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車是你的,數據是你提供的,賺的錢卻是別人的

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新能源觀(ID:xinnengyuanqianzhan)原創

全文3263字,閱讀時間11分鐘


如果你每天通勤開的是智能汽車,那么有一個好消息和一個壞消息,你想先聽哪一個呢?好消息是,你每行駛1公里,就可能產生5元的價值;壞消息是這個收益和你無關,你只是車企收集智駕數據的“無償勞工”。

新能源車企的智能化戰役已經打響,開弓沒有回頭箭。車企就需要海量數據來深度學習,提升智駕決策能力,深挖技術護城河,降維打擊競品。

數據從何而來?除了自己的AI訓練集群,當然就需要自家車主去跑,去“無私奉獻”,每一米都算數,踩過的坑、繞過的路更有價值。

公開數據顯示,特斯拉每天新增智駕訓練里程為1.4億公里,而鴻蒙智行發布的年度智駕報告顯示,2024年鴻蒙智行智能駕駛總里程突破14億公里。

粗略算下來,車主每年至少要為車企創造數十億的價值,但車主分到錢了嗎?

1.車主吃力不討好:免費打工還受監控

答案顯然是否定的,甚至因為數據被“竊取”,車主一分錢沒賺,還得搭一些。

在杭州工作的程序員張先生(化名)最近發現,他的車險續保費用比去年上漲了30%。保險公司的解釋是:“根據您的智駕系統記錄的急剎車和變道頻率,系統判定您的駕駛習慣風險較高?!?/strong>



張先生這才驚覺——自己每天通勤時使用的自動駕駛功能,竟成了保險公司評估風險的“數據間諜”。而更讓他憤怒的是,當他要求查看原始數據時,保險公司卻表示“數據所有權屬于車企”。

這場看似普通的糾紛,揭開了一個被刻意忽視的真相:當我們的車輛穿梭于城市道路時,每一秒都在為車企創造巨額財富,而作為數據生產者的車主,卻成了這場游戲中唯一的“無償勞工”。



每天清晨,北京的李女士啟動她的智能電動汽車,車載攝像頭便開始掃描周圍360度的道路信息,激光雷達記錄著每棟建筑的輪廓,定位系統精準捕捉車輛與信號燈的距離。



圖/車載攝像頭掃描道路信息示意圖

來源/互聯網 新能源觀截圖


這些數據實時上傳至車企的云端服務器,經過算法清洗后,成為訓練下一代自動駕駛模型的“黃金飼料”。

車企對此毫不避諱。華為乾崑智駕最新報告顯示,其在2024年智駕總里程達到14.53億公里,這些數據被用于優化環島通行效率、提升施工路段識別精度。而特斯拉更是在用戶協議中埋下伏筆,“您同意車輛生成的數據可用于改進產品和服務”??此茰睾偷臈l款,實則是將用戶變成了免費的數據采集員。

但數據的價值分配極度失衡。曾有業內人士估算,自動駕駛數據“每公里價值超過5元”。按此計算,華為去年10月1.97億公里數據的潛在價值近10億元,而這些收益從未與車主共享。



圖/2024年10月華為智駕總里程1.97億公里

來源/互聯網 新能源觀截圖

更諷刺的是,當張先生想調取自己的行車數據時,往往需要支付數百元的“數據提取費”。

比起費用,隱私泄漏問題顯然更為嚴重。

如今的智能網聯汽車已經是一個生態系統,它需要采集車主行駛軌跡、駕駛習慣、人臉指紋、車內語音等個人信息,來提供更多的智能化和個性化服務。而這些包括高清晰度視頻、高精度位置信息、高敏感度個人隱私信息等的數據,必然給車主隱私安全埋下隱患。

特斯拉的前員工就表示,他們曾通過內部消息系統,私下分享客戶車載攝像頭記錄的部分視頻和圖像。比如“裸男”、車禍和路怒等事件。

2.數據的隱秘掠奪:從方向盤到服務器

所以說,當你握上方向盤的那一刻起,你的數據就成了別人的搖錢樹和獵奇工具。

這種“數字殖民”比傳統資源掠奪更具隱蔽性。當歐洲要求中國智能汽車數據必須存儲在本地服務器時,德國某車企高管坦言:“我們不是在保護隱私,而是在爭奪數據的定價權?!?/strong>

而在國內市場,某地圖公司憑借與車企的數據交換協議,掌握了全國70%的實時路況信息,其收費標準的每次調整,都能引發物流行業的成本地震。

比如在上海某科技園區,一家頭部車企的數據中心上演過令人瞠目的一幕:工程師們將車主上傳的夜間行車視頻輸入AI模型,自動標注出暴雨中的行人輪廓。這些標注后的數據被打包成“極端天氣訓練集”,以每TB 20萬元的價格出售給自動駕駛初創公司。購買者中,甚至包括該車企的競爭對手。

這種“數據中間商”模式已成行業潛規則。某新勢力品牌內部文件顯示,其2024年數據銷售收入占總營收的12%,主要客戶包括保險公司、地圖公司和廣告商。更隱蔽的是數據的時間價值——當你的車輛記錄下某條新開通道路的信息,車企立即將其用于導航更新,而最早貢獻該數據的車主,連一句感謝短信都收不到。

