以AI之名重演《1984》!特斯拉搜集的車主資料屬於誰,會變成監控工具嗎?
以AI之名重演《1984》!特斯拉搜集的車主資料屬於誰,會變成監控工具嗎?

美國電動車大廠特斯拉(Tesla)在近年快速崛起,主打銷售配備有自動定位、輔助駕駛與網路服務等功能的汽車,並在2021年成為全球最暢銷的充電式汽車公司。儘管特斯拉為民眾帶來全新的駕駛體驗,但其在車內資料蒐集衍生出來的隱私問題卻成了外界的隱憂。

開去哪、車速多少、有沒有握方向盤,系統通通有紀錄!

根據The Markup的統計,全球共有37家汽車製造商,蒐集了數百萬台車輛的數據,通常這些資料包括系統狀態、所在位置等,進而形成龐大的資料產業。但唯獨特斯拉會定期儲存有關車子的所有資訊,並且不間斷地回報給總公司,荷蘭鑑識研究院(Netherlands Forensic Institute)研究員Francis Hoogendijk 也表示,特斯拉應是目前市面上蒐集最多即時數據的汽車公司。

《IEEE Spectrum》針對特斯拉的資料蒐集進行了一連串的調查,為大家整理出汽車上三個主要的資料來源:

一、行車紀錄器(Event Data Recorders, EDRs)

幾乎99%的特斯拉汽車都有配備行車紀錄器,這些黑盒子(Black Box)會因為感應到任何碰撞而開始蒐集資料,包括車速、加速度、煞車使用、轉向輸入、自動煞車和穩定控制,來分析與調查本次撞擊的情形。

二、汽車日誌(Gateway Log)

為了永久存放資料,特斯拉在車上的多媒體控制器(Media Control Unit, MCU)設置SD卡,其中有時間戳記的檔案被稱為日誌,裡面記錄包含安全帶狀態、輔助駕駛(Autopilot)、巡航控制系統、駕駛的手是否放在方向盤上,以及車輛識別號碼(VIN)。由於裝置更新頻率低,因此SD卡可以儲存數年以上的資料。

當駕駛將汽車連上Wi-fi網路(例如回到家裡車庫或維修廠),以便更新功能或修復錯誤時,系統也會定期上傳這些日誌到特斯拉總部。在近期佛羅里達州的死亡車禍中,特斯拉正是藉由調閱該台車輛的歷史日誌資料,提供事故發生前的詳細時速紀錄。

三、獨立自動輔助駕駛(Autopilot)系統

此系統會藉由車輛外部鏡頭來偵測路況,並執行導航控制、車道維持或顯示碰撞警示等輔助功能。如果駕駛利用USB連接車子,則可以保留行車紀錄,與設定哨兵模式(Sentry Mode),即使在停車時也能對車輛的周遭環境進行錄影。不過這些資料似乎沒有上傳至特斯拉。

如果安全氣囊偵測到車輛碰撞,或是遇到特殊情況,自動輔助駕駛就會擷取快照(Snapshots),目的在於辨識特定駕駛行為或情況,而發生衝撞時,GPS的位置資訊也會被一併保留下來。除了影像之外,快照資料也包含高畫質的日誌數據(類似通道日誌,但更新頻率更高)。這些數據會在車子連上網路後,被上傳到特斯拉,並在完成傳輸後自動從儲存空間中移除。

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自動輔助駕駛:協助道路行駛、判斷路狀等。

此外,在2017下半年後出廠的特斯拉中,只要車輛由停車狀態轉成駕駛模式,自動輔助駕駛甚至會記錄下完整的旅程日誌(Trip Log),內容包括車速、道路類型等一系列麵包屑般的導航軌跡(GPS breadcrumb trail)。無論車主是否有開啟自動輔助駕駛(或Full self-driving,全自動駕駛),旅程日誌都會持續記錄資訊,並且和快照一樣上傳內容至特斯拉後,便會刪除本地端的數據。

