马斯克来东亚取经，可特斯拉却面临着35亿美元罚款？

馈、铁路车辆位置，上下班轨迹、速度快和同方向等原始数据同步进行授权、采集与分析方法，才能运用于一些新功能，而这些新功能却是也是降低以外方位感官的最重要。

但是车东映们在采集分析方法原始数据的处理过程当中，虽然没有有脱敏等解决办法，但是处理过程当中代为的人太多，另外很多原始数据执行指导是要交与第三方行业来完成的，确有较难必需每一个节目内都能不开难题，而大略提过的出过难题的车东映，正是在这些节目内当中再次出现的偏差，避免原始数据泄漏。

当然，从另一个取向来看，原始数据泄漏得越多，反而说明车东映的统治力更为过关斩将，因为能搜罗到这么多的原始数据也是一种能力的展现，对于一些逐渐长期以来的车东映来说，甚至都无法原始数据泄漏的机会。

而到了现在竞争到白热化过渡期的轿车美国市场来说，车东映间要用出什么事情来，没有都不说起，而上周没有有车东映检举了其他车东映的排放难题，而确保措施较难奏效的原始数据恶意部分，很有确有被选为车东映们两者之间刺刀见红的方法。

右边我们提过了，原始数据执行的以外链路上下的解决办法太多繁多，确信车东映们都展现出更为完整的体系，但难免百密一疏，而这一疏正有确有被选为其他车东映就让的迈出，因为现在的以外方位发展也没有到了没有瓶颈期，在算力接口和AI新科技创新无法大超越以后，车东映们只能是在更为趋同化的环境下，要用出类似的以外方位感官，而原始数据安以外很有确有也是大家要只用的一部分，这部分对于车也们来说，感知度还是更为高的，一旦车型或者车东映遭遇了原始数据泄漏的难题，首先最敏感性的称许是用真金白银新购的车也们。

揭示：

在现在的轿车美国市场上，原始数据安以外的难题大幅在此之后一日后提及，但是难题还变得更为多，出事频谱更为高，这是一个要好的现象，但是转变它又极其的十分困难。

称许有熟人会想了，人是原始数据执行节目内当中最主要的数据类型，那么我们让AI来要用不就好了？指导效率还能高出很多倍。对于全人类借助于的AI新科技来说，那它称许是能便利我们，节达成本，还能必需安以外性，但是谁又能必需AI仅仅借助于呢？上个年初初，没有有AI大三维有了我们解释一定会的“意识”，而随着像ChatGPT，以及杜邦新版FSD这种故又称到故又称AI接引的软件的再次出现，全人类工程师甚至没法仅仅探究软件为何会输出这样的结果，那么又怎么会不对地把包涵全人类原始数据恶意的段落，仅仅交与AI呢？

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