由于特斯拉车载摄像头“高清图片”在海外市场曝光，智能汽车个人隐私保护是否到位、敏感信息是否被收集的问题再次引爆舆论。特斯拉官方声明，在北美以外的市场不激活驾驶室摄像头。即使在美国，车主也可以自由选择是否开启。
智能 汽车 不能“智取”隐私 “高合 汽车 被质疑记录仪泄露隐私”曝光后，引发了舆论关于用户隐私泄露的担忧。事实上，为了提供更智能的驾驶体验，现在很多 汽车 品牌都搭载摄像头，不仅仅是高合 汽车 ，包括特斯拉、宝马、吉利等非常多的品牌的个别车型上都在车内外安装摄像头。
三是海量数据存储 ，为了适应自动驾驶的需求，越来越多的雷达和摄像头被部署在汽车上，行车过程中会产生大量的数据。 特别是自动驾驶出租车的企业对数据的存储容量需求是很大的，现在单车一天生成的数据量在8GB左右，但实际上，现在主流汽车的存储容量在2GB到4GB之间。
自动驾驶在开发过程中需要采集大量的数据，构建相应的场景数据集，进行算法训练；基于场景数据和真值可以做场景分析，并建立相应的算法评测体系；基于场景数据建立虚拟环境，并生成测试场景，极大地提高自动驾驶系统的测试验证效率。
华为海量存储领域总裁尚海峰分享了三个关键战略方向：一是领先的硬件和软件创新，如专用硬件和高效算法，满足特定场景的高效率需求；二是业务模型的革新，推广可用容量业务模型，降低采购和运营成本；三是行业深度洞察，持续优化产品以适应行业特定要求，推动企业数字化进程。
自动驾驶 AI 训练，承担着数据加工和转化任务，工作流程包括数据的上传，预处理，筛选，标注，清洗，训练等多个环节。这些步骤中，会涉及到对海量数据的汇聚存储，预处理（解密，抽帧，去畸变等），数据在不同存储系统间的高速流转，与第三方标注平台对接时的权限控制，以及异地多中心间的数据传输。
调试、安装时间。FusionStorage智能分布式存储，基于AI重定义存储架构，致力于打造海量多样性的数据底座，帮助用户从容应对数据洪流。有了它，后续无论客户的业务如何增长、容量如何扩充，无论是数百个节点还是数千个节点，都没有扩容压力，按需扩展、弹性可变。
数据的管理和传感器演变 自动驾驶汽车每天产生的海量数据自然无法像现在一样保存在车身中，而是利用网络通讯传输到云端保存，而对于数据传输与管理过程中的安全及隐私保护也都是生产商们需要解决的问题。
1、数据管理是智能网联汽车监管的关键环节。第60条规定，自动驾驶汽车在测试或行驶时必须记录详尽的行驶数据，包括行车状态、驾驶模式等，以便在事故调查中提供有力证据。这一规定旨在确保数据的真实性和完整性，为交通事故的处理提供科学依据。在法律责任方面，《条例》强调了对所有相关主体的严格要求。
2、同时，《意见》还指出，自动驾驶数据记录系统记录的数据在事故发生后主要用于责任判定及事故分析，应保证记录的数据的完整性和真实性，当数据完整性和真实性遭到破坏时，应能通过技术手段识别和日志记录。
3、而基于这些关键因素，希捷认为一个完整的自动驾驶数据流动闭环，必须要一套完整的端点－边缘－核心数据解决方案，这不仅仅是满足系统开发需要，也能够持续为用户带来新价值。
