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中国新观察|这项国际标准，为何由中国牵头？******

　　中新网10月17日电(中新财经葛成)据中国工业和信息化部消息，2022年10月，由中国牵头制定的首个自动驾驶测试场景领域国际标准ISO 34501《道路车辆自动驾驶系统测试场景词汇》正式发布。

　　ISO 34501主要规范了自动驾驶系统、动态驾驶任务、设计运行范围及条件等概念，明确了场景、动静态环境和实体要素之间的关系，并形成了包括功能场景、抽象场景、逻辑场景和具体场景在内的场景层次描述规则。

　　ISO 34501为何由中国牵头？该标准的发布在全球范围内将有哪些重要意义？对推动全球和中国自动驾驶技术的发展带来哪些影响？

　　对此，中新网“中国新观察”栏目采访了国际标准化组织道路车辆委员会自动驾驶测试场景工作组(ISO/TC22/SC33/WG9)召集人、中国汽车技术研究中心有限公司标准化研究所所长王兆，ISO34501测试场景标准牵头起草人、中国汽车技术研究中心有限公司标准化研究所智能网联部部长孙航。

　　访谈实录摘编如下：

　　中新网：自动驾驶的系列国际标准制订中，中国负责组建自动驾驶测试场景工作组(ISO/TC22/SC33/WG9)并担任工作组召集人和首个标准的牵头起草人，为何是中国？这需要满足哪些条件？

　　王兆：2018年4月，中国向国际标准化组织道路车辆委员会(ISO/TC22)提出自动驾驶测试场景国际标准提案，随后获批组建自动驾驶测试场景工作组(ISO/TC22/SC33/WG9)并担任工作组召集人。

　　首先，工作组的成立源于我国汽车行业前期向国际标准化做出贡献的良好基础和意愿。近年来，在工业和信息化部、国家标准化管理委员会领导下，我国汽车行业主持制定了安全玻璃、电动汽车安全及换电系统等国际标准和全球技术法规，参与联合国世界车辆法规协调论坛(UN WP.29)、国际标准化组织(ISO)、国际电工委员会(IEC)重点领域全球技术法规协调以及国际标准制定近40项，我国专家在参与国际标准法规过程中展现出的专业精神和积极态度为中国在国际标准法规组织内建立了良好的口碑。因此，我们向汽车行业的国际标准法规组织主动做出的中国贡献是得到国际认可的。

　　其次，这得益于我国智能网联汽车产业发展成果在国际上产生的影响力。近年来，我国智能网联汽车应用场景不断丰富、技术创新展现出巨大活力，国内汽车行业在智能网联整车及关键系统部件研发、基础场景库构建、道路测试与示范应用等方面等领域积累了大量实践经验，总体在国际上处于第一梯队的位置。这样的发展成就一方面服务了国内人民群众对于智慧出行的需求，另一方面也提升了我国在全球自动驾驶产业融合发展方面的知名度和影响力。因此，我们在国际上以召集人身份组织自动驾驶测试场景的标准体系规划工作是有产业实践基础的。

　　最后，还得归功于我国汽车行业技术专家对产业发展需求和趋势的准确把握。随着汽车自动驾驶技术在全球的迅速兴起，自动驾驶测试评价技术受到世界各国及国际组织的重点关注。我国汽车行业的标准化专家在技术酝酿初期就敏锐洞察到了这一发展趋势，做出了“测试场景”将成为自动驾驶测试评价核心基础要素和关键技术难点的判断。随后，我们在国内组织60余名技术专家组成“自动驾驶测试场景国际标准制定支撑专家组”，通过广泛调研、研究测试场景生成及应用关键技术并共同编写学术专著等，形成了符合我国交通场景特征的技术方案。基于系统研究形成的“中国方案”保证了我们技术提案的科学性和竞争力，也为国际标准化组织和相关国家对中国担任召集人提供了更多信心。因此，我们以牵头起草人身份开展测试场景基础类标准的制定也是有技术积累作为保障的。

　　中新网：国际标准ISO 34501正式发布在全球范围内具有哪些重要意义？在标准推动下，L3(有条件自动驾驶)甚至L4(高度自动驾驶)级别自动驾驶技术会更快实现应用吗？

　　孙航：ISO 34501是国际标准化组织发布的第一个自动驾驶测试场景国际标准，该标准是自动驾驶领域重要的术语定义类基础标准，能够满足各国在开展自动驾驶测试评价相关工作时采用标准化语言描述测试场景的需求。

