对于身处汽车大变革时代的企业来说，在技术与法规之间，需要找到更好的平衡点。
今天，特斯拉发布了第二款定制芯片（第一款FSD芯片已经量产上车），用于在数据中心训练AI神经网络模型，从而增加视觉处理能力。这些参与训练的数据，来自于特斯拉“影子模式”从路上跑的百万辆特斯拉车辆进行采集。
“D1芯片是特斯拉Dojo超级计算机系统的一部分，使用了7纳米的制造工艺，具有每秒362万亿次浮点运算的处理能力。”Autopilot硬件高级主管Ganesh Venkataramanan表示，整个数据中心有120个训练单元，每个单元搭载25颗D1芯片。
这款芯片的总体目标是增加带宽和减少延迟，以获得更好的AI性能。“D1芯片可以同时进行计算和数据传输，包括我们的定制指令集架构，完全针对机器学习工作负载进行了优化。”在特斯拉公司看来，这是一台纯粹的机器学习机器。
按照特斯拉首席执行官埃隆·马斯克披露的时间点，Dojo将从明年开始正式投入运营。此外，今年晚些时候，FSD（完全能力）套餐还将释放城市街道自动驾驶功能。
当然，马斯克的更大目标是希望将这套计算架构扩展为通用型，甚至向其他汽车制造商和科技公司开放。这符合此前特斯拉开放专利等一系列举措。
不过，眼下不管是Autopilot还是FSD，仍然需要驾驶员主动监督，无法实现真正意义上的自动驾驶。
一、
我们不可否认特斯拉在技术上的不断迭代升级给行业带来的冲击力，但随着辅助驾驶功能的不断升级，事故频发以及监管机构的关注，同样的质疑声音也在不断升温。
去年，一家德国法院裁定，特斯拉在新车宣传自动驾驶能力方面误导了消费者。本周，美国国家公路交通安全管理局正式启动对特斯拉Autopilot的自动转向、加速和制动能力的调查，原因是和此前多起事故有关。
监管机构正在调查这套系统的其他潜在缺陷，包括摄像头、雷达和软件，有时无法识别其他车辆和静止物体。同时，在人机交互方面，特斯拉也没有尽到相应的职责，来规避驾驶员对辅助驾驶系统的“滥用”。
此后特斯拉启用了车内的监控摄像头，但仍存在很多问题，比如，光线的影响，对驾驶员视线的追踪效果不稳定，同时，和通用Super Cruise的监控系统相比，特斯拉并不会在驾驶员无法响应接管的情况下，关闭辅助驾驶系统。
相应的，从取消唯一的一颗前向毫米波雷达开始，特斯拉就寄希望于Dojo超级计算系统的能力，通过从特斯拉汽车在路上获得的大量视频数据来提升辅助驾驶系统能力边界。
“投资者的预期已大幅降低……特斯拉有一些更难回答的问题，安全调查怎么样了？他们是如何营销FSD的？”一家风险投资公司合伙人质问。
与此同时，马斯克对表达了复杂而矛盾的观点。他吹捧特斯拉的人工智能是行业领先的，但也表示，人工智能可能毁灭人类，带来的风险比拥有核武器的危险更大。
有趣的是，马斯克在2018年的推特上写道：“是的，特斯拉过度自动化是一个错误。准确地说，是我的错，人类是被低估的。”
如今，推动Dojo的落地，无疑是马斯克在资本市场再次“营销”特斯拉在技术垂直整合，与其他汽车制造商相比，在科技研发能力上有巨大的差异化。
而这种对技术的过度营销，实际上在潜移默化的驱动特斯拉车主对Autopilto以及FSD系统功能的滥用，而不是严格的遵守车主手册所给出的条件约束。
“ADAS系统的误用和滥用是极其危险的，让消费者充分了解和理解这些功能的好处和局限性是至关重要的。”上述机构负责人表示，自2015年特斯拉推出Autopilot以来，在美国9起涉及驾驶员辅助系统的事故中，至少有11人死亡。
对此，特斯拉的一些内部文件披露显示，即便是FSD全自动驾驶也并不是完全自动驾驶，该公司在车主手册明确指出，驾驶员应该时刻关注路况或周围环境，并对安全负责。
不过，这不妨碍埃隆·马斯克希望特斯拉“不仅仅是一家电动汽车公司”。
在今天的Tesla AI Day上，特斯拉的长远目标是成为一家在硬件推理和模型训练上有深度人工智能技术壁垒的公司，并且不只是用于自动驾驶汽车，还包括人形机器人。
但，AI人才还是这个目标的最大障碍之一。“要让它发挥作用，还有大量的工作要做，这就是为什么我们需要有才能的人加入并解决问题。”马斯克坦言。
二、
