大数据时代智能网联汽车企业数据权利的法律规制_贾晨光.pdf

2023年4月第20卷 第4期Journal of Hubei University of Economics(Humanities and Social Sciences)湖北经济学院学报（人文社会科学版）Vol.20 No.4Apr.2023一、引言随着智能手机市场逐渐饱和，智能网联汽车被视为手机之后的下一个最具前景的智能终端，百度、小米、苹果等许多科技企业纷纷加入并表示要“造车”1。汽车正在向着电动化、智能化、网联化、共享化方向发展，数据是驱动智能化和网联化发展的基础。机器学习、大数据挖掘、算法分析等大规模使用数据的方式和范围让数据的价值愈加明显，数据平台之间针对核心数据资源的收集利用展开了激烈的竞争，对健康有序、公平竞争的产业发展和数字经济提出了严峻的挑战。企业运用大量数据创造经济价值的同时如何保护个人信息权？如何保护社会公共利益？如何避免数据垄断，促进新型中小企业的发展？大数据时代企业数据权利的保护已经成为迫切需要解决的法律难题之一。二、大数据时代数据保护的变化及其对智能网联汽车企业发展的影响现代科技快速发展之前，人类收集信息的方式和数量十分有限，形成的数据规模比较小，诸如号码簿、客户信息、新闻合订本、科研实验数据等都需要花费大量的人力和时间，而随着“小数据”向“大数据”升级，企业可以利用软件等短时间内收集、存储海量数据并进行分析处理。一辆智能网联汽车每天可以至少收集10TB的数据，其中包含驾乘人员的面部表情、动作、声音数据，以及车辆地理位置、车内及车外环境数据、车联网使用数据等。这些被大规模收集的数据与各种互联网商业模式结合创新发展后，引发了人们对数据失控的恐慌，由此也产生了一系列相关法律纠纷案件，如大众点评诉爱帮网案、新浪微博诉脉脉案、淘宝诉美景案等。数据保护的变化是传播手段的提高和传播数量的骤增导致保护范围的改变，以裁判促规则，并由消费端向产业端延展，对智能网联汽车企业发展产生了很多方面的影响，主要集中在企业间的竞争、个人信息保护和国家数据安全方面。智能网联汽车完整产业链庞大且复杂，每一环节都有各种数据产生并储存。上游主要是提供感知模块（超声波雷达、激光雷达、高清摄像头、高精定位模块等）、通讯模块（电子电器架构、车内网络和车云交互等）、决策模块（CCU、ZCU等）和执行模块（智能座舱、多模语音、人机交互等）的零部件供应商，中游主要是以传统车企和造车新势力为代表的整车厂，下游则是各大汽车品牌的经销商、各类后向市场服务商等。智能网联汽车在运行过程中会产生并处理大量数据，并通过传感器、控制器、计算机等设备进行数据交互，企业用数据分析结果可以提高生产效率、开发新产品、改进现有产品或者为某些服务提供底层数据支持。首先，关于企业收集数据过程中涉及的个人信息保护学界已有许多优秀的理论成果，随着 民法典个人信息保护法出台，个人数据基于隐私与敏感信息保护居于优先地位，将获得最为强力的保护。其次，对商业竞争中的数据抓取、电商平台二选一的行为，相关诉讼裁判结果也起到了一定的导向作用。但是就智能网联汽车这一快速发展并拥有广阔技术开发前景的产业领域，就数据获取、储存、使用可能作者简介：贾晨光（1996-），女，山西晋城人，暨南大学硕士研究生，研究方向为知识产权法。大数据时代智能网联汽车企业数据权利的法律规制贾晨光（暨南大学 法学院,广东 广州511436）摘要：大数据是驱动智能化和网联化发展的基础，智能网联汽车不断进步代表着汽车产业未来升级发展的趋势。由此引发了社会对个人信息泄露、企业数据垄断限制竞争、国家数据安全的担忧，而传统的赋权、知识产权、反不正当竞争法的保护路径并不能很好地解决智能网联汽车企业数据的困境。为了应对这些问题，需要优化数据分级分类保护制度，根据行业特点增强企业对个人数据的保护义务，加强监管保障国家数据安全，完善反不正当竞争法的适用。关键词：智能网联汽车；企业数据；个人数据；数据安全；法律规制71产生的法律问题研究还存在不足。