　　该标准将会广泛应用于全球智能网联汽车自动驾驶技术及产品的研发、测试和管理，为智慧出行、区域接驳及道路运输等各类自动驾驶应用提供重要基础支撑。

　　L3(有条件自动驾驶)级和L4(高度自动驾驶)级别的自动驾驶本质上是由系统或机器代替人类完成部分或全部的驾驶任务。自动驾驶条件下，国际普遍采用的基于特定条件、特定指标的传统汽车测试评价方法，已无法满足自动驾驶汽车测试评价需要，需要建立基于复杂测试场景的新型测试评价体系，这意味“场景”将成为自动驾驶测试评价的核心基础要素和关键技术难点。ISO自动驾驶测试场景系列标准无疑将有助于促进高级别自动驾驶更快地由实验室走向区域性示范应用，并最终实现规模化商业落地。

　　实际上，自动驾驶技术已经在我国一些城市的限定区域内实现了共享出行、区域接驳、快递配送和专线物流等场景方面的初步应用。当然，这项复杂技术的规模化应用并非易事，依赖于包括技术标准在内的一整套技术创新和治理体系的建立，如法律法规的健全、技术水平的提升和商业模式的成熟等。

　　中新网：国际标准ISO 34501将解决目前自动驾驶技术发展中的哪些问题？对推动全球和中国自动驾驶技术的发展带来哪些影响？

　　孙航：应用技术的发展通常会历经从简单到复杂、从基础性建设到创新性突破的过程，智能网联汽车的自动驾驶技术发展也不例外。自动驾驶测试场景作为全球范围内的一项新兴技术，如果在通用术语、逻辑架构和要素关系等基础性定义方面没有统一的“语言”，对基于场景的产品研发、测试评价乃至行业管理的实施都是十分不利的。

　　在标准制定初期，仅“场景”一词的定义就有德国PAGASUS、英国MUSICC、美国SAE、日本SAKURA及我国产业界使用的十余个版本，此外，ISO 21448预期功能安全、ASAM OpenX标准也分别给出了与测试场景相关的不同定义。如果全球主要汽车产业国家在这方面“各说各话”，显然是不利于智能网联汽车产业融合发展的。ISO 34501相当于编制了一部自动驾驶测试场景领域的“字典”，通过国际标准的形式统一了场景相关的27个关键术语和定义。

　　该标准的术语横向覆盖了从场景采集、分析到应用、迭代的场景全生命周期工程流程，为自动驾驶上下游产业链的紧密衔接与融合创造了基础条件；同时也纵向贯穿了场景技术产品开发者、应用者和管理者等几个层面，为各相关方建立统一理解和认识搭建了桥梁。这将极大地提升我国自动驾驶产业链内部沟通效率和多国产业间的合作成效，为降低融合创新成本、促进产业投融资和推动汽车全球化贸易往来提供重要的基础性支撑。

2022年7月20日起，北京的自动驾驶出租车迎来主驾无人、副驾有安全员的商业化试点阶段。　北京市经开区管委会供图

　　中新网：据了解，国际标准ISO 34501只是自动驾驶测试场景系列国际标准项目中的一个，下一步还要重点做好哪些标准的制定工作？

　　王兆：自2018年测试场景工作组成立以来，中国联合德国、日本、英国、荷兰、美国等二十余个国家的专家共同规划了自动驾驶测试场景体系，包括ISO 34501场景词汇、ISO 34502安全评估框架、ISO 34503设计运行范围、ISO 34504场景分类、以及ISO 34505评价与用例生成等一系列国际标准项目。

　　除了本次发布的ISO 34501，同样是由中国联合德国牵头的ISO 34505于今年9月份刚刚完成立项，由日本和德国牵头、中国深度参与的ISO 34502有望于近期正式发布，测试场景系列中的其他标准项目尚处于起草过程中。

　　除了推动场景系列标准制定外，我国还深度参与了国际标准化组织范畴内的汽车信息安全、软件升级、功能安全、预期功能安全等10余项智能网联汽车领域国际标准的编制，下一步还将重点推动车载操作系统、激光/毫米波雷达、电磁兼容等国际标准的立项、起草工作，并将适时开展国内国际标准之间的转化和评估。

