一辆智能汽车，每天产生4TB的数据，这就相当于是两千部高清电影。不光这些流动的数字记录车速和轨迹，还在描绘每个人的生活图谱。当车轮转动, 数据不断地流，一场关于未来话语权的无声战争早就打响了。

😊中国的监管模式有系统性的优势。2021年，《汽车数据安全管理若干规定（试行）》确立了“车内处理、默认不收集、精度范围适用、脱敏处理”这四个原则，并且，北京、深圳等地还要求企业每年报送风险评估还有服务器在境内部署的状况。

特斯拉曾经因为车外视频处理违反“默认不收集”原则被约谈，这就显示出监管的力度。

在产品定义的时候，这套规则一直都在，要是有人违规，就会出现市场准入被否决的情况。

加州的CCPACPRA构成州级核心防线，给予消费者删除权和知情权。

通用汽车能自由收集数据来优化算法，但是因为没有统一的标准，结果2023年某个品牌泄露了200万用户的位置信息，最后只是民事和解，没有刑事方面的问责。

⚡欧洲把GDPR当作基础来搭建数字高墙。2024年的《AI法案》强制L2+系统得通过合规评估，德国的《道路交通法》规定安装“黑匣子”记录控制权转换数据并且保存3年。

宝马在德国测试的时候得实时把车外视频里的人脸模糊掉，合规成本花了差不多15%的研发预算。这样严格的保护使得创新进程缓慢, 可却赢得公民最高程度的信任。

中国, 着重突出集体安全与产业秩序；美国，相信市场自己进行调节；欧洲，坚守个人权利是最重要的。

这一系列差异，正在把全球产业链给分开了

一辆符合规定的汽车，要有三套软件架构，才能在三个大市场行驶。

更深的危机在数据归属不清楚的地方。车主作为数据生产者，一点说话的权利都没有。特斯拉隐私政策强制收集数据，不接受的话, 功能就降低等级。这种“数字农奴制”产生了新型的不平等，头部企业靠着数据积累筑起了防御的壕沟，中小玩家在合规的门槛前面迟疑着，不敢向前。

⚡制度创新是重建车主权益的依靠。确立“数据携带权”, 让车主可以自由导出驾驶数据去选择服务商，建立动态的“知情同意”机制来代替购车时的一揽子协议，设立“数据信托”，让第三方去托管敏感信息。德国有试点模式，已经让车主授权研究机构使用数据还能获取收益分成。

国家安全方面的尴尬境地更难处理。当车子在军事管理区附近行驶时，毫米波雷达很有可能会泄露敏感设施信息。中国出境安全评估机制规定，重要数据要在境内留存，要是真的需要出境，那就要经过网信审查。这就使得宝马中国团队不能实时向慕尼黑传送路测数据，算法迭代周期延长了40%。

联合国得赶快制定全球最低标准, 来防止监管出现零散的情况，而且要给车主权益保护赋予能去起诉的法律权利。

这场持续百年的大变化的关键就是数据治理能力。监管不能变成创新的阻碍物，而应该是守护底线的数据安全网。

当每一个车主真的可以掌控数据的时候，安全评估就不再是贸易方面的障碍了, 智能汽车才能够朝着大众都能享受的未来发展。车轮上的数据变革，最后还是要回到以人作为根本的初衷。

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