本文聚焦于智能网联汽车企业数据权利的法律规制问题。权利的配置应该与社会发展的现实需求相适应，面对复杂的利益关系形态，企业数据问题的关键是明确数据分类，强化企业对个人信息安全保护的义务，以共享发展为目标促进企业间的竞争，同时保护国家数据安全，以平衡利益冲突。三、大数据权利的内涵及其在智能网联汽车领域的适用困境（一）数据的内容与分类选择如同将物权保护的客体分为动产和不动产，将著作权保护的客体作品分为文字、美术、视听作品等，学界关于数据保护的研究同样对数据进行了不同的分类，针对不同类别的数据分别提出规制路径。有的以主体为标准分为个体数据、企业数据和政务数据3。有的基于用户和数据企业同业竞争者利益冲突形态将数据分为不承载个人信息的非公开数据、承载个人信息的非公开数据、不承载个人信息的公开数据以及承载个人信息的公开数据四类4。此外，还存在敏感数据与非敏感数据，原始数据与加工数据，基础数据与增值数据等的分类5。智能网联汽车数据，包括智能网联汽车设计、生产、销售、使用、运维等过程中所涉及的个人数据、企业数据、重要数据、国家核心数据。个人数据是指包括车主、驾驶人、乘车人、行人等个人信息。以及能够推断个人身份、描述个人行为等各种信息的数据。企业数据主要指智能网联汽车运营者在车辆设计、测试、运营等过程中合法掌握的车辆技术数据、个人数据和交通数据等，这类数据中包含的利益主体十分复杂。而重要数据是指智能网联汽车收集、处理的可能影响国家安全、公共利益的数据。国家核心数据主要为关系国家安全和重大公共利益的，需要实行更加严格管理制度的数据。从数据来源角度，可以将智能网联汽车数据分为车外数据、座舱数据、运行数据和位置轨迹数据。掌握这些技术数据，汽车开发商可以优化智能网联汽车的技术，提升汽车的安全性、舒适性、灵敏性，有助于智能网联汽车更加便捷和安全地融入到周围的交通系统之中。以上分类方式都具有一定合理性，但在实际纠纷处理过程中的局限性也十分明显：一方面，数据权利归属本身存在争议。例如，个人数据与企业数据之间就可能出现交集，个人信息商用会侵害人格权等；垄断或寡头企业可能会限制数据访问或数据收集渠道，实现数据囤积。另一方面，数据是流动的，汽车在移动过程中会实时更新大量的数据，大量的数据还会在上下中游流转，一些以内容为标准的静态数据分类无法解决复杂且多元的数据流转过程中产生的问题。（二）传统数据保护的路径1.赋权保护既然企业数据问题是由数据权属不清、界限不明导致，那么通过“立法建议”要求明确界定数据权利归属便是最自然而然的解决方案，这也是目前学界探讨最多的保护路径。确权主张者大多以洛克劳动财产权理论为基点，强调企业在收集、分析、处理用户数据时投入了大量的人力、物力及财力，这一过程凝结着无差别的体力劳动与智力劳动，成为能够被企业控制和利用的独立财产。从而提出了新型数据财产权6、企业数据知识产权7、企业数据权8、数据用益权9、企业数据物权（所有权）10、大数据有限排他权11、数据生产者权等。将数据利益归结为收集企业本身是有失偏颇的。在数据集的上游创设企业数据财产权会阻碍数据自由流动，阻碍新兴中小企业发现或获得新的市场潜能，从而形成“数据垄断”14。地图导航公司、政府交通运输部门、保险公司等对智能汽车制造商收集的数据有很大的需求，他们可以利用这些数据来实时呈现最优的路径规划、改善道路交通状况、提供精准的保险服务。而企业数据财产权的设立将不利于数据共享，影响数据下游市场的发展，带来干扰市场自由竞争的风险。立法活动要与科技发展的阶段特性相匹配，在当前数据自身的商业运行规则尚在探索的情况下，立法赋权难免制约技术的发展增效，固化数据产业的发展路径，这显然与立法效益原则相悖。2.知识产权保护论证知识产权正当性的激励理论是支持企业数据财产权的重要论据之一，智能网联汽车数据，包括智能网联汽车设计、生产、销售、使用、运维等过程中所涉及的个人数据、企业数据、重要数据、国家核心数据。个人数据是指包括车主、驾驶人、乘车人、行人等个人信息。