提到圖像數(shù)據(jù)脫敏，看這家公司如何理解

在10月份九章智駕發(fā)布過(guò)一篇名為《一文讀懂?dāng)?shù)據(jù)脫敏技術(shù)在智能汽車(chē)中的應(yīng)用》的文章，該文提到，目前智能汽車(chē)行業(yè)內(nèi)，車(chē)端需要脫敏的敏感數(shù)據(jù)范圍僅限于車(chē)端采集到的視頻及圖像中的人臉和車(chē)牌信息。此外，在中汽協(xié)發(fā)布的《汽車(chē)傳輸視頻及圖像脫敏技術(shù)要求與方法》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)《方法》）中，也對(duì)功能要求、脫敏方法、結(jié)果評(píng)估等相關(guān)內(nèi)容提出要求。

目前《方法》已正式發(fā)布，各家主機(jī)廠(chǎng)也針對(duì)此項(xiàng)要求紛紛做出回應(yīng)。

業(yè)內(nèi)一家名為江蘇源駛科技有限公司的企業(yè)，已提前探索研究圖像數(shù)據(jù)脫敏在智能汽車(chē)領(lǐng)域中的應(yīng)用，并率先實(shí)現(xiàn)方案落地應(yīng)用。

筆者近期與源駛科技的CEO周翔及副總經(jīng)理李鵬進(jìn)行了深入交流訪(fǎng)談，并整理出下文，以供讀者參閱。

隨著L2級(jí)自動(dòng)駕駛技術(shù)的不斷發(fā)展，人機(jī)共駕成為了普遍現(xiàn)象，相機(jī)作為車(chē)外感知以及車(chē)內(nèi)駕駛員監(jiān)測(cè)的主要傳感器，其產(chǎn)生的圖像敏感數(shù)據(jù)越來(lái)越多，導(dǎo)致數(shù)據(jù)安全問(wèn)題在智能汽車(chē)領(lǐng)域日益凸顯。

一方面，車(chē)內(nèi)外圖像的隱私泄露問(wèn)題嚴(yán)重。近兩年，由于車(chē)端相機(jī)功能引起的數(shù)據(jù)安全事件屢屢出現(xiàn)，比如高合汽車(chē)曾被爆出“車(chē)車(chē)互聯(lián)”功能之下，車(chē)主能看到陌生車(chē)主的行車(chē)記錄儀畫(huà)面；再比如特斯拉的車(chē)內(nèi)相機(jī)所拍攝到的視頻圖像數(shù)據(jù)被黑客盜取。這些圖像數(shù)據(jù)在未經(jīng)車(chē)主同意前，就被隨意采集和存儲(chǔ)，存在嚴(yán)重的隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)。

另一方面，主機(jī)廠(chǎng)對(duì)于圖像數(shù)據(jù)的傳輸、處理等過(guò)程中存在不規(guī)范性。在相關(guān)規(guī)定尚未出臺(tái)前，主機(jī)廠(chǎng)認(rèn)為數(shù)據(jù)是屬于自己的，自己可以肆意收集，因而在整個(gè)數(shù)據(jù)全生命周期中，沒(méi)有做出任何敏感數(shù)據(jù)的保護(hù)措施。

上述問(wèn)題促使智能汽車(chē)行業(yè)相關(guān)政策不斷地被推出。

2021年7月，國(guó)信辦、發(fā)改委、工信部、公安部、交通運(yùn)輸部聯(lián)合發(fā)布了《汽車(chē)數(shù)據(jù)安全管理若干規(guī)定（試行）》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)《若干規(guī)定》），明確了6類(lèi)重要敏感數(shù)據(jù)，其中第四類(lèi)就是“人臉信息、車(chē)牌信息等的車(chē)外視頻、圖像數(shù)據(jù)”。

2022年8月，中汽協(xié)發(fā)布的《汽車(chē)傳輸視頻及圖像脫敏技術(shù)要求與方法》，明確了相關(guān)圖像數(shù)據(jù)脫敏的技術(shù)要求與方法標(biāo)準(zhǔn)，這也是在《若干規(guī)定》的基礎(chǔ)上，對(duì)圖像數(shù)據(jù)脫敏做出了詳細(xì)的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范。

