2016年5月，在美國也曾發生一起特斯拉駕駛員在使用自動駕駛功能時發生事故死亡的案例。美國國家公路交通安全管理局在今年初公布的調查結果稱，未檢測到特斯拉自動緊急制動系統與自動輔助駕駛系統存在設計與表現缺陷。
這些事故為無人駕駛技術的普及推廣蒙上了一層陰影。美國權威IT研究與顧問咨詢公司高德納的一項最新調查發現，民眾對於乘坐無人駕駛汽車仍然持謹慎態度。這項調查針對美國和德國近1500人進行了訪問。結果顯示，55%的人不願搭乘全自動駕駛的汽車主要出於兩大憂慮：擔心汽車可能在發生意外時出現系統故障，並且擔心系統故障可能會危及他們的生命安全。
大數據共享引發“暴露”擔憂
除了無人駕駛的安全性，智能化時代的汽車行業還引發了人們的更多擔憂，比如數據共享存壁壘、數據安全缺保障以及市場化應用難推廣等。
——汽車廠商眾多數據共享存在難題。目前，國內外汽車廠商數量眾多，相關數據檢測方式多樣，信息模式複雜，造成數據種類繁多，且缺乏統一的標準，各廠商的數據資源缺乏互通與共享。長遠看，這將成為汽車大數據使用的瓶頸與障礙。
——數據資源安全性面臨挑戰。事實上，在數據開放的同時，需要探討如何從法律和行政法規上確保和加強數據的安全監管，提高數據資源的安全性，尊重和保護相關政府部門、汽車製造商以及個人的機密和隱私不受侵犯。
——數據利用率不高。吳忠澤稱，數據的類型多種多樣，海量數據中可能有很多並不見得能發揮多大作用。如何提升汽車數據資源的綜合利用效率，將汽車相關數據信息進行有效地聯繫、匯聚和發掘，改善汽車使用者的服務水平是擺在面前的主要問題。 |
