又一中国工程师被控窃取苹果无人车商业机密? 短短6个月FBI再次介入 | 热点

2019 年 1 月 31 日 机器之能


撰文 | 宇多田


谷歌与 Uber,百度与景驰,此类事件为何如此频发?

除了技术信息从未被披露,围绕苹果无人驾驶团队的各种负面消息总是被曝光最快的那一个。

譬如,除了刚刚解雇 200 多名项目员工,围绕「盗取商业机密」展开的知识产权诉讼也有了最新进展。


继 2018 年 7 月一名名叫张晓浪(音译)的苹果员工因涉嫌窃取无人驾驶项目机密被美国联邦调查局(FBI)逮捕并在中国引起轩然大波后,另一位名为陈冀中(音译)的工程师又在 FBI 特工今天公开的一份书面陈述中出现:


这位前苹果开发人员之一,已经将苹果自动驾驶项目的机密与其他专有信息上传到自己的私有设备上,企图窃取商业机密。


根据美国广播电视新闻网报道,根据一名联邦调查局特工于 2019 年 1 月 22 日提交的文件显示,陈冀中是在 2018 年 6 月被苹果公司聘为无人驾驶汽车项目的硬件开发工程师的。


FBI 声称,一名苹果员工看到「他正在拍摄大楼的广角照片,而这名员工觉得这些照片很『可疑』,于是举报了他。」


据书面证词称,苹果公司随后要求查看陈的所有个人设备,结果发现陈已经将自己的工作电脑备份文件拷贝到个人硬盘上,这明显违反了苹果的政策。


根据苹果公司向法院提供的证词显示,公司调查发现约有 100 张拍摄于苹果大楼内的照片存放在他的个人设备上,甚至还有超过 2000 个与自动驾驶相关的文件,包括苹果的机密与专有资料,以及许多手册、自动驾驶原理图和图表


但陈告诉苹果,自己做备份的原因是想把这些文件当作一份保险,以确保自己能通过 PIP 的工作申请。」


PIP 是指苹果公司在 2018 年 12 月为陈制定的绩效改进计划。而苹果公司声称在陈加入这项计划之前,他们便发现了陈已经将公司信息拷贝到自己的个人设备上。


尽管根据文件记录,陈已经告诉苹果自己正在申请公司的几份内部工作,但苹果后来得知他其实也正在申请两份外部工作,其中一份甚至来自苹果自动驾驶汽车项目在中国的直接竞争对手。


据文件显示,在 1 月 11 日苹果公司与陈通话后,苹果公司便停止了他的薪资待遇。


苹果在一份声明中是这样表述的:


我们非常重视知识产权的保护工作,正在与有关部门就此事展开合作,并将所有问题提交给联邦调查局。


而陈的律师、联邦调查局发言人以及加州北部地区美国检察官办公室发言人均对此拒绝置评。


无论如何,这都是联邦调查局 6 个月以来第二次指控苹果公司自动驾驶汽车部门的中国相关技术人员窃取商业机密,频率之高让人有些咋舌。


而大家也想必对 2018 年 7 月的「苹果自动驾驶机密门」事件仍然印象深刻。


作为自动驾驶领域出现首个因知识产权问题被逮捕的华人,张晓浪于 2015 年进入苹果,在自动驾驶汽车「泰坦」项目里负责设计和测试电路板来分析传感器数据。


据 FBI 公布的调查细节显示,张晓浪被公司发现在离职前夕对秘密数据库进行了大量搜索,并在 4 月 28 日晚私自到达苹果园区,从某个自动驾驶汽车硬件实验室带走一块电路板与一台电脑服务器。


据苹果指控,张当时下载到个人电脑的数据中包含一张 25 页的自动驾驶汽车电路板秘密设计图。


而在 7 月 7 日张晓浪前往圣何塞机场并购买海航飞往中国的航班,却在上机前夕就被 FBI 逮捕。假如张某窃取商业机密的指控一旦被坐实,这位华裔工程师将面临 10 年监禁,25 万美元罚款的处罚。


而后来引发更大争议的是张晓浪的入职公司—据知情人士称,他正准备跳槽入职国内创业公司小鹏汽车。


而被苹果公司直接「点名」的小鹏汽车也在后续声明中承认张晓浪早在 5 月初入职小鹏汽车,时间距离张深夜秘访苹果园区非常接近。


很明显,这次曝光的苹果起诉文件也直指陈冀中(音译)「可能即将任职的某中国自动驾驶公司」,但不同的是此次包括 FBI 在内任何信源均没有提及这家公司的名字。


而陈由于并没有确认入职某家公司,也可能让整个事件的走向与上次张晓浪诉讼案有些许不同。


短短 6 个月苹果便发生两起自动驾驶机密窃取事件,再结合谷歌与 Uber 长达半年的知识产权之争,以及百度与景驰的 66 天商业机密纠纷等等轰动业内业外「大案」,不难看出无人驾驶技术层面之于整个相关市场的重要性。


对此,你怎么看当下无人驾驶界类似事件频发的状态?

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天津大学 , 副教授(Associate Professor),博导(Phd Supervisor) 研究兴趣:多媒体理解 , 计算机视觉 , 零样本学习 , 元学习 , Research Interests: Multimedia Understanding , Computer vision , Zero-shot learning , Meta learning
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