隨著(zhù)人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、5G移動(dòng)通信等新一代數字技術(shù)的發(fā)展與成熟，其與實(shí)體產(chǎn)品的融合日趨緊密，汽車(chē)是其中的典型代表。近年來(lái)，汽車(chē)企業(yè)持續推進(jìn)整車(chē)的自動(dòng)化智能化水平，市場(chǎng)對自動(dòng)駕駛的接受程度也在不斷提高，具有輔助駕駛或自動(dòng)駕駛功能的汽車(chē)銷(xiāo)量快速增長(cháng)，自動(dòng)化與電動(dòng)化一起成為改變全球汽車(chē)產(chǎn)業(yè)格局的重要力量。未來(lái)自動(dòng)駕駛仍有巨大的發(fā)展空間，且會(huì )向無(wú)人駕駛的方向發(fā)展。同時(shí)也要看到，自動(dòng)駕駛汽車(chē)的發(fā)展也面臨技術(shù)、成本、數據、基礎設施和法律等方面的制約和挑戰，需要積極采取措施加以應對。

國內外自動(dòng)駕駛的發(fā)展現狀

汽車(chē)產(chǎn)業(yè)規模大、先進(jìn)技術(shù)集成度高、產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度強，是美國、中國、日本、德國等制造大國的重要支柱產(chǎn)業(yè)。自動(dòng)駕駛作為一項顛覆性技術(shù)，其發(fā)展水平直接關(guān)系各國汽車(chē)產(chǎn)業(yè)的國際競爭力和全球產(chǎn)業(yè)分工格局，因此世界主要國家都高度重視自動(dòng)駕駛的發(fā)展，不少傳統汽車(chē)大國發(fā)布自動(dòng)駕駛路線(xiàn)圖和發(fā)展目標，在交通法規、監管政策等方面積極探索，推出一系列支持自動(dòng)駕駛的產(chǎn)業(yè)政策，以重塑汽車(chē)產(chǎn)業(yè)競爭優(yōu)勢、保持和強化全球競爭地位。例如，美國在聯(lián)邦和州政府層面發(fā)布了一系列法規，逐步對自動(dòng)駕駛向更高等級發(fā)展進(jìn)行松綁。我國將自動(dòng)駕駛作為新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重點(diǎn)領(lǐng)域，工信部等相關(guān)部委出臺了一系列自動(dòng)駕駛相關(guān)的發(fā)展戰略、規劃和標準，一些地方也在積極開(kāi)展關(guān)于自動(dòng)駕駛的地方立法。隨著(zhù)自動(dòng)駕駛技術(shù)的逐步成熟和性能提升、成本下降，市場(chǎng)接受度不斷提高，產(chǎn)業(yè)呈現快速發(fā)展勢頭。總體上看，國內外自動(dòng)駕駛汽車(chē)呈現以下五個(gè)方面發(fā)展特點(diǎn)：

一是技術(shù)水平快速提升。國際汽車(chē)工程學(xué)會(huì )（SAE）2014年1月發(fā)布的J3016標準定義了從無(wú)駕駛自動(dòng)化（L0）到完全駕駛自動(dòng)化（L5）等6個(gè)駕駛自動(dòng)化等級，2021年4月該標準更新到第4版。我國2021年8月發(fā)布并于2022年3月1日實(shí)施的《汽車(chē)駕駛自動(dòng)化分級》（GB/T 40429-2021）國家標準與國際汽車(chē)工程學(xué)會(huì )的劃分大體一致，將駕駛自動(dòng)化劃分為6個(gè)等級，0級是應急輔助，1級是部分駕駛輔助，2級是組合駕駛輔助，3級是有條件自動(dòng)駕駛，4級是高度自動(dòng)駕駛，5級是完全自動(dòng)駕駛。自動(dòng)駕駛的核心硬件主要包括高分辨率攝像頭、激光雷達、毫米波雷達、各種專(zhuān)用芯片，軟件主要包括智能泊車(chē)、導航輔助駕駛（NOA）、高級駕駛輔助系統（ADAS）以及集成各種功能的智能座艙。在國家、企業(yè)、科研機構等各種力量的共同推動(dòng)下，自動(dòng)駕駛的軟硬件性能、車(chē)載計算平臺的算力持續提高。例如，Mobileye在2014年量產(chǎn)的EyeQ3芯片算力為0.256TOPS，2018年量產(chǎn)的EyeQ4芯片算力為2.5TOPS，目前的智能駕駛芯片算力已達到200TOPS。目前，包括自適應巡航控制系統、車(chē)道保持輔助、后方及側方盲點(diǎn)監控、輔助停車(chē)、變道輔助等L1/L2級自動(dòng)駕駛功能已經(jīng)非常成熟，L2+技術(shù)方案逐步應用到越來(lái)越多的車(chē)型。根據工信部的數據，2022年，L2級乘用車(chē)新車(chē)滲透率達到了34.5%。從Github技術(shù)社區新建研發(fā)項目的數量變化也能看出自動(dòng)駕駛技術(shù)的進(jìn)步，L3/L4級自動(dòng)駕駛新建研發(fā)項目占比從2016年的18.2%提高到2022年的55.6%，L1/L2級占比相應地從81.8%下降到44.4%。