那么，智能汽車(chē)發(fā)展仍處于早期階段，而行業(yè)的強(qiáng)監(jiān)管是否會(huì)與此相矛盾？

周翔說(shuō)：“當(dāng)前的監(jiān)管趨嚴(yán)，提高了主機(jī)廠(chǎng)和Tier 1的成本，但數(shù)據(jù)監(jiān)管對(duì)行業(yè)發(fā)展是有利的，尤其是針對(duì)現(xiàn)階段L2以及L2+級(jí)別的自動(dòng)駕駛技術(shù)，若沒(méi)有數(shù)據(jù)監(jiān)管，數(shù)據(jù)就會(huì)處于裸奔的狀態(tài)，會(huì)產(chǎn)生很多風(fēng)險(xiǎn)?！?/p>

在相關(guān)政策推出后，主機(jī)廠(chǎng)提高了對(duì)數(shù)據(jù)脫敏的重視度。

李鵬提到，預(yù)計(jì)在往后的半年內(nèi)，圖像數(shù)據(jù)脫敏將處于SOR階段（需求規(guī)范），主機(jī)廠(chǎng)會(huì)對(duì)供應(yīng)商提出數(shù)據(jù)脫敏的相關(guān)要求，其中除了增量市場(chǎng)外，還包括一些存量市場(chǎng)。比如前期被迫關(guān)停的360哨兵功能/環(huán)視/行車(chē)記錄儀等，也迫切需要供應(yīng)商再次洽談在相關(guān)功能加入脫敏需求。

上文我們了解到圖像數(shù)據(jù)脫敏在智能汽車(chē)領(lǐng)域中應(yīng)用的重要性和迫切性后，那么，我們接著來(lái)看下，圖像數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)具體是如何應(yīng)用在智能汽車(chē)領(lǐng)域？筆者將從5個(gè)維度來(lái)具體闡述這個(gè)問(wèn)題，包括適用的數(shù)據(jù)范圍、適用的數(shù)據(jù)要求、圖像脫敏的方法、圖像脫敏的執(zhí)行、脫敏后的數(shù)據(jù)要求。

《若干規(guī)定》的第三條中提到：“重要敏感數(shù)據(jù)包括人臉、聲音、車(chē)牌等的車(chē)外音視頻數(shù)據(jù)，該條例只是針對(duì)車(chē)外的圖像數(shù)據(jù)”，但隨后出臺(tái)的《方法》標(biāo)準(zhǔn)卻又提到“適用于對(duì)車(chē)端采集的視頻及圖像中的人臉和車(chē)牌數(shù)據(jù)脫敏處理”，該標(biāo)準(zhǔn)并沒(méi)有僅限于車(chē)外圖像數(shù)據(jù)，也就是說(shuō)，車(chē)內(nèi)（人臉）和車(chē)外（人臉+車(chē)牌）的圖像數(shù)據(jù)都需要脫敏。

在確定好適用的數(shù)據(jù)范圍后，接下來(lái)的問(wèn)題就是怎樣的數(shù)據(jù)需要脫敏，對(duì)此，《方法》中已對(duì)數(shù)據(jù)格式及圖像質(zhì)量要求做了較為明確的規(guī)定。

首先，《方法》規(guī)定了車(chē)端數(shù)據(jù)處理設(shè)備應(yīng)支持原始二進(jìn)制數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏，并且上傳到云端的數(shù)據(jù)需要至少滿(mǎn)足以下的格式要求。

圖像文件格式：JPEG、JPEG2000、BMP、PNG中的任一種；

視頻編解碼格式：H.264、H.265、MPEG-4的任一種；

視頻文件格式:mp4、 avi、 mov、 wmv、 3gp的任一種。

其次，《方法》也規(guī)定了人臉和車(chē)牌的圖像質(zhì)量要求，不僅包括人臉圖像的分辨率、姿態(tài)、完整度、清晰度、圖像RGB需要滿(mǎn)足的強(qiáng)度，還包括車(chē)外車(chē)牌的圖像分辨率、最低照度、幾何失真、運(yùn)動(dòng)模糊下的可識(shí)別度。

圖：人臉和車(chē)牌的圖像質(zhì)量要求

除此以外，若圖像數(shù)據(jù)不能滿(mǎn)足上述要求，就不需要做任何脫敏處理。

李鵬說(shuō)：“圖像數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)跟自動(dòng)駕駛技術(shù)是不太一樣的，它主要取決于車(chē)牌和人臉的圖像是否清晰，若圖像都已經(jīng)不清晰了，那其實(shí)已經(jīng)不需要做脫敏處理了。比如高速場(chǎng)景下，前方的圖像已經(jīng)出現(xiàn)拖影現(xiàn)象了，也就降低了脫敏的要求，甚至不需要脫敏了?！?/p>

