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作者 |魏子敏 姜范波

選文|yawei xia

素材參考|New York Times, Financial Times

近日，美國國家公路交通安全管理局(National Highway Transportation Safety Authority，下稱NHTSA)公布了蘋果公司提交的關于聯邦自動駕駛汽車政策的反饋信。

這封信意味著，這一始終對自己的自動駕駛計劃諱莫如深的科技巨頭，***官方確認了其在自動駕駛汽車上正有所動作。

信中，蘋果公司稱其“在機器學習和自動化方面投資巨大”，已經進軍自動系統，尤其是自動交通系統。蘋果還提到，“我們想要和NHTSA合作，幫助工業界定義***的實踐政策”，希望探討倫理相關問題，并與其他相關公司共享相關數據。

而當蘋果公司的業務從高科技消費品向更廣大的領域如醫療保健和交通擴展時，其也將面臨更多挑戰：包括與傳統汽車制造商的矛盾、以及如何應對越來越多的政府規則制定者。

蘋果的“造車”之路

蘋果公司在自動駕駛汽車的相關計劃上一直諱莫如深。這一名為Titan的“造車”項目起于兩年前，蘋果為此投入了不少資源，但一直以來并沒有取得太多的進展。

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14年年底，外媒報道，蘋果在硅谷的基地附近建立了“秘密實驗室”，定期與相關專家碰頭，疑似進軍自動駕駛領域。 15年2月，蘋果開始雇傭自動駕駛和汽車設計方面的相關專家，并調出了之前iPhone研發團隊的幾十位蘋果職工，進行相關研究。

而今年9月，在其他科技巨頭不遺余力地向自動駕駛領域進軍時，蘋果公司在重新考慮造車計劃，關閉部了分自動駕駛汽車項目，并裁撤了幾十名員工，有可能從硬件研發轉向軟件層面。

9月份蘋果造車計劃從硬件到軟件的轉變釋放了“遇到困難”的***信號。而這次裁員是“重啟”名為Titan的汽車項目而采取的措施之一。

在11月22日寫給美國交通監管機構的信里，蘋果的產品品質部主任史蒂夫•肯納暗示，蘋果的重心在于自動駕駛汽車的控制軟件。他說，公司“在機器學習和自動化方面投資巨大”。“蘋果公司使用機器學習來讓自己的產品和服務更加智能化、創意化和個性化。”

希望參與NHTSA規則制定，共享數據

蘋果公司提交的關于聯邦自動駕駛汽車政策的反饋信(部分)

蘋果公司這封信是國家公路交通安全委員會收到的1100多封信之一，回應了自動駕駛汽車的新規則。其他信件提交者包括傳統的汽車制造商(比如通用)，以及硅谷正在進入這一領域的公司(如谷歌的母公司Alphabet)。

蘋果在信中提到各公司應共享事故類、及未遂事故數據，進而為整個行業爭取更全面的數據集，但應在不損害隱私權的前提下進行。

“自動駕駛汽車將對人類產生深遠影響，相關公司需要考慮在更廣泛的角度考慮相關倫理問題：包括隱私權、自動駕駛系統的如何決策、以及如何影響相關職業和公共空間。”

這封公布于上周五的信，作為蘋果向汽車產業進軍的***份公開聲明，標志著該計劃結束保密狀態。蘋果的發言人湯姆•紐邁說，因為該公司在自動化和機器學習(也是一種軟件)方面已經做出的投資，公司向公路交通安全委員會(NHTSA)提出了一些評論， “我們想要和NHTSA合作，幫助工業界定義***的實踐。”

對軟件的強調，與過去一年里，多份報告指出蘋果在汽車方面的重心從建造汽車轉向設計自動駕駛軟件一致。去年夏天，蘋果公司取消了若干汽車制造項目的職位，而增加了軟件背景的員工。

這封信也顯示了蘋果在自動駕駛汽車上的野心超越了美國。肯納先生鼓勵NHTSA與國際機構如聯合國歐洲經濟委員會及其他機構合作，開發“自動駕駛汽車的和諧方案”。

“造車”計劃困難重重，或激發與傳統汽車制造商矛盾

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這封信揭示了未來蘋果和傳統汽車制造商可能存在的潛在矛盾。

蘋果說它支持NHTSA共享交通事故和未遂事故數據的計劃，以改進自動駕駛軟件。正如一個駕駛員的駕駛技能隨著駕駛時間的增加而提高，自動化系統的性能也隨著數據的增加而改善。

然而，在給NHTSA的評論中，代表汽車制造商巨頭如GM和福特的汽車制造商聯盟，質疑了共享數據的可行性，認為這是不切實際的，毫無道理的，在競爭者之間共享數據也是離經叛道的。

理查德•沃萊斯，一位來自密歇根州安娜堡的汽車研究中心主任說，與傳統的汽車制造商相比，蘋果作為汽車制造業的后來者，通過共享數據將得大于失。蘋果要求國會和NHTSA修改規則，允許傳統的汽車制造商實施自動駕駛汽車的對比試驗，而強制新的進入者如蘋果申請免除類似的測試。肯勒先生說，“為了促進公平競爭，新老制造商應該同等對待。”

這封信也顯示了，當蘋果公司的業務從高科技消費品向更廣大的領域如醫療保健和交通擴展時，其將如何應對越來越多的政府規則制定者。

對蘋果和其他的高科技公司而言，想要在這個領域馳騁并不容易。因為他們習慣了快速的轉變。

像NHTSA這樣的機構行事緩慢，用了將近10年的時間才完成了后視攝像頭的授權。想象一下，要改變機動車測試這樣深層的東西需要多長時間。

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【本文是51CTO專欄機構大數據文摘的原創文章，微信公眾號：大數據文摘 id: BigDataDigest】