而当数据显示系统做出错误制动的情况很少时（也就是人类驾驶员认可车辆做出的制动决策时），即使此时摄像头并没有识别到障碍物，系统也会对车辆进行轻微制动。随着系统信心度的上升，制动力度也会加大，直到系统判定99.9%会装上障碍物，车辆就会进行完全制动。这种方案或许不能彻底预防相撞，但至少车速会大大放缓，从而降低车内人员受伤的可能性。
“车队学习”恰恰是机器胜过人类的地方。人类驾驶员的学习过程就不是这样，不同的驾驶员每天都再一遍遍犯同样的错误，这也是为什么我们生活的城市里常常有一些地方被称作“危险路段”。不幸的是，目前为止并没有什么简单的办法能让人类驾驶员也能通过别人的经验进行学习（不过最近在虚拟现实领域已有类似的尝试）。年复一年，新手上路的司机总是要从零学起，而老司机的经验并不是挨驾校师傅几句骂就可以获得。而对无人驾驶车来说，只要有一辆车掌握了一种经验，那么整个车队就都掌握了。
数据是“车队学习”的无价之宝，但数据也恰恰是这种方法的痛点所在。撞车事件后，特斯拉并没有同谷歌、Uber、通用等分享这一数据。理论上，这就意味着这些企业的无人驾驶车很可能都要犯一遍同样的错误。
数据共享前途未卜
据外媒体报道，奥巴马政府在上周一发布了长达112页的《自动驾驶汽车联邦政策》(Federal Automated Vehicles Policy)。虽然这份文件的名字听起来乏善可陈，但其中关于厂商间共享自动驾驶数据及事故记录这一点却意义重大。
美国交通运输部（US Departmentof Transportation）在这个名为“数据记录和共享”（Data Recordingand Sharing）的小标题下写道：“制造商和其他相关企业应当拥有一个文档记录的程序，可以对测试、检验、发生碰撞等事故时的数据等信息进行收集和存储，这样可以了解到系统故障或失灵的发生情况、建立事故发生原因的资料库。而且，该程序至少应该记录发生事故时车辆系统性能方面的全部信息，包括事故发生时HAV系统的状态、HAV系统或者驾驶员在当时是否可以控制机动车等，使得系统可以还原事故发生的情况。与第三方的数据共享应当是去识别化的（de-identified），即数据不能直接地或合理地联系到特定个人。制造商和其他相关企业应当采取措施确保数据共享符合隐私和安全协议，包括向机动车发送通知或经得车辆所有人的同意。”
简单来说就是，如今政府要求厂商将自己最宝贵的研发资产，即数据，拱手交给给自己的竞争对手。
我们有理由猜想，自动驾驶车企很可能会通过自己的游说团队全力对抗这一政策。这主要是因为“安全”一直都是许多厂商在自动驾驶领域的最大优势所在，而分享事故数据无论对自动驾驶领域的先驱者还是后来者都会产生负面影响。对于先驱者而言，分享事故数据将允许竞争对手通过这一方式坐享其成，减少自身竞争优势。对于后来者而言，这些信息的披露则会进一步暴露出自己在技术设计和安全方面的短板。
除了利益上的冲突，技术上的屏障也使得数据共享不会一帆风顺。据悉，美国国家公路交通安全管理局会在未来数月就这一政策听取公众意见，但最终的具体实施方案或许会同大家想象中有所区别。这主要是因为不同的自动驾驶车型使用的是不同的传感器，因此一家车企收集到的事故数据不一定能无缝传输到其他厂商的系统中。
然而值得一提的是，目前已经有部分传统车企有意加强了在数据共享层面上的合作。比如，Here地图已经和宝马、大众以及戴勒姆达成协议，这三大汽车厂商将为Here地图提供实时的路面信息和汽车感应数据。简单来说，这些数据将允许驾驶员看到前方几英里的实时路面信息，提供包括交通拥堵、事故的详细视频画面、大雾或湿滑路段的道路隐患信息、临时行车速度管制以及街边停车位置等交通数据。
而且，为了加快自动驾驶技术的普及，特斯拉此前已经表示将与美国交通部以及其他车企分享Autopilot自动驾驶功能所收集的数据。而且，特斯拉将不会以数据分享为交换条件换取在美国的汽车直销权。