所以，圖像數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)的應(yīng)用與具體的應(yīng)用場(chǎng)景無(wú)關(guān)，比如高速或者城區(qū)，其技術(shù)性能主要是取決于相機(jī)性能的差異，比如感光度、動(dòng)態(tài)性等。

在確定了適用的數(shù)據(jù)范圍和數(shù)據(jù)要求后，圖像脫敏具體需要什么樣的技術(shù)方法？

《方法》指出，圖像數(shù)據(jù)脫敏的主要方法有擦除、統(tǒng)一色塊涂抹等，但不包括低像素化處理與打馬賽克。從中可以解讀出：

具體方法有擦除、統(tǒng)一色塊涂抹等；

脫敏后的圖像需要具備不可逆性——圖像不能被還原。

雖然，某主機(jī)廠(chǎng)信息安全工程師提到，圖像脫敏的技術(shù)難度本質(zhì)上并不高，在其它領(lǐng)域已有相應(yīng)的成熟應(yīng)用，但車(chē)端的相機(jī)所采集的圖像數(shù)據(jù)往往是處于動(dòng)態(tài)的狀態(tài)，這就需要引入一些相關(guān)技術(shù)，來(lái)定位每幀圖像中的敏感區(qū)域。

周翔說(shuō)：“以前的圖像脫敏技術(shù)主要是使用目標(biāo)跟蹤，而現(xiàn)在SoC算力加強(qiáng)后，脫敏技術(shù)可以直接檢測(cè)出敏感區(qū)域?！?/p>

李鵬也說(shuō)：“脫敏算法在智能汽車(chē)上的應(yīng)用，其本質(zhì)上很像主動(dòng)安全的感知功能，但是脫敏的工作會(huì)比原先主動(dòng)安全的難度要小很多。”

看上去脫敏技術(shù)的門(mén)檻似乎并不高，但事實(shí)是否真是如此？

關(guān)于車(chē)端圖像數(shù)據(jù)脫敏的技術(shù)難點(diǎn)，李鵬說(shuō)：“目前圖像脫敏技術(shù)主要是基于深度學(xué)習(xí)，技術(shù)強(qiáng)弱取決于用于訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)樣本量的充足度和應(yīng)用場(chǎng)景的多樣性。”

總的來(lái)說(shuō)，若要做好圖像數(shù)據(jù)脫敏，關(guān)鍵還是要依賴(lài)于前期自動(dòng)駕駛技術(shù)的經(jīng)驗(yàn)積累，包括數(shù)據(jù)的積累、算法訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)的積累等。

《方法》指出了圖像數(shù)據(jù)脫敏的執(zhí)行流程，包括圖像數(shù)據(jù)的輸入、預(yù)處理、敏感區(qū)域的定位、脫敏處理、后處理、圖像數(shù)據(jù)的輸出。

圖：圖像數(shù)據(jù)脫敏的流程（數(shù)據(jù)來(lái)源：《汽車(chē)傳輸視頻及圖像脫敏技術(shù)要求與方法》）

該執(zhí)行流程主要是圖像數(shù)據(jù)脫敏的流程，但圖像數(shù)據(jù)脫敏在與自動(dòng)駕駛技術(shù)相結(jié)合應(yīng)用時(shí)，具體又是如何操作的？

針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，李鵬說(shuō)：“圖像數(shù)據(jù)脫敏并不會(huì)在自動(dòng)駕駛的任何層面進(jìn)行（比如感知、定位、決策、控制），由于脫敏算法可能會(huì)對(duì)自動(dòng)駕駛算法造成時(shí)延的影響，所以數(shù)據(jù)只需要在向外部傳輸?shù)臅r(shí)候才執(zhí)行脫敏的動(dòng)作。

“舉例來(lái)說(shuō)，在哨兵模式下，用戶(hù)在查看后臺(tái)數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)需要在傳輸前就進(jìn)行脫敏處理，所以用戶(hù)是不會(huì)看到敏感信息的。本地存儲(chǔ)數(shù)據(jù)可不做脫敏處理，但是在進(jìn)行任何形式的向外傳輸前都會(huì)先脫敏。

