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苹果华人自动驾驶工程师跳槽小鹏汽车前夕被FBI逮捕:被指窃取商业机密

7 月 7 日,一名曾在苹果自动驾驶汽车项目工作的员工在加州圣何塞机场准备登机飞往中国时,被美国联邦调查局(FBI)的执法人员逮捕。据知情人士称,这位名为 Xiaolang Zhang 的工程师正准备跳槽入职国内创业公司小鹏汽车。

美国加州圣何塞当局表示,苹果公司一名前员工被联邦法院指控窃取公司商业机密。

对 Xiaolang Zhang 的指控星期一在美国北加州地区法院提出。Zhang 曾是苹果公司的硬件工程师,被控计划跳槽到国内自动驾驶汽车公司时带走了前东家的一些商业机密。

当局称,联邦特工周六逮捕了试图在圣何塞机场通过安检的 Zhang。有关部门说,他购买了「最后一张」往返北京的机票,最终目的地是杭州,乘坐的是海南航空。

苹果发言人 Tom Neumayr 在一封电子邮件中说:「苹果非常注重保密和保护知识产权。我们正就此事与当局合作,并会尽一切可能确保该名人士及其他相关人士对其行为负责。」

声称当前在山景城为小鹏汽车工作的 Zhang,于 2015 年 12 月加入苹果公司,并在一个试图研发自动驾驶汽车的团队中担任硬件工程师。苹果公司一直将这一研究和开发作为一个严格保密的机密,当局表示,Zhang 被允许访问大量保密的内部数据库。

小鹏汽车是国内自动驾驶领域的一家初创公司,于 2014 年于广州创立,其创始人何小鹏曾创办了 UC。今年 1 月 29 日,小鹏汽车在香港宣布启动总额 22 亿元人民币的 B 轮融资,由阿里巴巴集团、富士康和 IDG 资本联合领投,该融资完成后,小鹏汽车从资本市场融得的资金已超过 50 亿元人民币。而在上周,The Information 报道称阿里巴巴正准备领投新一轮的融资,这将使小鹏汽车的估值进一步提升至 40 亿美元。

小鹏汽车希望能够在 2022 年实现 L4 的自动驾驶,并将 L4 的自动驾驶与特定场景结合起来,为企业商业模式带来巨大变化。小鹏汽车联合创始人兼总裁夏珩曾在今年 4 月称,预计在 2018 年年底、2019 年年初,公司大批量交付的车辆就会搭载 L3 的自动驾驶系统。

目前,小鹏汽车在自动驾驶、智能网联等领域拥有超过 600 人的全球研发团队。

根据刑事诉讼书,今年四月,在 Zhang 的孩子出生后,他就开始休陪产假,并在休假后告知苹果公司,由于母亲生病,他将离职回到中国。他还告诉上司自己将去小鹏汽车工作,这是一家专注于电动汽车和无人驾驶技术的中国初创公司。

当 Zhang 上交公司发的两台 iPhone 和自己的笔记本电脑后,苹果的技术安全团队查看了他设备上的历史记录,发现他的下载量大幅增加,包括机密文件的相关信息。仅在 4 月 28 日这一天,Zhang 就生成了 581 行用户活动记录;当局称,在前一个月,他生成了 610 行的记录。

据称,Zhang 还承认将设备上的信息「Air-Drop」到他妻子的个人笔记本上。

当局表示,苹果公司园区的安全摄像头发现,Zhang 在休陪产假期间出现在软件和硬件实验室,与公司政策相违背。根据起诉书,Zhang 最开始否认在休假期出现在苹果公司园区的摄像头中,但在面对证据的时候,他承认他在现场出现过并从实验室窃取了一些东西。

当局表示,Zhang 还允许对其妻子的笔记本电脑进行检查,而检查显示,60% 的数据存在「严重问题」。美国联邦调查局特工 6 月 27 日与 Zhang 会面,官方表示他已承认从苹果公司窃取文件。

根据诉讼书,Xiaolang Zhang 正面临着 10 年监禁和 25 万美元的罚款。

值得一提的是,这起刑事诉讼也向世人披露了苹果公司在自动驾驶汽车上的投入,在法律文件中我们了解到:苹果公司目前有大约 3.7% 的员工或多或少地正在参与自动驾驶项目的研究,在公司内部知晓该项目的员工人数已达 5000 人。苹果称,在这些员工中有约 2700 名「项目核心员工」,其可以访问某些特定的数据库。

在诉讼书中,苹果称:「尽管苹果公司已向媒体发表过关于对自动驾驶汽车的开发感兴趣的一般性声明,但苹果为该项目进行研究和开发的细节是严格保密的内容,从未被公开披露过。」

虽然苹果公司对于新研究的保密甚为严格,但我们还是可以从一些公开信息中找到蛛丝马迹。苹果已经获得了在加利福尼亚州测试自动驾驶汽车的许可证,最近还挖来了谷歌自动驾驶汽车部门 Waymo 的一名高管。去年 11 月,苹果的自动驾驶研究论文首次被公开在了在线论文平台 arXiv 上。

机器之心已向小鹏汽车相关人员求证此事,目前仍未得到回应。

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从 20 世纪 80 年代首次成功演示以来(Dickmanns & Mysliwetz (1992); Dickmanns & Graefe (1988); Thorpe et al. (1988)),自动驾驶汽车领域已经取得了巨大进展。尽管有了这些进展,但在任意复杂环境中实现完全自动驾驶导航仍被认为还需要数十年的发展。原因有两个:首先,在复杂的动态环境中运行的自动驾驶系统需要人工智能归纳不可预测的情境,从而进行实时推论。第二,信息性决策需要准确的感知,目前大部分已有的计算机视觉系统有一定的错误率,这是自动驾驶导航所无法接受的。

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