为了提升事故调查的透明度和充分的数据共享监管，近日，美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）要求汽车制造商必须向该机构及时提交所有高级驾驶辅助以及自动驾驶系统（涉及L2到L5）事故报告以及可能的安全隐患。
6月26日，中国国家市场监督管理总局发布公告，特斯拉备案了召回计划，决定召回合计285520万辆进口Model 3、国产Model 3以及Model Y电动汽车。
公告称，本次召回范围内的车辆由于主动巡航控制系统问题，易造成驾驶员在以下情形误激活主动巡航功能：1、当车辆处于D挡，驾驶员再次拨动右侧控制杆试图切换挡位时；2、在车辆急转弯，驾驶员误触碰并拨动右侧控制杆时等。
此外，主动巡航控制被误激活后，如果车辆设置的巡航速度不是当前车速，且当前车速低于设定速度时，车辆会加速到设定速度，出现车辆速度突增情形。
而在美国市场，因为汽车失控，2020年美国有上百位消费者向国家公路交通安全管理局提交了一份诉讼，涉及123辆特斯拉汽车，导致52人受伤。
不过，经过调查后，NHTSA最终以“目前没有相关信息能够证明，特斯拉相关车辆所谓‘突然意外加速’，与车辆缺陷有关”为由，驳回了相关召回请愿书。
按照大众集团旗下软件公司CARIAD的说法，SOTIF标准（预期功能的安全性）对自动驾驶非常重要，尤其是涉及到复杂算法和人工智能的决策时。
“我们必须涵盖所有的情况，即使是最好的司机也可能会发生事故，但系统必须解决这些问题。能够预测和解释其他道路使用者的行为尤其重要。”在上述负责人看来，软件并不是什么大问题，确保系统安全才是最复杂的。
就在特斯拉发布Dojo超级计算机即将落地运营之际，中国国家互联网信息办公室正式发布《汽车数据安全管理若干规定（试行）》，自2021年10月1日起施行。
这是继《关于加强汽车生产企业及产品准入管理的意见》、《关于进一步加强汽车远程升级（OTA）技术召回监管的通知》之后，第三个和紧密相关的法规政策落地。
《规定》对包括车主、驾驶人、乘车人、行人等的个人信息，以及能够推断个人身份、描述个人行为等的各种信息提出了更高的要求。
这其中，重要的数据涉及道路人流车流数据、高精度地图测绘数据、包含人脸、声音、车牌等的车外音视频数据，以及车辆位置、生物特征、驾驶习惯等等目前常见的类别。
此外，对于数据采集，《规定》要求“默认不收集”原则，除非驾驶人自主设定，每次驾驶时默认设定为不收集状态；同时必须遵循车内处理原则，除非确有必要不向车外提供；同时采取脱敏处理原则，尽可能进行匿名化、去标识化等处理。
同时，因保证行车安全需要，无法征得个人同意采集到车外个人信息且向车外提供的，应当进行匿名化处理，包括删除含有能够识别自然人的画面，或者对画面中的人脸信息等进行局部轮廓化处理等。
更关键的是，汽车数据处理者开展重要数据处理活动，应当按照规定开展风险评估，并向省、自治区、直辖市网信部门和有关部门报送风险评估报告。
同时，要求重要数据应当依法在境内存储。因业务需要确需向境外提供的，需要通过有关部门组织的安全评估。这意味着，特斯拉的影子模式以及后台数据采集训练模型面临在中国市场的监管障碍。
此前，特斯拉披露，已经在中国建立数据中心，以实现数据存储本地化，并将陆续增加更多本地数据中心；所有在中国大陆市场销售车辆所产生的数据，都将存储在境内。
显然，要在美国以外市场（欧洲也对数据隐私有明确的法规要求）实现特斯拉的技术落地，短期内仍有较大的难度，这也是为什么特斯拉此前宣称，所有为北美以外市场制造的所有车辆，仍将配备毫米波雷达。
此外，从今年1月1日起，对于OTA更新，欧盟也******了更为严格的要求：包括评估软件更新是否影响新车审批时定义的参数（包括添加或删除功能）；评估更新是否会影响车辆安全或安全驾驶；严格记录与车辆有关的硬件和软件版本等等要求。
同时，有消息称，特斯拉正在扩大其在中国的对外关系团队，因为面临着监管机构的相关审查，尤其是政府关系的疏通和合规要求的履行。
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