數據霸權還扭曲著市場競爭。

僅去年一年就擁有14億公里智駕數據的華為,可以精準預測某個十字路口的事故概率,進而為合作保險公司定制差異化保費。而數據積累不足的二線品牌,只能被迫接受更高的精算成本。這種“數據馬太效應”正在殺死創新——初創公司要么支付天價數據使用費,要么永遠困在算法迭代的死循環中。



圖/2024華為年度智駕總里程14.53億公里

來源/互聯網 新能源觀截圖

中國自動駕駛的明星企業縱目科技,這家曾估值90億元的公司,因無法獲取足夠的用戶數據優化算法,最終在2025年初破產。其核心產品自動泊車系統的失敗,正是由于頭部車企封鎖數據接口,導致縱目無法接入實時道路信息,算法迭代陷入停滯。

縱目科技的CEO在離職前哀嘆:“在這個行業,沒有數據就像在沙漠里造潛艇。”

這或許也是新能源汽車巨頭比亞迪突然高調宣布“智駕平權”,將高速NOA功能下放到7萬元車型的原因之一。



圖/比亞迪將智駕下放至7萬元車型

來源/互聯網 新能源觀截圖

就有評論認為,這場“平權運動”的本質是一場數據收割的狂歡,讓更多車主加入無償收集數據的圍城。比亞迪通過全系車型標配智駕硬件,將在去年每天新增7200萬公里智駕里程的基礎上,大幅提升,從而快速構建起行業最大的數據閉環。其自研的端到端大模型,正是建立在對數百萬車主駕駛行為的分析之上。

這種模式帶來雙重后果:一方面,低價車型用戶成為數據“人肉礦機”,其貢獻的價值遠超車輛利潤;另一方面,中小車企因無法匹配比亞迪的數據規模,被迫退出智能駕駛競賽。正如某二線品牌高管所言:“我們不是在賣車,而是在給比亞迪的數據帝國打工?!?/p>

當然,比亞迪為此也背負了不少新購車輛車主的指責,甚至被聯名投訴。另外,比亞迪也不得不接受自己庫存車輛成為舊款車型的事實,從而降價處理。

3.未來的十字路口:打破數據霸權的可能性

隨著智能汽車市場的擴大,不可避免的是,越來越多的消費者的隱私被泄露,而濫用問題也將日益成為行業內的“白色恐怖”。車企之間的競爭不再局限于技術和性能,而是轉向了數據收集與使用。這一趨勢促使各界開始關注數據權益保護的問題。

2025年1月,美國聯邦貿易委員會(FTC)對通用汽車進行處罰,理由就是通用未經用戶同意將駕駛數據出售給保險公司。



圖/FTC對通用汽車的處罰

來源/互聯網 新能源觀截圖

數據顯示,通用通過分析用戶的急剎車和深夜駕駛行為,幫助保險公司提高高風險用戶保費,導致部分車主保費激增40%。這一事件暴露了車企如何將用戶隱私轉化為利潤工具,而車主對此幾乎毫無反抗能力。

事實上,我國也已開始正視數據的產權歸屬。

2024年底,北京知識產權法院在一起自動駕駛算法侵權案中,首次裁定車企需向數據貢獻者支付合理補償。

隨著相關法律的實施和公眾意識的提升,數據濫用和隱私泄露問題將逐漸從個案處理走向系統性治理。車企需要重新思考自己與用戶的關系,從“所有者”轉變為“服務提供者”,以贏得用戶的信任。

在深圳,一群技術極客正在開發開源車載系統,允許車主自主選擇數據共享范圍和定價策略。他們的實驗顯示,當車主獲得數據收益分成后,主動開啟數據采集功能的意愿提升了3倍。

而在法律層面,歐盟最新通過的《數字主權法案》規定,車企必須將數據收益的15%注入“公共數據池”,供所有企業公平使用——這或許預示著數據霸權終結的某種可能。



圖/《數字主權法案》目的和影響

來源/互聯網 新能源觀截圖

但對普通車主而言,更現實的抵抗始于每一個細微選擇:拒絕勾選那些默認同意的數據協議,要求查看并刪除車載系統的歷史記錄,甚至故意在停車場繞行以干擾數據采集。正如那位發現車險漲價的張先生所說:“如果我的每次剎車都在為別人賺錢,至少我應該知道這筆交易的存在?!?/strong>

當我們把視線投向道路上川流不息的智能汽車,那些閃爍的車燈仿佛在提醒:在這場沒有硝煙的數據戰爭中,每一個方向盤背后的人,都該擁有說“不”的權利。畢竟,構成這些數據字節的,不是冰冷的代碼,而是我們真實生活的時間與空間——它們理應屬于每一個在路上的人。

或許在不久的將來,我們會看到這樣的場景:每次開啟智駕功能時,車載屏幕不僅顯示道路信息,還會跳出一行字——“您本次行程預計產生數據價值XX元,是否同意共享?”

那時,數據霸權的高墻才能真正被推倒。

【頭圖由AI生成】

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