“再比如，當(dāng)車(chē)輛的多個(gè)視覺(jué)感應(yīng)器檢測(cè)到的環(huán)境數(shù)據(jù)差距過(guò)大時(shí)候，車(chē)端的數(shù)據(jù)就需要全部上傳至云端進(jìn)行重新訓(xùn)練，這個(gè)時(shí)候圖像數(shù)據(jù)也需要脫敏處理?！?/p>

第一，脫敏后的圖像應(yīng)滿(mǎn)足人眼無(wú)法識(shí)別，并且敏感區(qū)域無(wú)法被相關(guān)技術(shù)復(fù)原，比如基于深度學(xué)習(xí)的圖像超分辨率重建或基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的圖像復(fù)原等技術(shù)。

第二，人臉或者車(chē)牌的交并比（IoU，注：交并比為產(chǎn)生的候選框與原標(biāo)記框的交疊率，即它們的交集與并集的比值，完全重疊時(shí)，比值為1）應(yīng)滿(mǎn)足50%-75%。

第三，原視頻中的每一幀圖像在脫敏處理后，需要將其按照原視頻的編碼、幀率信息等轉(zhuǎn)化為新的視頻，并且轉(zhuǎn)化后的視頻格式必須與原格式保持一致。

目前，相機(jī)已經(jīng)成為了自動(dòng)駕駛技術(shù)解決方案中不可或缺的傳感器，而隨著車(chē)載相機(jī)性能的不斷提升、種類(lèi)也越來(lái)越多，一方面，相機(jī)的性能從百萬(wàn)級(jí)別像素到4K、8K等，造成了圖像數(shù)據(jù)的清晰度越來(lái)越高；另一方面，相機(jī)的種類(lèi)非常多樣且復(fù)雜，包括車(chē)外的單目、雙目、多目、環(huán)視等，以及車(chē)內(nèi)的DMS、OMS等。

基于這些因素，圖像數(shù)據(jù)脫敏會(huì)面臨一些技術(shù)方面的挑戰(zhàn)。

首先，各種相機(jī)的性能越高，也就意味著會(huì)造成更多高質(zhì)量的圖像數(shù)據(jù)，在清晰度上也更容易滿(mǎn)足圖像數(shù)據(jù)脫敏的要求，這就會(huì)帶來(lái)大量的敏感數(shù)據(jù)。

其次，應(yīng)用于各種場(chǎng)景的相機(jī)，由于對(duì)應(yīng)功能需求不同，其圖像數(shù)據(jù)脫敏所需要的技術(shù)方案也會(huì)所有差異，這就需要更深的場(chǎng)景理解能力和相應(yīng)的深度學(xué)習(xí)能力。比如某些魚(yú)眼相機(jī)的水平FOV非常大，可達(dá)270°（如應(yīng)用于哨兵模式），它在獲取到更多的敏感數(shù)據(jù)的同時(shí)，也需要對(duì)圖像數(shù)據(jù)采取實(shí)時(shí)脫敏。

在工程化方面，圖像數(shù)據(jù)脫敏最大的挑戰(zhàn)在于脫敏算法的遷移難度，即如何將圖像數(shù)據(jù)脫敏方案部署在不同的SoC平臺(tái)上。

關(guān)于這個(gè)問(wèn)題，以實(shí)際項(xiàng)目落地經(jīng)驗(yàn)為例，李鵬說(shuō)：“首先，大平臺(tái)大算力的芯片容易做圖像脫敏，而某些性能不足夠的SoC芯片，算力非常有限，在保證原有系統(tǒng)業(yè)務(wù)正常運(yùn)行的基礎(chǔ)上，再去部署圖像脫敏的算法，圖像脫敏所分配到的算力相當(dāng)有限，就會(huì)影響數(shù)據(jù)脫敏的效率。

“其次，現(xiàn)如今不同SoC芯片上的架構(gòu)也存在差異，從而造成性能占用的差異比較大，比如某些SoC芯片是基于ARM的處理器，它可能會(huì)配置A53或者A55的核，而每一個(gè)處理器的性能也會(huì)不同，有些配置有GPU，而有些卻沒(méi)有。

