無論是古往今來的權(quán)謀故事、軍事戰(zhàn)爭、還是商業(yè)大片之中，派遣己方人員去“敵方”臥底竊取機(jī)密總是最令看客們心驚膽戰(zhàn)卻倍感刺激的情節(jié)。近年來，這一經(jīng)典的情節(jié)在自動駕駛領(lǐng)域頻繁上演，其中夾雜著出走、背叛、信念不合種種，背后究竟是人性的“扭曲”，還是道德的“淪喪”?

這次我們一探究竟。

你這技術(shù)不錯，下一秒就是我的了

2017年1月，特斯拉將Autopilot項目前主管Sterling Anderson告上法庭，稱其在試圖挖走至少12名自動駕駛工程師的同時，還從公司帶走了幾百GB容量的機(jī)密專有數(shù)據(jù);

2017年2月，谷歌母公司Alphabet與Uber自動加駕駛汽車部門對簿公堂，指控Uber竊取了自家的商業(yè)機(jī)密用來啟動Uber的自動駕駛項目;

2017年3月，百度安全事業(yè)部總經(jīng)理馬杰稱，有一大批“受雇傭的黑客”正企圖竊取百度的自動駕駛技術(shù);

2018年7月，蘋果向加利福尼亞州北區(qū)法院提交文件，指控蘋果前員工竊取商業(yè)機(jī)密;

2019年3月，特斯拉對其前員工、小鵬汽車現(xiàn)員工曹光植提起民事訴訟，指控其竊取特斯拉Autopilot技術(shù)的源代碼。

......

如此頻發(fā)的偷竊事件，仿仿佛印證了那個段子“你這技術(shù)不錯，可下一秒就是我的了”。

當(dāng)我們將事件掰開揉碎了分析之后發(fā)現(xiàn)，即便是技術(shù)偷竊也往往分為多種情況：一種是參與項目的高管/核心技術(shù)人員由于經(jīng)營管理理念與原公司不合，選擇離職出走創(chuàng)業(yè)成立新公司，之后被曝帶走了前公司的機(jī)密文件。

比如，谷歌母公司Alphabet狀告Uber偷了自家的商業(yè)機(jī)密就是典型范例。2016年Uber收購了一家名為Otto的公司，該公司創(chuàng)始人Anthony Levandowski(安東尼·萊萬多斯基)曾任職Alphabet自動駕駛汽車部門軟件工程師。他和Alphabet之間最大的爭執(zhí)就是關(guān)于自動駕駛的實(shí)驗(yàn)，谷歌認(rèn)為自動駕駛實(shí)驗(yàn)需要在安全的基礎(chǔ)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，也就是需要人類的司機(jī)坐在自動駕駛汽車的駕駛位置上隨時接管。而萊萬多斯基認(rèn)為“如果你的工作是改進(jìn)技術(shù)，那么安全絕對不是你的第一考慮?！?/p>

后來，萊萬多斯基和持不同觀點(diǎn)的泰勒坐了一輛自動駕駛汽車出發(fā)，途中該汽車遭遇無法處理的情況與一輛凱美瑞發(fā)生摩擦，停在了高速公路中央，并且還導(dǎo)致泰勒脊椎受傷。最終不滿足受制于谷歌的萊萬多斯基想要建立新的自動駕駛公司被谷歌開除，離職前下載的1.4萬份文件則成了技術(shù)偷竊的鐵證。

另一種技術(shù)偷竊情況則是員工離職、跳槽前進(jìn)行的行為，比如，前面提到的蘋果、特斯拉指控前員工竊取技術(shù)都隸屬這一范疇。透過公開的信息可知，這一情況下，離職員工往往會在離職前夕做出反常的舉動，比如他的網(wǎng)絡(luò)活動與之前工作的時間相比訪問行為呈現(xiàn)指數(shù)增長，并且會訪問一些原本不屬于他工作范圍的內(nèi)容、甚至下載核心機(jī)密文件數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到親屬電子設(shè)備等。

綜合來說，這些人偷竊技術(shù)的原因往往出于與原公司理念不合想要實(shí)現(xiàn)自己的想法，跳槽、利益誘惑等。不過，拋開當(dāng)事人本身的立場和想法，從整個自動駕駛行業(yè)來看，技術(shù)偷竊事件頻發(fā)與行業(yè)自身的特殊性以及背后的資源掌控、技術(shù)壁壘等有著密切的關(guān)系。

自動駕駛技術(shù)偷竊的背后

其實(shí)，當(dāng)我們在談?wù)撟詣玉{駛領(lǐng)域技術(shù)偷竊事件頻發(fā)的時候，本質(zhì)上要談得是自動駕駛領(lǐng)域的人才團(tuán)隊、技術(shù)壁壘以及行業(yè)發(fā)展瓶頸等問題。

1、人才資源

中國汽車人才研究會執(zhí)行副理事長兼秘書朱明榮也曾提到，據(jù)不完全統(tǒng)計，中國汽車行業(yè)職能人才總量不足2萬人，而由于汽車行業(yè)職能網(wǎng)聯(lián)人才的匱乏，嚴(yán)重制約了中國智能聯(lián)網(wǎng)汽車的發(fā)展。

