智能汽车可根据驾驶习惯来区分当前的司机

四名科学家将收集到的数据转交给了一套机器学习系统，不过只用到了每位驾驶者的九成数据。数据采集自车载的15个传感器，分析了测试者如何加速、转弯、刹车等习惯。

结果表明，该算法能够基于驾驶习惯而识别出这些司机，准确率近乎100%。如果再加上采集自刹车踏板的数据，那就几乎可以打包票了。

不过，自动驾驶 指纹 数据也让人产生了隐私方面的担忧。

如果只给出15分钟的驾驶和踏板数据，机器学习算法的准确率就会下降到87%。但在某些情况下，即使仅给出8分钟的驾驶（以及来自多个传感器的数据），算法仍可实现100%的准确判断。

最终，研究人员们发现来自刹车踏板的数据才是最实用的，其次是发动机扭矩传感器（最大值）和方向盘转向倾角传感器，换挡传感器的数据则最没用。