利用巨量資料訓練自動輔助駕駛,安全性仍有待考驗

特斯拉已經在全球售出約300萬輛汽車,大部分的車輛每天都在為公司提供數十億英里的駕駛數據、GPS追蹤以及數百萬張影像。其中最具爭議性的服務當屬自動輔助駕駛(Autopilot),開發的背後正是仰賴這些客戶提供的資料。

一般製造電動車的廠商是利用測試模型車的數據,提供神經網路與機器學大量的資料,以提升駕駛功能。雖然這種方式可以有效模擬道路與天氣情況,其自駕車的安全性仍遠不及人類駕駛,像是動物衝到路間等少見的突發狀況,並沒有足夠的樣本讓機器了解應該如何應對。

不同於其他製造商,特斯拉是利用眾多車主提供的長尾數據,改善自駕系統的整體安全性,這個方法稱為影子模式(Shadow Mode),意指自動輔助駕駛系統在沒有開啟的情況下,會模仿人類駕駛過程,並透過快照紀錄與預測不同的情況(如車速或其他參數),以及任何碰撞故事,接著上傳至特斯拉。

shadow mode.png
影子模式(Shadow Mode):預測、模仿人類駕駛行為。

取得這些快照後,研發團隊就會開始辨識自駕系統想要模仿的行為,製作成訓練資料,但是如遇到無法識別的路標(像是剛好被樹木遮住),工程師會設計出特定的場景偵測裝置,提供給車主安裝於系統。如此一來,偵測器一旦捕捉到類似路標的圖示,就會立刻上傳到公司,這種訓練模式也能有效得到大量的影像資訊。

自動輔助駕駛的確在幾年訓練下逐漸改善,但根據美國國家公路交通安全管理局(NHTSA)統計,2021年七月以來,391件電動車車禍中,近七成的意外與自動輔助駕駛有關。除了技術層面問題,特斯拉執行長馬斯克(Elon Musk)也表示,部分車主太相信這套系統,雷達系統製造商Luminar Technologies的產品經理Dr. Matthew Weed則認為,影子模式僅能捕捉一小部份的情況,系統故障的細節仍難以掌握。

雖然自駕系統尚未達到人類駕駛的安全等級,也引起NHTSA的密切關注,特斯拉依然會持續擴大市場,利用海量數據蒐集改善系統。但是如同Google、Facebook等科技巨頭,特斯拉未來也會面臨資料使用的問題,包括資訊隱私疑慮、駕駛的數據控制權,以及第三方的存取權等。

去識別化不完全!你的資料還可能會被共享給誰?

一名專門研究特斯拉數據的車主Green指出,特斯拉車內的GPS會記錄駕駛的旅程軌跡、行駛英里與座標,儘管這些資料會進行去識別化,如果將這些片段拼湊起來的話,就能找出特定的駕駛。同樣地,旅行日誌和其他自動輔助駕駛擷取的快照,也會在去除車輛識別號碼後,標記隨機ID進行上傳。這些暫時的ID僅會保留幾天或幾週,將所有傳輸完畢的數據連接在一起。

Future of Privacy Forum的政策副總經理John Verdi表示,因為旅程日誌會保留所有住家、學校、工作場所之間的行車紀錄,在蒐集、保存與共享的過程中,要在個人化數據上做到完全去識別化幾乎不太可能。雖然不清楚特斯拉在隱私保護的配套措施是否縝密,但顯然外界已經發現了漏洞。

另外,在隱私權聲明中,特斯拉表明不會轉賣資料,但會依法與服務供應商、業務合作夥伴、關係企業、車主授權的第三方(金融機構、第三方維修中心等),以及相關政府部門分享這些數據。聲明中亦提及,車主或車輛的相關資訊也可能會被傳送至美國,或是原始資料蒐集所在地的特斯拉。