這一現(xiàn)象不僅在中國發(fā)生，全球的自動駕駛行業(yè)同樣如此。國際期刊會議學(xué)術(shù)論文，AMiner對自動駕駛?cè)騢-index排名TOP1000位學(xué)者進(jìn)行計算分析所繪制出來的分布地圖顯示，美國在該領(lǐng)域人才數(shù)量是中國的10倍左右。

盡管如此，美國的自動駕駛公司同樣缺乏人才，巨頭公司紛紛加入“搶人大戰(zhàn)”。據(jù)外媒報道，美國匹茲堡的自動駕駛汽車市場人才競爭極其激烈，Uber、福特旗下的Argo AI等公司全都在大力“搶人”，相關(guān)專業(yè)大學(xué)畢業(yè)生畢業(yè)就能拿到20萬美元(約合人民幣130.9萬元)的薪酬。

基于此種情況，在美國設(shè)立研發(fā)中心成為了國內(nèi)企業(yè)的應(yīng)對良策。據(jù)不完全統(tǒng)計，截至目前，富士康、百度、蔚來汽車、游俠汽車、智加科技、圖森未來、小馬智行等公司都在美國設(shè)有相關(guān)的研發(fā)中心。

具體到團(tuán)隊負(fù)責(zé)的職能，是由美國團(tuán)隊提供核心技術(shù)，國內(nèi)團(tuán)隊負(fù)責(zé)美國團(tuán)隊研發(fā)成果在國內(nèi)的落地。小鵬汽車自動駕駛副總裁吳新宙介紹，自動駕駛中美團(tuán)隊的分工，一般核心算法團(tuán)隊都在美國，他們負(fù)責(zé)提供核心技術(shù)，完成從算法運(yùn)研、數(shù)據(jù)訓(xùn)練、模型優(yōu)化到硬件上的實(shí)現(xiàn)，以及定位、激光雷達(dá)的處理、雷達(dá)的處理等。國內(nèi)的團(tuán)隊則負(fù)責(zé)定義不同功能對每個模塊的要求，要求北美團(tuán)隊按時按質(zhì)量交付這些功能。

此外，挖人也是應(yīng)對人才短缺、促進(jìn)技術(shù)快速發(fā)展的一種手段，在業(yè)內(nèi)也十分常見。然而重點(diǎn)在于，究竟是想挖人還是連人和“技術(shù)”都不愿放過?

2、技術(shù)壁壘

前面用了不少筆墨去論證自動駕駛領(lǐng)域人才的匱乏，而人才資源匱乏的本質(zhì)也在某種程度上意味著技術(shù)壁壘很高，自動駕駛技術(shù)就是如此。

自動駕駛涉及多個領(lǐng)域的多種技術(shù)的融合，包括圖像識別、成像系統(tǒng)算法、機(jī)器視覺、視覺感知、大數(shù)據(jù)處理、物體檢測等等，項目研發(fā)過程中涉及的專利技術(shù)甚至可能多達(dá)上千種，想要全部由自己研發(fā)其實(shí)是非常困難的。

除了基礎(chǔ)的專利技術(shù)之外，自動駕駛技術(shù)本身是通過安裝在汽車上的傳感器感知周圍的環(huán)境、然后通過車上搭載的“智能大腦”對周圍環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，并依此做出駕駛判斷決策，控制車輛行進(jìn)的方向等。

這個過程當(dāng)中，所用到的傳感器如何分布、收集的數(shù)據(jù)量、測試的數(shù)據(jù)量等都是非常關(guān)鍵的技術(shù)難點(diǎn)。并且，由于所收集的數(shù)據(jù)量巨大，運(yùn)算的過程也會越來越復(fù)雜，“智慧大腦”的處理壓力就會很大，如何在保持感知能力的基礎(chǔ)上，優(yōu)化傳感器的組合提升運(yùn)算處理效率是核心難點(diǎn)。

在決策控制方面，當(dāng)傳感器收集到環(huán)境數(shù)據(jù)后，“智慧大腦”要對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，制定行進(jìn)的路線方向，這個路線要隨著車所處的環(huán)境、狀況實(shí)時更新并且要求延遲低，那么對于數(shù)據(jù)量的處理要求就非常高，這也是不同自動駕駛公司之間最大的差別。同時，收集到大量數(shù)據(jù)的調(diào)校也非常重要，不同數(shù)據(jù)輸入帶來的結(jié)果也完全不同。

有文章對此更是直指自動駕駛領(lǐng)域技術(shù)偷竊的核心原因：“當(dāng)一個技術(shù)人員在一家公司培養(yǎng)出一套成熟的自動駕駛算法，離職后意味著全部要重新來過，這也是不少人鋌而走險帶走研究成果的原因。”