以及能够推断个人身份、描述个人行为等各种信息的数据。企业数据主要指智能网联汽车运营者在车辆设计、测试、运营等过程中合法掌握的车辆技术数据、个人数据和交通数据等，这类数据中包含的利益主体十分复杂。而重要数据是指智能网联汽车收集、处理的可能影响国家安全、公共利益的数据。国家核心数据主要为关系国家安全和重大公共利益的，需要实行更加严格管72理制度的数据。从数据来源角度，可以将智能网联汽车数据分为车外数据、座舱数据、运行数据和位置轨迹数据。掌握这些技术数据，汽车开发商可以优化智能网联汽车的技术，提升汽车的安全性、舒适性、灵敏性，有助于智能网联汽车更加便捷和安全地融入到周围的交通系统之中12。一方面，数据主要是作为对某个特定客观事实或实验观察结果所体现的信息。既然是对事实的反映或呈现，就意味着其本身不具任何独创性，不符合知识产权新颖性、独创性的要求。另一方面，市场本来就有其激励机制，企业对数据的生成、收集和交易无需法律激励。算法分析能力的不断增强使得任何数据都可能变得有价值，企业基于自身业务的维系和发展会积极收集数据并生产数据，对于搜索引擎、社交媒体、电商平台等互联网企业并不需要额外的激励措施，这是其商业模式成功的基础13。为了确保汽车的安全运行和后续维护，智能网联汽车制造商都会积极地收集数据，以保障车内设备或联网设备的运转，无需赋予企业数据权利。3.反不正当竞争法保护在新浪微博诉脉脉案、大众点评诉爱帮网案、淘宝诉美景案中，法院都援引反不正当竞争法第2条作为现行解决企业数据纠纷的裁判依据。在我国法律还没有对数据权属做出具体明确规定的情况下，司法实践中普遍选择搁置权属争议，用反不正当竞争法第2条的一般条款对企业数据权益给予保护。近些年来，反不正当竞争法一般条款在应对新型互联网数据纠纷中展现了其开放性、灵活性、适应性的特点，赋予了法官较大的解释空间和自由裁量权，缓解了民事权利的封闭性和滞后性。但这种保护方式也具有很大的不确定性，过于宽泛的采用诚实信用、商业道德等法律原则解决数据纠纷，没能对企业行为起到良好的指引作用，将有体财产的保护逻辑和法理基础套用在无体的数据上，带来的弊端是数据采集企业将数据“过度财产化”以及“法官造法”14。因此，如果继续采用反不正当竞争法这种行为规制法保护企业数据利益，也需要总结类型化的保护方式，明确保护理念从而防止司法审判权利的扩张，营造良好的营商环境，为数字经济市场的发展助力。（三）智能网联汽车企业数据保护的困境智能网联汽车企业数据既具有企业数据保护普遍存在问题，也具有其本身的特殊性。就的特殊性可能引发的问题还需要具体分析，智能网联汽车企业对于数据的使用存在着诸多隐患和风险，比如过度收集、数据泄露、数据篡改、数据滥用等等，还将带来权利分配难题、威胁个人隐私、数据垄断等诸多困境。1.对个人信息安全的担忧近些年，手机应用软件后台运行读取和收集与他们提供的服务无关的用户数据的报道并不少见，引起了人们对个人信息安全的担忧。各种应用程序经常迫使用户允许其读取私人数据，否则将无法获得服务，例如个人位置、观看记录、相册、备忘录等。在数据收集、传输、存储、处理、交换和销毁这一系列动态循环过程中，汽车制造商实际上通过车载设备能够获得用户的信息数据。这将允许公司任意恢复、访问和共享这部分数据，实际上拥有了数据背后的基本权利。控制数据的往往是软件开发人员或运营商，用户的个人数据不断被收集和记录且最终目的和最终用途不得而知，这使得双方权利和利益的失衡，可能泄露网络空间中的大量用户信息，对个人的知情权、隐私权和数据权益都构成了严重侵犯。2.数据垄断限制企业公平竞争数据作为国家确立的新型生产要素，只有流动与共享才能创造更多的社会经济价值。近年来对于阿里、美团、腾讯的反垄断调查逐渐增多，他们通过其市场地位垄断着大量的数据资源，敏锐地搜索着市场中所有可能冒出的新的商业模式并与之合作或收购，从而不断将其业务渗透到其他领域。在新领域又用已掌握的数据引流或降维打压，从而获取更多来自全方位领域的数据，最终形成平台生态系统闭环，这对可能具有