一般來說,如果車主想要控制資料授權,可以要求特斯拉撤銷部分資料的使用。若想要完全退出數據蒐集,也能要求公司停用連線功能,但這同時也會無法使用空中下載更新、遠距服務與車載功能(例如網路廣播、定位搜尋、語音指定、瀏覽器功能),特斯拉亦無法及時了解車輛故障等問題。

各國政府反彈、市場隱憂不斷,特斯拉恐違反歐盟GDPR

安全疑慮以及資料透明性問題早已在全球引起風波,重視國家安全的中國早在去年(2021)對特斯拉祭出禁令,導致其銷售量一度大幅滑落。為消除外界擔憂,特斯拉在同年5月宣布在中國建立資料中心,承諾所有蒐集來的數據,都將直接儲存於本地,並提供用戶檢視全部車輛資料。只是中國政府依然嚴禁特斯拉進入重要軍事相關領域,防止任何資訊被傳回美國。

部分國家也針對特斯拉的哨兵模式做出管制,儘管該系統旨在防止竊盜或破壞,以色列的法律堅決不允許電動車啟動此功能,德國警察也在上個月禁止特斯拉停靠於警局附近,避免車輛擅自蒐集周邊資料,造成數據洩露或隱私問題。

sentry mode.png
哨兵模式:駕駛可於停車後啟動此功能,進行碰撞偵測、錄影等。

德國巴伐利亞資料保護監督辦公室(Bavarian Data Protection Authority for the private sector, BayLDA)的報告顯示,在歐盟《一般資料保護規則》(簡稱GDPR)的管制下,特斯拉車主具有資料控制者(data controller)的身分,應持有法律依據才能開啟哨兵模式隨機錄影。

德國數據專家則在一份研究中指出,哨兵模式有違反GDPR第五條《個人資料處理原則》的疑慮,因為此功能未符合資料最小化的要求,以及數據處理的必要性,特斯拉除了對不受限的監視攝影負連帶責任,也應該明定車主(資料控制者)的權利,例如規範影像儲存期限等。

特斯拉無疑是所有汽車生產商中,擁有最龐大資料量的企業,也因此免不了面對資料蒐集、使用與分享帶來的挑戰。雖然有價值的數據可以為技術研發帶來正面影響,但是若沒有建立完善的管理系統與安全機制,便可能招致隱私外洩或不當利用。

在現代社會中,汽車可能已經不只是一種交通工具,而是變得像智慧型手機一樣強大,能夠掌管使用者的多種資料,而這些產品背後的公司,遲早也得面臨監控、隱私與問責制的種種挑戰。

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #特斯拉
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一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現
一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現

火熱的 AI 風潮掀起客廳革命,到底 AI 電視可以幹嘛?簡單來說,AI 電視透過 AI 處理器與演算法,即時進行 AI 畫質優化、音效調整、智慧語音搜尋和極致的個人化推薦,全面顛覆傳統智慧電視。在 AI 電視功能中,最讓消費者有感的是 AI 畫質優化,但許多人往往忽略了,畫質提升不只關乎演算法,更取決於底層的背光、色彩與控光技術。Sony BRAVIA True RGB LED 電視,正是將軟體思維與硬體工藝深度結合的最好示範。透過創新的 XR 認知智慧處理器搭配 True RGB 技術,精準呈現 AI 電視的畫質優化能力。

AI 電視是什麼?不只是能上網看串流的智慧電視

要理解 AI 電視可以幹嘛,首先必須釐清 AI 電視與一般智慧電視的差異。傳統智慧電視是為電視接上網路,讓使用者單向觀看連網影音。AI 電視則是在智慧電視的基礎上,導入了 AI 處理器與先進演算法,讓智慧電視具備「主動分析與學習」的能力,可即時判斷每一幀影像的畫質特徵、聲音頻率、觀看環境(如白天強光或夜晚暗光),甚至是家庭成員的使用習慣,進而動態調整視聽呈現。簡單來說,傳統智慧電視解決的是「能不能連網看內容」的問題,而 AI 電視解決的是「如何讓內容呈現得最好」的體驗問題。

