11月17日，中国工程院院士、武汉大学原校长、昆山杜克大学首任校长、国家卫星定位系统工程技术研究中心主任刘经南在2024大湾区科学论坛接受凤凰网财经独家采访时指出，马斯克全视觉无人驾驶理论存在局限，北斗导航对无人驾驶可起到基底作用。无人驾驶技术不仅仅依赖于单一技术，而是需要结合大数据分析和视觉感知等多种技术手段，以提高系统的安全性与可靠性。目前无人驾驶及造车浪潮迭起。作为武汉大学原校长，刘经南对同是武汉大学校友的雷军作出高度评价。“就目前表现看，他在往前走，我们给他应该说是比较高的分数。我们希望他走得更好，更加为市场服务，为老百姓服务。任何企业家都有个社会责任，他要使得广大消费者满意，这就要由广大消费者对他的满意度打分，不是由一个人来给他打分。”刘经南对凤凰网财经称。![]()
（中国工程院院士、武汉大学原校长、昆山杜克大学首任校长、国家卫星定位系统工程技术研究中心主任刘经南在2024大湾区科学论坛接受凤凰网财经的独家采访）
靠政策、法律及技术平衡科技赋能与数据隐私安全之间的关系
凤凰网财经：您对北斗导航做了很多贡献。科技正改变人民的生活，北斗都能精准地记录下人的活动轨迹。但是又出现了可能会暴露个人数据隐私方面的问题。您觉得应该如何平衡科技赋能与数据隐私安全之间的关系?刘经南：从原则上来讲，只有两个方法可以解决这个问题：一是靠政策和法律，二是靠技术。政策和法律是规范我们制度和相关的法律，对这些数据的使用和约束，你可以发挥它的效能。因为数据像现金一样，流动起来才会发挥更大的作用。我们现在进入数字经济时代，数据要流动，大家来共享这些数据蕴藏的智慧、智能，数据是带有规律性的东西，它是有智能、智慧的。你可以享受它的智能，但是不能以数谋私，这就要发挥政策和法律的作用，如果违反了政策和法律，要受到政策的约束和法律的制裁。通过技术。比方说，我们现在对数据的保护有区块链技术，区块链技术就是记录数据运行的空间轨迹，包括去过哪些地方，就知道哪个位置上出了问题，就能及时处理，而北斗也有这样的作用。我们用北斗时空技术来给这些数据进行标注。因为数据是在网络里面流动的，数据在网络里面与哪台计算机或设备有关，这些关系都可以知道。例如某个数据到了哪个区域、哪一个端，什么时间到达，可以用两个维度来约束它。一个是空间维度，一个是时间维度，两个维度结合就能精准发现这个数据是不是被人非法窃取、篡改或伪造，这就是时空技术可以解决的问题。当然区块链技术是其中的一种，还有其他网络安全技术。凤凰网财经：这种区块链技术，在保护数据隐私技术已经应用到我们日常生活当中了吗？刘经南：现在已经开始应用了。比如，一些医疗数据，还有金融数据这些东西都控制得比较严格。刘经南：现在国家政府都注意到了这个问题。因为这个东西是魔高一尺、道高一丈互相博弈的过程，所以我们要不断地实践发现新问题，来制定新的政策和新的法规体系来规范。凤凰网财经：刚才您说主要是应用在了医疗板块。像我们的手机，经常用的百度地图、高德地图在数据安全及隐私的保护方面也实践了吗？刘经南：这个都有，牵涉到个人行为数据是有政策法规约束的。如果你想通过出卖这些数据获取利益，很快就能被发现。而且用户手机的导航数据都与高德、百度这样的公司有交互，交互位置也很清楚。国家对他们的数据都会进行严格监管，这些数据只能存放在哪些服务器都有规定。谈雷军造汽车：打很高的分数，具体需要广大消费者给他打分
凤凰网财经：您之前是武汉大学的校长，现在雷军也比较火热，你怎么看雷军造汽车这事？刘经南：我觉得一个企业家，他有自己为社会服务的理念，他想实现这个理念，他要有财力资源和智力资源来支持他的事业，而且他这一理念能够与广大用户、市场结合起来，产生很大的社会效益和经济效益，我觉得也是非常好的事情。凤凰网财经：就目前表现来看，您对雷军造汽车这个事打几分？刘经南：就目前的表现看，他在往前走，我们给他应该说是比较高的分数。我们希望他走得更好，更加为市场服务，为老百姓服务。任何企业家都有个社会责任，他要使得广大消费者满意，这就要由广大消费者对他的满意度打分，不是由一个人来给他打分。马斯克全视觉无人驾驶理论存在局限，北斗导航对无人驾驶可起到基底作用
凤凰网财经：现在无人驾驶也比较火热，有专家说未来3年无人驾驶将全面覆盖。您觉得北斗导航在无人驾驶方面有什么应用？刘经南：北斗导航是非常有用的。国内外都把卫星定位导航作为无人驾驶的一个基础技术，也是一个不可或缺的关键技术。但是，特斯拉的马斯克认为，用全视觉的FSD（Full Self Driving）技术来保证，8个摄像头组成所谓的自动驾驶，他觉得人驾驶车辆就是靠眼睛就够了，实际上是不够的。仅靠摄像头它只是一种感知技术，大数据分析也只是基于概率和数据的分析技术，从概率中间涌现出关联关系，其不确定性会带来风险。如果有了北斗技术，就能直接从时间和空间的对应上，明晰物理空间的定位。将两种技术要结合起来才会更加精准、更加安全。![]()
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