無論是古往今來的權謀故事、軍事戰爭、還是商業大片之中，派遣己方人員去“敵方”臥底竊取機密總是最令看客們心驚膽戰卻倍感刺激的情節。近年來，這一經典的情節在自動駕駛領域頻繁上演，其中夾雜著出走、背叛、信念不合種種，背后究竟是人性的“扭曲”，還是道德的“淪喪”？
這次我們一探究竟。
你這技術不錯，下一秒就是我的了
2017年1月，特斯拉將Autopilot項目前主管Sterling Anderson告上法庭，稱其在試圖挖走至少12名自動駕駛工程師的同時，還從公司帶走了幾百GB容量的機密專有數據；
2017年2月，谷歌母公司Alphabet與Uber自動加駕駛汽車部門對簿公堂，指控Uber竊取了自家的商業機密用來啟動Uber的自動駕駛項目；
2017年3月，百度安全事業部總經理馬杰稱，有一大批“受雇傭的黑客”正企圖竊取百度的自動駕駛技術；
2018年7月，蘋果向加利福尼亞州北區法院提交文件，指控蘋果前員工竊取商業機密；
2019年3月，特斯拉對其前員工、小鵬汽車現員工曹光植提起民事訴訟，指控其竊取特斯拉Autopilot技術的源代碼。
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如此頻發的偷竊事件，仿仿佛印證了那個段子“你這技術不錯，可下一秒就是我的了”。
當我們將事件掰開揉碎了分析之后發現，即便是技術偷竊也往往分為多種情況：一種是參與項目的高管／核心技術人員由于經營管理理念與原公司不合，選擇離職出走創業成立新公司，之后被曝帶走了前公司的機密文件。
比如，谷歌母公司Alphabet狀告Uber偷了自家的商業機密就是典型范例。2016年Uber收購了一家名為Otto的公司，該公司創始人Anthony Levandowski（安東尼·萊萬多斯基）曾任職Alphabet自動駕駛汽車部門軟件工程師。他和Alphabet之間最大的爭執就是關于自動駕駛的實驗，谷歌認為自動駕駛實驗需要在安全的基礎上進行實驗，也就是需要人類的司機坐在自動駕駛汽車的駕駛位置上隨時接管。而萊萬多斯基認為“如果你的工作是改進技術，那么安全絕對不是你的第一考慮?！?/p>
后來，萊萬多斯基和持不同觀點的泰勒坐了一輛自動駕駛汽車出發，途中該汽車遭遇無法處理的情況與一輛凱美瑞發生摩擦，停在了高速公路中央，并且還導致泰勒脊椎受傷。最終不滿足受制于谷歌的萊萬多斯基想要建立新的自動駕駛公司被谷歌開除，離職前下載的1．4萬份文件則成了技術偷竊的鐵證。
另一種技術偷竊情況則是員工離職、跳槽前進行的行為，比如，前面提到的蘋果、特斯拉指控前員工竊取技術都隸屬這一范疇。透過公開的信息可知，這一情況下，離職員工往往會在離職前夕做出反常的舉動，比如他的網絡活動與之前工作的時間相比訪問行為呈現指數增長，并且會訪問一些原本不屬于他工作范圍的內容、甚至下載核心機密文件數據轉移到親屬電子設備等。
綜合來說，這些人偷竊技術的原因往往出于與原公司理念不合想要實現自己的想法，跳槽、利益誘惑等。不過，拋開當事人本身的立場和想法，從整個自動駕駛行業來看，技術偷竊事件頻發與行業自身的特殊性以及背后的資源掌控、技術壁壘等有著密切的關系。
自動駕駛技術偷竊的背后
其實，當我們在談論自動駕駛領域技術偷竊事件頻發的時候，本質上要談得是自動駕駛領域的人才團隊、技術壁壘以及行業發展瓶頸等問題。
1、人才資源
中國汽車人才研究會執行副理事長兼秘書朱明榮也曾提到，據不完全統計，中國汽車行業職能人才總量不足2萬人，而由于汽車行業職能網聯人才的匱乏，嚴重制約了中國智能聯網汽車的發展。
這一現象不僅在中國發生，全球的自動駕駛行業同樣如此。國際期刊會議學術論文，AMiner對自動駕駛全球h－index排名TOP1000位學者進行計算分析所繪制出來的分布地圖顯示，美國在該領域人才數量是中國的10倍左右。
盡管如此，美國的自動駕駛公司同樣缺乏人才，巨頭公司紛紛加入“搶人大戰”。據外媒報道，美國匹茲堡的自動駕駛汽車市場人才競爭極其激烈，Uber、福特旗下的Argo AI等公司全都在大力“搶人”，相關專業大學畢業生畢業就能拿到20萬美元（約合人民幣130．9萬元）的薪酬。
基于此種情況，在美國設立研發中心成為了國內企業的應對良策。據不完全統計，截至目前，富士康、百度、蔚來汽車、游俠汽車、智加科技、圖森未來、小馬智行等公司都在美國設有相關的研發中心。
具體到團隊負責的職能，是由美國團隊提供核心技術，國內團隊負責美國團隊研發成果在國內的落地。小鵬汽車自動駕駛副總裁吳新宙介紹，自動駕駛中美團隊的分工，一般核心算法團隊都在美國，他們負責提供核心技術，完成從算法運研、數據訓練、模型優化到硬件上的實現，以及定位、激光雷達的處理、雷達的處理等。國內的團隊則負責定義不同功能對每個模塊的要求，要求北美團隊按時按質量交付這些功能。
