2、技术壁垒

前面用了不少笔墨去论证自动驾驶领域人才的匮乏，而人才资源匮乏的本质也在某种程度上意味着技术壁垒很高，自动驾驶技术就是如此。

自动驾驶涉及多个领域的多种技术的融合，包括图像识别、成像系统算法、机器视觉、视觉感知、大数据处理、物体检测等等，项目研发过程中涉及的专利技术甚至可能多达上千种，想要全部由自己研发其实是非常困难的。

除了基础的专利技术之外，自动驾驶技术本身是通过安装在汽车上的传感器感知周围的环境、然后通过车上搭载的“智能大脑”对周围环境数据进行分析处理，并依此做出驾驶判断决策，控制车辆行进的方向等。

这个过程当中，所用到的传感器如何分布、收集的数据量、测试的数据量等都是非常关键的技术难点。并且，由于所收集的数据量巨大，运算的过程也会越来越复杂，“智慧大脑”的处理压力就会很大，如何在保持感知能力的基础上，优化传感器的组合提升运算处理效率是核心难点。

在决策控制方面，当传感器收集到环境数据后，“智慧大脑”要对数据进行处理，制定行进的路线方向，这个路线要随着车所处的环境、状况实时更新并且要求延迟低，那么对于数据量的处理要求就非常高，这也是不同自动驾驶公司之间最大的差别。同时，收集到大量数据的调校也非常重要，不同数据输入带来的结果也完全不同。

有文章对此更是直指自动驾驶领域技术偷窃的核心原因：“当一个技术人员在一家公司培养出一套成熟的自动驾驶算法，离职后意味着全部要重新来过，这也是不少人铤而走险带走研究成果的原因。”

当我们将目光对准国内，技术壁垒方面还来自于政策这一层面的原因。比如，获得地图测绘资质极其困难，自2001年到2018年年底，中国也仅仅只有20家单位获得了这一“通行证”。此外还包括自动驾驶路测牌照的放开、相关技术偏转要求等。这也是促使国内不少自动驾驶企业在国外设立研发中心的原因。

最后自动驾驶领域技术偷窃频发背后还有一个原因就是，个别企业的急功近利。特斯拉控告其Autopilot负责人违反竞业禁止协议挖走团队员工时，就在庭审中直言，行业创造了一个急功近利的投资分为，整个业界变得浮躁和泡沫化。

商业的本质具有逐利性不必赘述，而个别公司为了获得融资或者在技术上实现快速发展超越，因此而“促就”的技术偷窃、浮夸宣传等，最终其实难以逃脱“泡沫碎裂”的结果。

说了这么多原因，有哪些解决之道呢？

避免“偷窃”需要人才和创新

当前自动驾驶还处于初步发展的阶段，无论技术、产品、市场等都需要不断的完善和培育。对于自动驾驶汽车而言，即便眼下能够一时通过技术“偷窃”、支付版权费用获得一些优势，但从去年开始热议的“芯片”就能够知晓，长远来看，市场的竞争中只有掌握了产品、技术的核心竞争力才能够笑到最后，不被种种因素而限制公司本身的发展。

其中人才的培养、引进、产学研一体化开放合作就非常重要。对于自动驾驶领域的人才培养而言，一方面人才培养周期较长，另一方面企业需要进入公司后能够直接干活的员工而非需要花费大量时间培养的“小白”。由此来看，可以借助媒体以及高校的资源，引导学生报考相关专业，同时在学校方面如同人工智能领域一样，增设相关专业填补人才的缺口。并且推动形成产业、企业与高校之间的合作，实现真正的产学研一体化，让学生在理论之外，能够与真正的实践接轨。

当然，对于一些大型企业而言，在自动驾驶领域人才聚集的海外开设研发中心、亦或直接到硅谷这样的人才聚集地“抢人才”、引入人才也是解决的方式之一。

另外还需要强调的则是，企业对于自主创新、知识产权的看重，这一点可以通过加大研发力度投入和收购、投资等方式去实现。以北汽为例，其曾经就宣布将在2020年之前投入20亿人民币，2025年之前投入50亿人民币进行技术研发；小鹏汽车、蔚来汽车等也都表示将扩充研发团队。

从政策角度来看，目前国内各个省份、城市也逐步放开了自动驾驶路测牌照的发放。以北京市为例，在去年其就发放了共计54张自动驾驶测试牌照，其他相关政策也在稳步推进当中。

除了创新之外，技术的保护对于企业而言也同样不可或缺。企业可以通过竞业协议、组建相关安全团队、即时进行专利申请、提升针对技术偷窃的警惕性等来防止自己研发的技术被窃取。以百度为例，其就曾在发现有黑客窃取自家自动驾驶技术后，组建了一只来自清华大学的学生团队，让学生帮助其找到其系统的漏洞所在。

同时，苹果在发现员工技术偷窃后也向全体员工发了一份很长的警示备忘录，警告员工不要向媒体泄露数据。信中，苹果透露仅在2017年，其就抓获了29名泄密者，其中12人被捕并被起诉。

总而言之，技术千万项，创新第一项，偷窃不可取，亲人两行泪。