消费者平时都有感觉，不管是电脑上网还是手机上网，只要打开网页，时不时就会自动弹出一些推送链接，并且这些链接好像就是为自己“量身定做”的，不但可以定位到自己所居住的城市，还可以精确到自己的喜好；

手机APP违规获取个人信息已成为网络诈骗的主要源头，大部分APP在下载安装时都会被要求开通多项权限，包括使用电话、使用位置、使用通讯录等。如果不同意，则无法使用这款APP，而事实上，数千字的用户协议隐蔽在手机屏幕窗口里，根本没人会逐字逐句地细读，所以一旦盲目勾选，就等于是让个人信息“裸奔”了。

大数据时代的精准推荐，会影响人的自由选择的能力和自由选择的自由，这是其一大弊端。

  

企业通过大数据精准推送，能够最高效的瞄准目标用户及其需求点，并通过用户的体验反馈，可以针对性地开发产品及完善服务，降低内耗，挖掘更大的商业价值。

就用户而言，精准推送能使人民更好的立足并共享数字经济时代。新媒体的精准推送不仅可以使用户更快捷地获取所需的信息，增强用户对时事话题的参与热情，形成大众参与氛围，例如2017年，93阅兵在搜狗数据库中的热度指数超过236万，压倒了绝大部分的娱乐新闻，助力社会正能量的传播；

并且推送构成的智能化扩展系统，对受众的数据分析更加智能，动态更新并挖掘用户潜在兴趣点，如搜狗的语义匹配系统，突破了简单标签化分类方式，有效的打破了旧有的数据壁垒，实现了帮助用户矫正并探索新领域的功能，共享数字时代的精彩世界。

而目前，中国的新媒体精准推送发展进入了新的阶段，在相关技术与硬件基础升级的条件下，围绕着细致化，动态化，智能化，互动化，安全化等方面进行了深刻变革。

逐渐实现了能细致勾画用户画像，收集和预测用户浏览脚步，推送内容的联动协调，主动挖掘用户兴趣与潜力的能力。特别是在数据安全方面，我国正通过高等级的数据加解密体系，用户相对隐私和绝对隐私分库管理，数据库双锁分管，法律法规的建立与实行等诸多方面，实现了质的提升。

面部识别技术可以使流程自动化，而不是聘请安全官员来识别人员。手动识别可能是一个乏味的过程，并会带来出错的机会。但是，面部识别 24/7 全天候工作，自动识别面部，并提供更可靠的结果。

人脸识别的一个缺点在于信息的可靠性及稳定性较弱。

人脸所蕴含的信息量较指纹、虹膜等生物特征相比是比较少的，其变化的复杂性不够。例如，若要两个人的指纹或者虹膜基本相同，大概需要好几十乃至上百个比特达到完全重合才可以。但如果是人脸的话，十几个比特达到重合就可以了。在全世界可以找到很多具有相似性的面孔。所以说，人脸的辨识性不是很高，它并没有那么独一无二。

另外，人自身内在的变化以及外在的环境的变化都会影响采集时人脸的信息稳定度。

例如今年新冠病毒突袭下，导致我国大批人脸产品无法在戴口罩的情况下进行扫描识别，事后各大厂商立即更新算法，但从此时也提醒了我们，面对未来的不确定性，技术不能一成不变，需要不断创新与突破。

恶劣天气代表自动驾驶汽车在该地区表现不会很好。暴雨、大量的雪或大气烟雾会使路标和车道标线变得模糊，从而增加交通事故的风险。自动驾驶汽车在这些情况下很难做出好的决策，降雨、雾和灰尘给雷达传感器造成困难，会分散或阻塞激光束，并且干扰摄像头的图像检测能力。结果是车子没法感知与其它车子的距离或无法辨认出停止标志、交通灯和行人。

2、黑客

研究人员曾研究并列出了联网汽车可能面临的一系列威胁，包括黑客入侵、干扰、数据窃取、幽灵车、以及诸如使用强光来致盲摄像头、雷达干扰或者传感器操纵。任何这些行为都可以中断通信并为人工智能算法提供错误的数据。

3、落后的公路基础设施

基础设施问题困扰着许多国家。以印度为例，道路是主要的挑战。落后的公路设施给自动驾驶汽车带来了挑战。自动驾驶汽车需要可预测的路面与清晰刻画的车道。在道路标记或设计很差劲的情况下，半自动或全自动驾驶汽车要想在这些道路上行驶都是非常困难的。事故风险上升并且存在严重的危险，那就是电脑算法会做出错误的决策。

4、频谱不足

频谱不足是很多国家存在的主要障碍。寻找专用频率范围对支持自动驾驶汽车非常关键。它们需要在任何天气和交通条件下都表现良好的特定带宽。自动驾驶汽车和工业应用需要6GHz的中段频谱，以平衡连接速度和无线连接的可靠性。