但當 AI 演算法分析出最佳的畫面設定後,如果硬體無法精準跟上,優化效果就會大打折扣。這也是為什麼高階顯示技術 True RGB 開始受到市場矚目,確保 AI 算出的極致色彩與對比,能精準落地在觀眾眼前。

傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
圖/ 數位時代

AI 電視可以幹嘛?從畫質、場景、音效到個人化推薦的四大核心進化

面對消費者的核心疑問「AI 電視可以幹嘛?」,可從四大 AI 電視功能深入拆解。

AI 畫質升頻與降噪:讓低解析度內容更清晰

透過 AI 升頻與降噪技術,可分析解析度較低或經過壓縮的影音內容,改善線條、紋理與雜訊,使畫面在 4K 螢幕上呈現得更清晰。True RGB 則能協助 AI 優化後的畫面亮度、色彩與對比度精準呈現。不過實際效果仍會受到原始片源解析度與壓縮品質影響。

智慧場景辨識:依電影、球賽、遊戲自動調整畫面

AI 電視能即時辨識播放內容,自動調整畫面呈現,比如看電影時調整為劇院感色溫、看球賽即時插幀消除動態殘影、玩遊戲時自動切換至低延遲模式。在不同場景轉換時,True RGB 讓亮度與色彩對比表現依然精準自然。

左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
圖/ 數位時代

AI 音效優化:讓人聲與環境音更清楚

AI 音效演算法能分離出人聲對白與背景音效。看動作大片時,能放大環繞立體感;看新聞時,則優化人聲頻率,甚至能根據客廳結構進行空間音效校正。

除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
圖/ 數位時代

語音互動與個人化推薦:減少尋找內容時間

AI 語音互動更能理解複雜語意,當你說出「我想看適合週末晚上的搞笑電影」時,AI 便會結合使用者的觀看偏好推薦清單,真正做到懂你所想。

整體而言,在眾多 AI 電視功能中,消費者最能直觀感受到的是 AI 畫質升頻與場景優化。但不論軟體演算法如何強大,都需要有對應的硬體執行力,而 True RGB 正是讓這些高階 AI 畫質能精準落地的關鍵技術。

AI 畫質優化的關鍵:不只靠演算法,硬體也是決勝點

在討論 AI 電視時,大眾常有一種迷思,認為只要電視內建強大的 AI 處理器和演算法就行,事實上,AI 電視的畫質優化不是靠單一演算法完成,而是包含「AI 判斷」與「硬體呈現」兩大層次:

首先由 AI 負責辨識畫面中的主體物件、人眼焦點、光影分佈及動態物體的移動軌跡等。根據 AI 判斷結果,演算法在底層即時計算出一套優化藍圖,決定哪些區域需要進行 AI 升頻、降噪、提高畫質、調整亮度、對比或色彩飽和度等。而硬體則負責最終畫面呈現,包含電視的背光、面板、控光技術與色彩控制技術,才是真正決定這張優化藍圖能被實現到什麼程度的關鍵。

而 Sony BRAVIA True RGB LED 電視便精準示範,硬體如何賦予 AI 電視極致表現。傳統 LED 電視使用單一藍色 LED,再搭配濾光片混色的方式,容易產生色彩混濁或亮度減損,True RGB 技術則以獨立驅動紅(Red)、綠(Green)、藍(Blue)三原色 LED 作為背光源,當 XR 認知智慧處理器分析影像內容,發出畫面調整指令後,True RGB 能精準響應,讓紅、綠、藍三色背光以極高精度進行獨立控光,將 AI 畫面調整的判斷精準呈現。

一般智慧電視、AI 電視、搭載 True RGB 的 AI 電視差在哪?

