如何看待自动驾驶中的ShadowMode
自动驾驶中的 ShadowMode 是一种高效的数据采集模式。在我们日常开车未开启自动驾驶辅助功能时它在后台悄悄运行通过摄像头等设备学习我们的驾驶行为模拟各种路况下的驾驶操作还会将自己的模拟行为和我们的实际操作进行对比。
它的作用很显著。能为自动驾驶的落地起到推动作用帮助积累大量珍贵的数据让自动驾驶技术不断进化。比如特斯拉在 2016 年推出 FSD 时就指出实现真正自动驾驶前需收集大量数据。像特斯拉这样通过影子模式收集的实际道路行驶数据已超 30 亿英里远超其他公司计算机模拟的数据。
但也有人担心影子模式的数据安全问题比如数据泄露导致隐私泄露数据滥用被用于广告推送等。对于数据泄露要明确隐私范围如今很多设备都在收集信息关键是如何保护用户隐私。防止数据滥用则需要相关部门加强监管提高违法门槛。
目前特斯拉的 FSD 引入国内面临资质和数据两大门槛。因为影子模式可能被判定为地图测绘行为需获得相关资质且数据不能传回美国要在国内建立数据中心保障信息安全。
总之ShadowMode 虽有优势但也存在一些待解决的问题。不过随着技术发展和规范完善相信它能为自动驾驶带来更多可能。
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