞后性。当特斯拉公布行车数据后，一啲人质疑数据嘅客观性。数据系咪被修改？

个人行车数据嘅产权唔明确，特斯拉陷入两难：唔公布数据，则涉嫌掩盖真相；公布数据，则可能涉嫌侵犯隐私。呢个事件最后上升为公共舆论事件，消除公众疑虑最好嘅办法也就是公开行使数据。如果明确行驶数据归属个人所有，车主可向特斯拉调取行车数据，或者特斯拉经由车主同意公布行车数据。喺成个维权事件度，监管部门应该发挥更大嘅作用。监管部门具备执法资格，向特斯拉调取车主嘅行车数据。同时，为咗避免侵犯个人隐私，由监管部门对外公布相应嘅数据。

从特斯拉维权事件可以睇出，未来嘅智能驾驶汽车，行驶数据是厘清事故责任嘅关键。过去，我哋通过检测刹车硬件来判断刹车系咪失灵。而家，汽车开始由无人驾驶系统干预、接管，刹车系咪失灵、系咪系统自动加速，只能由数据说话。

喺美国，互联网巨头及民众对政府调取用户数据极为敏感。推特、苹果公司都曾几次拒绝联邦政府嘅要求。2014年推特公司状告美国联邦政府，理由是联邦政府强迫佢哋交出用户数据。最后，推特胜诉。但是，呢啲社交媒体及科技巨头却因此手握审查权，成为咗信息嘅仲裁者、真理嘅仲裁者。

社交媒体及科技巨头利用对用户数据嘅控制畀用户编制‌一个个信息茧房。呢个问题喺推特封杀特朗普事件中为世人所知。而家，行车数据监管难题或者系一个更加棘手而明确嘅问题。未来，越来越多嘅事故需要通过数据公开来划定责任。

所以，点样监管行车数据是摆喺政府面前嘅一个难题。喺分布式技术尚未成熟之前，第三方数据加密存管或者系一个解决办法。特斯拉等巨头将大数据存放喺第三方平台，车主拥有所有权，车主授权畀特斯拉无人驾驶系统使用，第三方肩负数据安全责任。政府可通过第三方来调取和监管行车数据。

03 数据风险监管

假如无人驾驶或辅助驾驶系统干预引发交通事故，汽车厂商需要承担责任吗？

比如，我正喺驾驶汽车危险变道，辅助驾驶系统识别出车辆正处于危险变道度，迅速强制干预，车辆回到原来车道。而我之所以危险变道，是因为我判断到隔离带对面车辆将要发生碰撞事故，进而实施紧急躲避。假如辅助驾驶系统没能识别呢一信息，强制干预我变道，对面车辆越过隔离带撞上我车。喺这起事故度，假如逆行车辆负全责，但是辅助驾驶系统需唔需要承担责任？呢类嘅问题喺辅助驾驶领域逐渐出现，比如因识别错误而突然停车。

噉就涉及到无人驾驶信任问题。点样才能建立信任？

自由竞争系一个好办法，但要依赖于制度监管。事故率是判断汽车质量嘅一个重要指标。但是，如果数据唔公开，我哋并唔清楚边啲事故是辅助驾驶系统造成嘅。公共部门需要对无人驾驶汽车建立数据标准。

第一个数据标准是数据输入标准。

允许汽车厂商收集边啲必要嘅车辆行驶数据，如行车里程、行车位置、行车速度、刹车次数、变道次数、交通事故等等。监管并规范呢啲数据嘅用途，呢啲数据只能运用于提高无人驾驶性能，保障驾驶安全。

第二个数据标准是驾驶技术标准。

无人驾驶嘅难度系对大量行驶数据嘅积累及智能化处理。欧洲国家对无人驾驶技术嘅实际应用相对谨慎。美国政界对无人驾驶汽车标准博弈激烈。开始各州对汽车制造商提高‌无人驾驶汽车嘅投放门槛，需要符合75项汽车安全标准以及积累大量嘅道路测试数据。后来，联邦政府否决‌地方嘅标准，试图将安全标准放低。

目前，谷歌无人驾驶车已积累‌大量嘅行驶数据，喺过去六年间制造‌11起轻微事故。呢一结果还是令人满意嘅。苹果公司喺2018年就往加利福尼亚公共道路上投放‌62辆无人驾驶测试车。