當(dāng)我們將目光對準(zhǔn)國內(nèi)，技術(shù)壁壘方面還來自于政策這一層面的原因。比如，獲得地圖測繪資質(zhì)極其困難，自2001年到2018年年底，中國也僅僅只有20家單位獲得了這一“通行證”。此外還包括自動駕駛路測牌照的放開、相關(guān)技術(shù)偏轉(zhuǎn)要求等。這也是促使國內(nèi)不少自動駕駛企業(yè)在國外設(shè)立研發(fā)中心的原因。

最后自動駕駛領(lǐng)域技術(shù)偷竊頻發(fā)背后還有一個原因就是，個別企業(yè)的急功近利。特斯拉控告其Autopilot負(fù)責(zé)人違反競業(yè)禁止協(xié)議挖走團(tuán)隊員工時，就在庭審中直言，行業(yè)創(chuàng)造了一個急功近利的投資分為，整個業(yè)界變得浮躁和泡沫化。

商業(yè)的本質(zhì)具有逐利性不必贅述，而個別公司為了獲得融資或者在技術(shù)上實(shí)現(xiàn)快速發(fā)展超越，因此而“促就”的技術(shù)偷竊、浮夸宣傳等，最終其實(shí)難以逃脫“泡沫碎裂”的結(jié)果。

說了這么多原因，有哪些解決之道呢?

避免“偷竊”需要人才和創(chuàng)新

當(dāng)前自動駕駛還處于初步發(fā)展的階段，無論技術(shù)、產(chǎn)品、市場等都需要不斷的完善和培育。對于自動駕駛汽車而言，即便眼下能夠一時通過技術(shù)“偷竊”、支付版權(quán)費(fèi)用獲得一些優(yōu)勢，但從去年開始熱議的“芯片”就能夠知曉，長遠(yuǎn)來看，市場的競爭中只有掌握了產(chǎn)品、技術(shù)的核心競爭力才能夠笑到最后，不被種種因素而限制公司本身的發(fā)展。

其中人才的培養(yǎng)、引進(jìn)、產(chǎn)學(xué)研一體化開放合作就非常重要。對于自動駕駛領(lǐng)域的人才培養(yǎng)而言，一方面人才培養(yǎng)周期較長，另一方面企業(yè)需要進(jìn)入公司后能夠直接干活的員工而非需要花費(fèi)大量時間培養(yǎng)的“小白”。由此來看，可以借助媒體以及高校的資源，引導(dǎo)學(xué)生報考相關(guān)專業(yè)，同時在學(xué)校方面如同人工智能領(lǐng)域一樣，增設(shè)相關(guān)專業(yè)填補(bǔ)人才的缺口。并且推動形成產(chǎn)業(yè)、企業(yè)與高校之間的合作，實(shí)現(xiàn)真正的產(chǎn)學(xué)研一體化，讓學(xué)生在理論之外，能夠與真正的實(shí)踐接軌。

當(dāng)然，對于一些大型企業(yè)而言，在自動駕駛領(lǐng)域人才聚集的海外開設(shè)研發(fā)中心、亦或直接到硅谷這樣的人才聚集地“搶人才”、引入人才也是解決的方式之一。

另外還需要強(qiáng)調(diào)的則是，企業(yè)對于自主創(chuàng)新、知識產(chǎn)權(quán)的看重，這一點(diǎn)可以通過加大研發(fā)力度投入和收購、投資等方式去實(shí)現(xiàn)。以北汽為例，其曾經(jīng)就宣布將在2020年之前投入20億人民幣，2025年之前投入50億人民幣進(jìn)行技術(shù)研發(fā);小鵬汽車、蔚來汽車等也都表示將擴(kuò)充研發(fā)團(tuán)隊。

從政策角度來看，目前國內(nèi)各個省份、城市也逐步放開了自動駕駛路測牌照的發(fā)放。以北京市為例，在去年其就發(fā)放了共計54張自動駕駛測試牌照，其他相關(guān)政策也在穩(wěn)步推進(jìn)當(dāng)中。

除了創(chuàng)新之外，技術(shù)的保護(hù)對于企業(yè)而言也同樣不可或缺。企業(yè)可以通過競業(yè)協(xié)議、組建相關(guān)安全團(tuán)隊、即時進(jìn)行專利申請、提升針對技術(shù)偷竊的警惕性等來防止自己研發(fā)的技術(shù)被竊取。以百度為例，其就曾在發(fā)現(xiàn)有黑客竊取自家自動駕駛技術(shù)后，組建了一只來自清華大學(xué)的學(xué)生團(tuán)隊，讓學(xué)生幫助其找到其系統(tǒng)的漏洞所在。

同時，蘋果在發(fā)現(xiàn)員工技術(shù)偷竊后也向全體員工發(fā)了一份很長的警示備忘錄，警告員工不要向媒體泄露數(shù)據(jù)。信中，蘋果透露僅在2017年，其就抓獲了29名泄密者，其中12人被捕并被起訴。

總而言之，技術(shù)千萬項，創(chuàng)新第一項，偷竊不可取，親人兩行淚。