　　未来我国将整合国内优势资源，依托汽车产业对话机制与标准化合作框架，加强与主要汽车产业国家及“一带一路”沿线国家的交流合作，同时还将充分发挥我国汽车产业规模效应和应用生态优势，秉承“开放、合作、融入、贡献”的原则，推动智能网联汽车标准“走出去”，提升中国汽车标准国际影响力和贡献度。总之，我国汽车行业将继续作为国际标准的参与者，并争取成为更重要的贡献者。

2022年4月30日，广州市首批自动驾驶便民线正式开放载客测试。图为自动驾驶巴士行驶在阅江西路上。中新社记者陈骥旻摄

　　中新网：未来，我国在智能网联汽车标准体系建设和产业融合发展方面将有什么样的前景？

　　王兆：2017年起，工业和信息化部、公安部、交通运输部等联合国家市场监督管理总局陆续发布了《国家车联网产业标准体系建设指南》中的总体要求、智能网联汽车、信息通信、电子产品与服务、车辆智能管理、智能交通等各个部分，我国车联网产业标准体系建设方案的总体蓝图已经绘制完成。

　　作为总体指南体系中率先发布的部分，我国智能网联汽车标准体系的建设积极践行《国家标准化发展纲要》要求，第一阶段建设目标已顺利完成，目前报批发布相关标准39项，完成草案编制及立项标准项目42项，总体标准自主供给率达到50%以上，为智能网联汽车行业管理和产业高质量发展提供了重要的技术支撑和基础保障。同时，为适应我国智能网联汽车发展的新形势和新需求，新一阶段的智能网联汽车标准体系建设方案已经起草完成，正在面向社会公开征求意见。新的标准体系将以“三横两纵”核心技术架构为基础，面向2025、2030年两个阶段性目标开展140余项标准的制定工作。

　　未来，智能网联汽车标准体系的建成将服务于我国汽车行业电动化、智能化、网联化浪潮下产业融合发展需求。在新的形势下，通信、电子及互联网等相关企业将自己在数字化、信息化等方面的能力向汽车行业延伸。在产业融合过程中，互联网企业已逐渐认识到汽车行业“固定资产重、投资门槛高、产业链关联性强”等特点；而在技术、经验、品牌等方面具备先天优势的传统车企，也开始运用新兴科技企业的“互联网”思维；我们更要清醒地认识到，我国在产业链方面仍存在部分关键技术缺失、操作系统、核心元器件依赖进口等“大而不强”等问题。智能网联汽车及相关车联网标准体系的建设为产业融合发展构建了基础，围绕汽车建立的产业集群将继续以标准为引领，将实践中凝结的“中国智慧和方案”汇聚到发展浪潮之中，促进智能网联汽车产业“双循环”高质量发展，加速实现由汽车大国迈向汽车强国的伟大愿景，为国际标准化事业及国际汽车产业可持续长远发展作出中国贡献。(完)

你的隐私，大数据怎知道？我们又该如何自我保护？******

　　在网络上，每个人都会或多或少，或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘，就存在隐私泄露的风险，引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代，大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫，甚至有点不知所措。那么，你的隐私，大数据是怎么知道的呢？大家又该如何自我保护呢？

　　1.“已知、未知”大数据都知道

　　大数据时代，每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前，你说过什么话，它知道；你做过什么事，它知道；你有什么爱好，它知道；你生过什么病，它知道；你家住哪里，它知道；你的亲朋好友都有谁，它也知道……总之，你自己知道的，它几乎都知道，或者说它都能够知道，至少可以说，它迟早会知道！

　　甚至，连你自己都不知道的事情，大数据也可能知道。例如，它能够发现你的许多潜意识习惯：集体照相时你喜欢站哪里呀，跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀，你喜欢与什么样的人打交道呀，你的性格特点都有什么呀，哪位朋友与你的观点不相同呀……

　　再进一步说，今后将要发生的事情，大数据还是有可能知道。例如，根据你“饮食多、运动少”等信息，它就能够推测出，你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时，大数据就知道：流感即将暴发了！其实，大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。

　　当然，这里的“你”并非仅仅指“你个人”，包括但不限于，你的家庭，你的单位，你的民族，甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息，将会把你塑造成什么，是英雄还是狗熊？这却难以预知。

　　2.数据挖掘就像“垃圾处理”

　　什么是大数据？形象地说，所谓大数据，就是由许多千奇百怪的数据，杂乱无章地堆积在一起。例如，你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等，都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息，例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息，也都是大数据的组成部分。还有，各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息，仍然是大数据的组成部分。总之，每个人、每种通信和控制类设备，无论它是软件还是硬件，其实都是大数据之源。