“再者，不同主機(jī)廠(chǎng)對(duì)圖像數(shù)據(jù)脫敏的需求也會(huì)不同——有些主機(jī)廠(chǎng)希望把數(shù)據(jù)脫敏部署在GPU上，這就會(huì)導(dǎo)致GPU的占用較大，而有些則希望GPU不被占用，從而希望把數(shù)據(jù)脫敏部署在CPU上。”

面對(duì)上述的挑戰(zhàn)，行業(yè)該如何去應(yīng)對(duì)？隨著圖像數(shù)據(jù)脫敏日益迫切，各家數(shù)據(jù)廠(chǎng)商也會(huì)有著相應(yīng)的應(yīng)對(duì)策略，其中，一家圖像數(shù)據(jù)脫敏廠(chǎng)商通過(guò)結(jié)合自身的特點(diǎn)及行業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀，介紹了自己的應(yīng)對(duì)策略。

至此，讀者可能會(huì)好奇：源駛科技到底是一家怎么樣的企業(yè)？

據(jù)源駛科技方面介紹，公司由華設(shè)設(shè)計(jì)集團(tuán)股份有限公司（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“華設(shè)集團(tuán)”）與深圳佑駕創(chuàng)新科技有限公司（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“MINIEYE”）共同出資籌建，旨在推動(dòng)國(guó)內(nèi)車(chē)路協(xié)同式自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)展，致力于成為以軟硬件全棧式研發(fā)能力為核心的數(shù)字交通服務(wù)商。

那么，作為一家定位于數(shù)字交通服務(wù)商的企業(yè)，源駛科技為何會(huì)選擇布局圖像數(shù)據(jù)脫敏業(yè)務(wù)？

周翔說(shuō)：“總的來(lái)說(shuō)，首先這是行業(yè)和監(jiān)管的趨勢(shì)，公司響應(yīng)了政府的相關(guān)號(hào)召，現(xiàn)在大眾對(duì)于個(gè)人隱私保護(hù)的意識(shí)越來(lái)越強(qiáng)，監(jiān)管部門(mén)和企業(yè)也意識(shí)到了這一點(diǎn)，我們的研發(fā)團(tuán)隊(duì)在圖像數(shù)據(jù)脫敏的領(lǐng)域做了很多相關(guān)的技術(shù)儲(chǔ)備，可以賦能行業(yè)內(nèi)的其他企業(yè)。

“第二，當(dāng)前主機(jī)廠(chǎng)在對(duì)外招標(biāo)時(shí)，就要求Tier 1所提供產(chǎn)品需要具備圖像數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)。雖然部分主機(jī)廠(chǎng)有能力自研圖像脫敏技術(shù)，但自研的時(shí)間和金錢(qián)成本相較于直接使用現(xiàn)成的解決方案產(chǎn)生的成本，就不一定具有優(yōu)勢(shì)。同時(shí)，法規(guī)不僅被強(qiáng)制應(yīng)用于所有新車(chē)型，還覆蓋了當(dāng)前已上市的車(chē)型，即存量市場(chǎng)。源駛科技也即是抓住了這樣一個(gè)市場(chǎng)契機(jī)。

“第三，公司憑借股東MINIEYE在車(chē)載行業(yè)的算法積累優(yōu)勢(shì)，有相對(duì)完備的技術(shù)支撐，可以完成圖像數(shù)據(jù)脫敏業(yè)務(wù)?！?/p>

上文也提到，相機(jī)的性能提升帶來(lái)了圖像數(shù)據(jù)清晰度的提升，進(jìn)而帶來(lái)了敏感信息數(shù)量的增加，也使得圖像脫敏的潛在需求增加了，這最終會(huì)降低脫敏的效率。舉例來(lái)說(shuō)，原先相機(jī)性能不佳的狀況下，某些圖像數(shù)據(jù)由于不夠清晰，也就不存在脫敏的需求了，但相機(jī)性能增強(qiáng)后，高度清晰的圖像可能會(huì)迫使對(duì)每幀圖像進(jìn)行脫敏。