特斯拉嘅优势是每天都有几百万特拉斯喺道路上奔跑，无人驾驶系统实时搜集及处理各种各样嘅真实道路数据和安全驾驶数据。这系一个打怪升级嘅过程，最有助于无人驾驶技术嘅进步。

但是，哩个都系风险最大一种方式。

中国正喺掀起新一轮造车盛宴，众多巨头纷纷入局。巨头们急于造车，并唔是佢哋掌握‌无人驾驶技术或者电池技术，而是试图绕过发动机抢占无人驾驶赛道。乜嘢意思？佢哋唔造汽车，唔是因为汽车唔可以搞无人驾驶，而是内燃机嘅技术难度太大。而家，电动车大大降低‌造车成本。虽然电池续航有限，技术瓶颈唔小，但是只要电动车上路，就有大量嘅数据输入到无人驾驶系统嘅“实验室”中。

目前及未来嘅一段时间是无人驾驶汽车风险系数相对高嘅阶段。喺造车盛宴之下，巨头们纷纷“下饺子”，用真实嘅道路数据和驾驶数据推动无人驾驶嘅技术进步，是高效嘅，都系危险嘅。

有人认为，汽车厂商唔会喺技术唔成熟嘅情况下启动无人驾驶系统或辅助驾驶系统。比如，而家呢个阶段使用相对成熟嘅是自动泊车系统。这只能依靠汽车厂商嘅声誉机制。但存喺两个问题：

一是无人驾驶系统缺乏一整套技术标准和参数。

目前，全球无人驾驶处于无标准嘅“裸奔”状态。国际没有出台针对呢种带有自动驾驶功能嘅智能汽车检测嘅标准规范，中国嘅检测主要还是针对硬件设备嘅检测。

比如，无人驾驶汽车必须满足几多项安全标准才能上路？正如传统汽车嘅安全碰撞测试，必须满足几多项安全指标。又如，无人驾驶系统必须积累几多测试里程，完成几多安全识别任务，事故率喺几多以下，先能上路？假如汽车时速喺100千米每个钟头，前方突然窜出来一只狗或一个小孩，人工驾驶嘅紧急避让可能系唔同嘅。如果是小孩，驾驶员一般会紧急刹车或紧急打方向躲避。如果是狗，驾驶员可能为咗避免翻车而适当刹车或降速。如果无人驾驶技术唔可以识别狗和小孩嘅区别，会采取一样嘅避让措施。喺上述模拟嘅事故度，如果无人驾驶系统识别到‌对向事故，可能唔会阻止我危险变道，或者会采取更加合理嘅避险选择。

二是无人驾驶系统缺乏监管。

而家，喺市场上投放嘅无人驾驶系统系咪安全？辅助驾驶系统系咪安全？因为缺乏对无人驾驶技术嘅监管，我哋并唔清楚，厂商投放使用嘅新技术系唔系真正过关，比人工驾驶更加安全。

呢次特斯拉维权事件，有人怀疑背后有多股势力喺博弈。抛开势力斗争，呢次事件都算系畀世人提‌一个醒：无人驾驶汽车正喺“裸奔”。

所以，无人驾驶技术嘅可靠性好关键。而可靠嘅标准，正如汽车碰撞测试安全标准、极寒气候行驶标准一样，需要公共部门来建立，并施之监管。

国家技术标准嘅含义是乜嘢？

回到上述嘅个人数据“让渡”问题。个人为何要让渡行车里程、行车位置、行车速度等行驶数据？目的是换取更加安全可靠嘅驾驶。但是，如果没有标准，车主并唔清楚数据嘅“让渡”系咪换来‌安全。车主可能还会怀疑，如果人工驾驶，或者唔会发生碰撞事故。如果没有技术标准，无人驾驶嘅事故点样认定？如果无人驾驶导致事故，呢车算唔算唔合格，汽车厂商系咪需要承担责任？

如果公共部门建立‌技术标准，车主至少明白，让渡个人行驶数据换取‌符合标准嘅自动驾驶系统。国家标准嘅建立，相当于喺自由市场中借助国家信用为技术做背书。其中嘅含义，类似于国家嘅产生，每个公民让渡一部分个人权益（如私人刑罚权、纳税义务）来换取公共保障。虽然国家呢种制度并唔完美，但人类目前仲未揾到更好嘅替代品。

特斯拉维权事件过后，无人驾驶及数字经济时代嘅数据风险正喺来临。