此外，挖人也是應對人才短缺、促進技術快速發展的一種手段，在業內也十分常見。然而重點在于，究竟是想挖人還是連人和“技術”都不愿放過？
2、技術壁壘
前面用了不少筆墨去論證自動駕駛領域人才的匱乏，而人才資源匱乏的本質也在某種程度上意味著技術壁壘很高，自動駕駛技術就是如此。
自動駕駛涉及多個領域的多種技術的融合，包括圖像識別、成像系統算法、機器視覺、視覺感知、大數據處理、物體檢測等等，項目研發過程中涉及的專利技術甚至可能多達上千種，想要全部由自己研發其實是非常困難的。
除了基礎的專利技術之外，自動駕駛技術本身是通過安裝在汽車上的傳感器感知周圍的環境、然后通過車上搭載的“智能大腦”對周圍環境數據進行分析處理，并依此做出駕駛判斷決策，控制車輛行進的方向等。
這個過程當中，所用到的傳感器如何分布、收集的數據量、測試的數據量等都是非常關鍵的技術難點。并且，由于所收集的數據量巨大，運算的過程也會越來越復雜，“智慧大腦”的處理壓力就會很大，如何在保持感知能力的基礎上，優化傳感器的組合提升運算處理效率是核心難點。
在決策控制方面，當傳感器收集到環境數據后，“智慧大腦”要對數據進行處理，制定行進的路線方向，這個路線要隨著車所處的環境、狀況實時更新并且要求延遲低，那么對于數據量的處理要求就非常高，這也是不同自動駕駛公司之間最大的差別。同時，收集到大量數據的調校也非常重要，不同數據輸入帶來的結果也完全不同。
有文章對此更是直指自動駕駛領域技術偷竊的核心原因：“當一個技術人員在一家公司培養出一套成熟的自動駕駛算法，離職后意味著全部要重新來過，這也是不少人鋌而走險帶走研究成果的原因。”
當我們將目光對準國內，技術壁壘方面還來自于政策這一層面的原因。比如，獲得地圖測繪資質極其困難，自2001年到2018年年底，中國也僅僅只有20家單位獲得了這一“通行證”。此外還包括自動駕駛路測牌照的放開、相關技術偏轉要求等。這也是促使國內不少自動駕駛企業在國外設立研發中心的原因。
最后自動駕駛領域技術偷竊頻發背后還有一個原因就是，個別企業的急功近利。特斯拉控告其Autopilot負責人違反競業禁止協議挖走團隊員工時，就在庭審中直言，行業創造了一個急功近利的投資分為，整個業界變得浮躁和泡沫化。
商業的本質具有逐利性不必贅述，而個別公司為了獲得融資或者在技術上實現快速發展超越，因此而“促就”的技術偷竊、浮夸宣傳等，最終其實難以逃脫“泡沫碎裂”的結果。
說了這么多原因，有哪些解決之道呢？
避免“偷竊”需要人才和創新
當前自動駕駛還處于初步發展的階段，無論技術、產品、市場等都需要不斷的完善和培育。對于自動駕駛汽車而言，即便眼下能夠一時通過技術“偷竊”、支付版權費用獲得一些優勢，但從去年開始熱議的“芯片”就能夠知曉，長遠來看，市場的競爭中只有掌握了產品、技術的核心競爭力才能夠笑到最后，不被種種因素而限制公司本身的發展。
其中人才的培養、引進、產學研一體化開放合作就非常重要。對于自動駕駛領域的人才培養而言，一方面人才培養周期較長，另一方面企業需要進入公司后能夠直接干活的員工而非需要花費大量時間培養的“小白”。由此來看，可以借助媒體以及高校的資源，引導學生報考相關專業，同時在學校方面如同人工智能領域一樣，增設相關專業填補人才的缺口。并且推動形成產業、企業與高校之間的合作，實現真正的產學研一體化，讓學生在理論之外，能夠與真正的實踐接軌。
當然，對于一些大型企業而言，在自動駕駛領域人才聚集的海外開設研發中心、亦或直接到硅谷這樣的人才聚集地“搶人才”、引入人才也是解決的方式之一。
另外還需要強調的則是，企業對于自主創新、知識產權的看重，這一點可以通過加大研發力度投入和收購、投資等方式去實現。以北汽為例，其曾經就宣布將在2020年之前投入20億人民幣，2025年之前投入50億人民幣進行技術研發；小鵬汽車、蔚來汽車等也都表示將擴充研發團隊。
從政策角度來看，目前國內各個省份、城市也逐步放開了自動駕駛路測牌照的發放。以北京市為例，在去年其就發放了共計54張自動駕駛測試牌照，其他相關政策也在穩步推進當中。
除了創新之外，技術的保護對于企業而言也同樣不可或缺。企業可以通過競業協議、組建相關安全團隊、即時進行專利申請、提升針對技術偷竊的警惕性等來防止自己研發的技術被竊取。以百度為例，其就曾在發現有黑客竊取自家自動駕駛技術后，組建了一只來自清華大學的學生團隊，讓學生幫助其找到其系統的漏洞所在。
同時，蘋果在發現員工技術偷竊后也向全體員工發了一份很長的警示備忘錄，警告員工不要向媒體泄露數據。信中，蘋果透露僅在2017年，其就抓獲了29名泄密者，其中12人被捕并被起訴。
總而言之，技術千萬項，創新第一項，偷竊不可取，親人兩行淚。