面對(duì)這方面的挑戰(zhàn)，李鵬以用戶(hù)側(cè)（車(chē)主）為例做了分析。他說(shuō)：“用戶(hù)在通過(guò)手機(jī)或者其它移動(dòng)設(shè)備連上車(chē)輛時(shí)，車(chē)端會(huì)實(shí)時(shí)推送視頻流和圖像數(shù)據(jù)給用戶(hù)，而這些可能就是8MP相機(jī)產(chǎn)生的圖像數(shù)據(jù)，但是在實(shí)際數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中，數(shù)據(jù)會(huì)被做一定的壓縮或裁剪，公司會(huì)在裁剪后的視頻流上部署脫敏算法。這樣既滿(mǎn)足了用戶(hù)對(duì)隱私安全的需求，也滿(mǎn)足了用戶(hù)實(shí)時(shí)查閱圖像數(shù)據(jù)的需求?！?/p>

4.2.2 工程化方面的對(duì)策

對(duì)于脫敏算法在不同SoC平臺(tái)之間移植的挑戰(zhàn)，源駛科技是如何應(yīng)對(duì)的？

李鵬說(shuō)：“首先，公司對(duì)各個(gè)SoC的性能會(huì)有一定的了解，針對(duì)不同客戶(hù)的需求來(lái)做評(píng)估，并做出定制化方案，比如360環(huán)視功能在部署數(shù)據(jù)脫敏算法時(shí)，客戶(hù)會(huì)要求脫敏算法不占用GPU的性能，所以會(huì)將脫敏算法直接部署在CPU上運(yùn)行；其次，在不影響原有業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)上，針對(duì)不同的SoC特性，公司會(huì)做合理的資源利用。比如，某些SoC平臺(tái)擁有NPU加速單元，并可以流暢地運(yùn)行脫敏算法，那就完全不需要去占用GPU或者其它硬件性能?！?/p>

若要能夠自如地應(yīng)對(duì)相應(yīng)的挑戰(zhàn)，自身的基本功也是必須要打磨的。

首先，源駛科技具備了什么樣的技術(shù)體系？

周翔提到，源駛科技的整個(gè)體系來(lái)自于MINIEYE的技術(shù)架構(gòu)，無(wú)論算法還是軟硬件，都沿用了MINIEYE的成功經(jīng)驗(yàn)。

從算法層面來(lái)看，MINIEYE自研的ThiNet（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮架構(gòu)）、FastNet（嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速庫(kù)）、HardNet（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)IP）等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以讓公司快速積累Know-How的相關(guān)經(jīng)驗(yàn)。

從軟硬件層面來(lái)看，公司吸收了MINIEYE在ADAS和艙內(nèi)感知的量產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)。

硬件方面，主要有商用車(chē)雙預(yù)警ADAS產(chǎn)品和乘用車(chē)智能駕駛域控制器在東風(fēng)、柳汽、陜汽、奇瑞、比亞迪等客戶(hù)的量產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)；艙內(nèi)軟件方面則有在吉利、上汽、順豐速運(yùn)等客戶(hù)的量產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)。

其次，在上述技術(shù)體系的支撐下，源駛科技形成了自己獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，筆者總結(jié)了3個(gè)方面的優(yōu)勢(shì)。

4.3.1 技術(shù)及工程化方面的優(yōu)勢(shì)

（1）算法移植能力

算法移植能力可以幫助公司更好地將數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)應(yīng)用在不同平臺(tái)的SoC芯片上，解決硬件差異所帶來(lái)的工程化問(wèn)題。

關(guān)于公司具備的算法移植能力，周翔說(shuō)：“首先，算法若要更好地應(yīng)用，就需要足夠樣本的數(shù)據(jù)量。在圖像數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)的積累上，源駛科技繼承了MINIEYE積累的數(shù)據(jù)集，包含了多種類(lèi)型的信息，這些數(shù)據(jù)都會(huì)導(dǎo)入進(jìn)源駛科技的技術(shù)體系，幫助公司提升數(shù)據(jù)處理能力。

“再者，算法移植能力也需要對(duì)主流SoC芯片的硬件性能有一定的了解。MINIEYE積累的高通、Xilinx、TI等主流平臺(tái)的開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，以及與地平線(xiàn)達(dá)成的戰(zhàn)略級(jí)合作關(guān)系，這些都會(huì)為源駛科技的算法移植開(kāi)發(fā)提供有力支撐?！?/p>

（2）圖像脫敏速度

衡量圖像數(shù)據(jù)脫敏的關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)之一就是圖像數(shù)據(jù)脫敏的速度，即脫敏算法每秒能夠處理多少幀的圖像數(shù)據(jù)，而它主要取決于圖像識(shí)別算法能力和硬件性能的利用率。