　　大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术，采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程，可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。

　　不过，这些听起来高大上的大数据产业，几乎等同于垃圾处理和废品回收。

　　这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集，可算作“数据收集”；将废品和垃圾送往集中处理场所，可算作“数据集成”；将废品和垃圾初步分类，可算作“数据规约”；将废品和垃圾适当清洁和整理，可算作“数据清理”；将破沙发拆成木、铁、布等原料，可算作“数据变换”；认真分析如何将这些原料卖个好价钱，可算作“数据分析”；不断总结经验，选择并固定上下游卖家和买家，可算作“模式评估”；最后，把这些技巧整理成口诀，可算作“知识表示”。

　　再看原料结构。大数据具有异构特性，就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话，那就在于垃圾是有实体的，再利用的次数有限；而大数据是虚拟的，可以反复处理，反复利用。例如，大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司，将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之，大数据专家完全可以“一菜多吃”，反复利用，而且时间越久，价值越大。换句话说，大数据是很值钱的“垃圾”。

　　3.大数据挖掘永远没有尽头

　　大数据挖掘，虽然能从正面创造价值，但是也有其负面影响，即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢？这其实很简单，我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧！

　　一大群网友，出于某种目的，利用自己的一切资源渠道，尽可能多地收集当事人或物的所有信息；然后，将这些信息按照自己的目的提炼成新信息，反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。

　　接着，大家又在第一次人肉迭代的基础上，互相取经，再接再厉，交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作，于是，便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复，经过多次不懈迭代后，当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实，至少主体是事实，“人肉搜索”就成功了。

　　几乎可以断定，只要参与“人肉搜索”的网友足够多，时间足够长，大家的毅力足够强，那么任何人都可能无处遁形。

　　其实，所谓的大数据挖掘，在某种意义上说，就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过，这种搜索的目的，不再限于抹黑或颂扬某人，而是有更加广泛的目的，例如，为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之，只要目的明确，那么，大数据挖掘就会有用武之地。

　　如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比，网友被电脑所替代；网友们收集的信息，被数据库中的海量异构数据所替代；网友寻找各种人物关联的技巧，被相应的智能算法替代；网友们相互借鉴、彼此启发的做法，被各种同步运算所替代。

　　各次迭代过程仍然照例进行，只不过机器的迭代次数更多，速度更快，每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”，被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时，那是因为对大数据挖掘来说，永远没有尽头，结果会越来越精准，智慧程度会越来越高，用户只需根据自己的标准，随时选择满意的结果就行了。

　　当然，除了相似性外，“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如，机器不会累，它们收集的数据会更多、更快，数据的渠道来源会更广泛。总之，网友的“人肉搜索”，最终将输给机器的“大数据挖掘”。

　　4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

　　必须承认，就当前的现实情况来说，大数据隐私挖掘的“杀伤力”，已经远远超过了大数据隐私保护的能力；换句话说，在大数据挖掘面前，当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后，在过去几十年，人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害，可谁也不曾意识到，至少没有刻意去关注，当众多无害碎片融合起来，竟然后患无穷！

　　不过，大家也没必要过于担心。在人类历史上，类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看，隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”，获得空前好处，产生了更多需要保护的“隐私”，于是，不得不再回过头来，认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时，“挖掘”它们就会变得越来越有利可图，于是，新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看，人类在自身隐私保护方面，整体处于优势地位，在网络大数据挖掘之前，“隐私泄露”并不是一个突出的问题。

　　但是，现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息，如何进行隐私保护呢？单靠技术，显然不行，甚至还会越“保护”，就越“泄露隐私”。

　　因此，必须多管齐下。例如从法律上，禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为；从管理角度，发现恶意的大数据搜索行为，对其进行必要的监督和管控。另外，在必要的时候，还需要重塑“隐私”概念，毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。

　　对于个人的网络行为而言，在大数据时代，应该如何保护隐私呢？或者说，至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢？答案只有两个字：匿名！只要做好匿名工作，就能在一定程度上，保护好隐私了。也就是说，在大数据技术出现之前，隐私就是把“私”藏起来，个人身份可公开，而大数据时代，隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开)，而把个人身份隐藏起来，即匿名。

　　(作者：杨义先、钮心忻，均为北京邮电大学教授)

　　（文图：赵筱尘巫邓炎）

[责编：天天中]

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