跳脫複雜的規格參數,一次搞懂三代智慧電視有何不同。簡單來說,一般 AI 電視可以做到升頻、降噪與場景辨識;搭載 True RGB 的 AI 電視則進一步把 AI 判斷延伸到背光與色彩控制,真實還原亮度、色彩與對比。

一般智慧電視 AI電視 搭載 True RGB 的 AI 電視
核心定位 解決「連網與內容獲取」 解決「基礎畫面自動優化」 解決「極致高階畫質精準執行」
畫質處理能力 支援基本的數位降噪,無法因應訊號源差而改善 具備 AI 升頻技術,能動態辨識場景並優化低解析度影片 結合 XR 認知智慧處理器與硬體優勢,進行深度的 AI 畫面優化
背光技術 傳統常亮背光,容易產生漏光與局部發灰現象 具備區域控光,但演算法與硬體匹配度較為普遍 採用 True RGB 三色獨立背光,控光精準度極高,無溢光與色偏
色彩與亮度表現 色彩表現較為平淡,高亮處易過曝,暗部細節容易丟失 色彩飽和度高,但有時因演算法過度補償而顯得不夠自然 實現豐富飽和的色彩表現層次,精準還原真實色彩
主要適合情境 看第四台、日常追劇 看 4K 串流,希望電視能自動適應不同影音內容 追求劇院級體驗,喜歡高畫質影音、球賽、遊戲的用戶
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
圖/ 數位時代

買 AI 電視時,真正該看哪些規格?

當你準備為家裡添購 AI 電視時,除了關心它是否支援智慧語音、刷新率有多高、個人化推薦好不好用之外,以下四個核心 AI 電視功能才是決定長期觀看品質的關鍵指標:

AI 處理器

大腦優劣決定電視表現,挑選時認準旗艦級的 AI 處理器,如 Sony 的 XR 認知智慧處理器,不只單純堆疊算力,而能模擬人類大腦的認知方式,打造身歷其境的畫面真實感。

AI 升頻能力

優秀的 AI 升頻能力應能精準區分「影像噪訊」與「畫面原生紋理」,在去除雜訊的同時保留皮膚毛孔、衣服編織等細節,而非一味抹平。

背光與控光技術

若重視高階畫質,True RGB 可作為判斷 AI 畫質能否精準呈現的重要顯示技術,徹底告別傳統畫面暗部發灰、亮部慘白的通病。

色彩與亮度表現

不能只看標榜的 HDR 規格,更要檢視硬體能否真實呈現。True RGB 能賦予 AI 電視更強悍的畫面執行力,銳利呈現 AI 算出的明暗對比與色彩飽和度。

關於 AI 電視與 True RGB 的常見問答

Q1:AI 電視適合哪些人?
AI 電視適合所有對影音品質有追求的人。不論你是愛看高畫質影音的追劇族、追求畫面流暢不殘影的運動迷、重視高刷新率與低延遲的遊戲玩家,AI 電視都能大幅提升觀影體驗。

Q2:AI 升頻會把影片變成 4K 嗎?
無法完全等同原生 4K,但能讓畫面更接近高解析度的觀看效果。AI 升頻利用比對與像素補插,將原本模糊線條變得銳利清晰,結合 True RGB 的高精細控光後,視覺表現會非常接近 4K 原生畫質。

Q3:買 AI 電視時,只看 AI 處理器夠嗎?
絕對不夠。演算法算出的完美畫面需要顯示硬體來執行,電視的背光技術、控光與色彩管理能力(如 True RGB)同樣重要。軟硬完美結合,才是高畫質的保障。

Q4:AI 電視對看球賽或玩遊戲有什麼差別?
AI 電視能根據不同場景優化畫面表現,觀看球賽時,能動態識別高速移動對象,即時插幀消除動態殘影;玩遊戲時,能自動切換至低延遲模式和強化暗部細節。

Q5:白天和晚上看電視,AI 電視會自動切換不同的畫質設定嗎?
Sony 搭載 True RGB 的 AI 電視內建環境光感測器,能根據環境光線變化動態調節畫面呈現,在白天明亮時自動增亮、晚上變暗時調降亮度並柔化對比,省去手動切換的麻煩。

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