李鵬說(shuō)：“針對(duì)不同SoC芯片的特性，公司通過(guò)利用硬件性能的資源，尤其在一些不包含NPU和GPU的SoC芯片平臺(tái)下，基本能保證在一個(gè)A53的核上做到每秒25幀的圖像數(shù)據(jù)脫敏速度，能夠滿(mǎn)足行車(chē)記錄儀和其他設(shè)備的實(shí)時(shí)脫敏需求。”

那么，每秒25幀的圖像數(shù)據(jù)脫敏速度具體是一個(gè)什么樣的行業(yè)水平？

李鵬繼續(xù)說(shuō)：“每秒25幀的脫敏速度屬于行業(yè)內(nèi)較為領(lǐng)先的水平，基本能保障客戶(hù)在查閱手機(jī)視頻流時(shí)，圖像數(shù)據(jù)不存在掉幀或者卡頓的體驗(yàn)。雖然目前公司的脫敏速度能夠?qū)崿F(xiàn)大于這個(gè)數(shù)值，但用戶(hù)的體驗(yàn)感上也不會(huì)存在差異化，不過(guò)，低于這個(gè)數(shù)值的話(huà)，用戶(hù)就會(huì)遇到一些閱覽的不流暢感。”

4.3.2 商務(wù)資源

4.3.3 政策理解能力

最后，在與源駛科技兩位管理者的交流過(guò)程中，筆者深感到該公司對(duì)于政策動(dòng)向的高度關(guān)注以及政策的解讀非常深，這也會(huì)幫助公司在未來(lái)產(chǎn)品戰(zhàn)略布局上，形成一定的預(yù)見(jiàn)性，有利于公司更快地打開(kāi)市場(chǎng)。

一方面，源駛科技方面提到，公司參與編著了《方法》；另一方面，公司CEO周翔先生是中國(guó)汽車(chē)協(xié)會(huì)的大數(shù)據(jù)中心的特聘專(zhuān)家，曾多次參與國(guó)內(nèi)多個(gè)數(shù)據(jù)安全相關(guān)的規(guī)范制定討論。

人臉和車(chē)牌的圖像脫敏只是一小步，未來(lái)在智能汽車(chē)領(lǐng)域內(nèi)，圖像敏感數(shù)據(jù)的定義范圍或許還會(huì)繼續(xù)擴(kuò)大。

周翔說(shuō)：“數(shù)據(jù)安全方面的監(jiān)管或許會(huì)更加嚴(yán)厲，對(duì)于圖像數(shù)據(jù)的采集內(nèi)容，可能會(huì)不僅限于人臉和車(chē)牌，還會(huì)有一些環(huán)境數(shù)據(jù)，比如路端攝像頭數(shù)據(jù)的脫敏?！?/p>

參考?xì)W盟在2016年頒布的GDPR《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》來(lái)看，李鵬說(shuō)：“這是一個(gè)涵蓋多種數(shù)據(jù)的條例，條例指出對(duì)于能夠用于生成用戶(hù)畫(huà)像的信息，甚至標(biāo)示牌、門(mén)店和商標(biāo)等信息都會(huì)有一定的保護(hù)機(jī)制，相比于國(guó)內(nèi)現(xiàn)行的規(guī)章制度來(lái)說(shuō)，該條例要更加嚴(yán)厲。”

“再者，個(gè)人數(shù)據(jù)需要具備使用、銷(xiāo)毀、保存等各個(gè)方面的權(quán)利，但當(dāng)前在國(guó)內(nèi)做得并不理想，主機(jī)廠(chǎng)仍需要以類(lèi)似書(shū)面的形式給用戶(hù)提供一種選項(xiàng)，比如是否授權(quán)主機(jī)廠(chǎng)使用某些信息，并且在協(xié)議內(nèi)需要明確列明數(shù)據(jù)的采集與使用方式、數(shù)據(jù)的具體用途、協(xié)議解約的方式等關(guān)鍵信息。行業(yè)和監(jiān)管部門(mén)需要一同找到數(shù)據(jù)安全和自動(dòng)駕駛發(fā)展的平衡點(diǎn)，才能穩(wěn)步推動(dòng)科技的進(jìn)步?！敝芟杼岬健?/p>

未來(lái)，圖像數(shù)據(jù)脫敏相關(guān)政策會(huì)往什么方向再細(xì)化？或許不久的將來(lái)，我們可以拭目以待。