二是產(chǎn)業(yè)和市場(chǎng)持續擴大。自動(dòng)駕駛的巨大潛力吸引了大量投資進(jìn)入。在我國，自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的融資在2015年出現快速增長(cháng)，2014年融資事件4起，融資金額0.45億元，2015年增加到17起5.57億元，2015年至2021年間融資事件402起，融資金額939.91億元，其中2021年融資事件111起，融資金額497.8億元。資金的大量投入催化了自動(dòng)駕駛技術(shù)快速發(fā)展、市場(chǎng)接受程度提高，越來(lái)越多的車(chē)型加載了自動(dòng)駕駛功能，由此也推動(dòng)了一批重視自動(dòng)駕駛的車(chē)企快速發(fā)展。但由于在推廣中遇到各種困難，L3級及以上技術(shù)的落地進(jìn)展較慢，甚至一些投入高級別自動(dòng)駕駛的明星公司出現經(jīng)營(yíng)困難，或被迫轉入L2+級的自動(dòng)駕駛，整體上自動(dòng)駕駛的實(shí)際應用還處于L3以下水平，但L2、L2+級自動(dòng)駕駛增長(cháng)很快。全球乘用車(chē)L0、L1、L2級智能駕駛上車(chē)數量，2020年分別為2330萬(wàn)臺、1948萬(wàn)臺、1080萬(wàn)臺；2021年分別為1800萬(wàn)臺、3070萬(wàn)臺和1947萬(wàn)臺。根據“愛(ài)普搜汽車(chē)”的數據，2022年1-11月我國國內自動(dòng)駕駛L1級銷(xiāo)量256.86萬(wàn)輛，同比下降18.7%，滲透率14.7%，同比下降2.7%，而L2及L2+級銷(xiāo)量600.96萬(wàn)輛，同比增長(cháng)46.0%，滲透率34.5%，同比增長(cháng)11.8%。自動(dòng)駕駛裝機量快速增長(cháng)的同時(shí)，相對較高級別的自動(dòng)駕駛所占比重也在持續提高。世界主要國家也在積極推動(dòng)自動(dòng)駕駛向無(wú)人化的實(shí)際應用方向發(fā)展。美國已經(jīng)開(kāi)展較大規模的無(wú)人駕駛試點(diǎn)，有62家公司獲批在加利福尼亞州進(jìn)行自動(dòng)駕駛測試。我國多個(gè)城市也開(kāi)啟了無(wú)人化探索，例如，2022年4月，北京在經(jīng)濟技術(shù)開(kāi)發(fā)區60平方公里范圍內投放30輛車(chē)，在全國率先開(kāi)展“主駕無(wú)人、副駕配備安全員”的自動(dòng)駕駛出租車(chē)（Robotaxi）商業(yè)化試點(diǎn)。礦山、碼頭、園區接駁等封閉、低速運行場(chǎng)景下的路況簡(jiǎn)單、沒(méi)有行人干擾，在這類(lèi)半封閉場(chǎng)景或限定場(chǎng)景下初步實(shí)現了L4級別的高度自動(dòng)駕駛。

三是多種類(lèi)型發(fā)展模式并存。推動(dòng)自動(dòng)駕駛汽車(chē)發(fā)展的關(guān)鍵力量是自動(dòng)駕駛技術(shù)。自動(dòng)駕駛的巨大發(fā)展潛力吸引了包括原有汽車(chē)主機廠(chǎng)、供應商在內的各種力量的加入。自動(dòng)駕駛行業(yè)的不同參與者各具優(yōu)勢，從而也形成了自動(dòng)駕駛的多種發(fā)展模式。主機廠(chǎng)采取多種不同的進(jìn)入模式，強勢主機廠(chǎng)依靠具有自動(dòng)駕駛技術(shù)的傳統一級供應商，投資芯片與算法創(chuàng )業(yè)公司，通過(guò)內部創(chuàng )新循序漸進(jìn)發(fā)展自動(dòng)駕駛，或者采取上述幾種方案的組合；造車(chē)新勢力將自動(dòng)駕駛看作核心競爭力的重要組成部分，往往自研芯片、算法；國內小型主機廠(chǎng)多采取與成熟自動(dòng)駕駛方案供應商合作的模式；還有一些主機廠(chǎng)與自動(dòng)駕駛解決方案領(lǐng)先企業(yè)以合資或戰略合作方式孵化獨立自動(dòng)駕駛整車(chē)品牌。自動(dòng)駕駛第三方供應商也有多種類(lèi)型，包括以博世為代表的傳統汽車(chē)電子一級供應商，以Alphabet的WAYMO和百度的Apollo為代表的互聯(lián)網(wǎng)巨頭跨界提供自動(dòng)駕駛解決方案，以地平線(xiàn)、Mobileye為代表的以自研芯片為導向的自動(dòng)駕駛方案集成商，以Momenta為代表的算法領(lǐng)先型集成商，以及以圖森未來(lái)為代表的面向特定場(chǎng)景的集成商。此外，不少出行平臺公司也在積極開(kāi)展Robotaxi的技術(shù)和方案探索。自動(dòng)駕駛技術(shù)是對汽車(chē)產(chǎn)業(yè)原有技術(shù)路線(xiàn)的顛覆，會(huì )引發(fā)主機廠(chǎng)、供應商等產(chǎn)業(yè)格局的重構，例如，主機廠(chǎng)希望保持傳統汽車(chē)時(shí)代的供應鏈主導地位，而自動(dòng)駕駛企業(yè)希望擁有更多的供應鏈話(huà)語(yǔ)權甚至控制權，由此主機廠(chǎng)商、傳統供應商、新興供應商圍繞供應鏈價(jià)值鏈主導權展開(kāi)激烈競爭。

四是中國國際競爭力不斷增強。中國政府高度重視自動(dòng)駕駛發(fā)展，各種類(lèi)型的企業(yè)也紛紛加入自動(dòng)駕駛技術(shù)研發(fā)、應用試點(diǎn)和商業(yè)化推廣。電動(dòng)化和智能化是汽車(chē)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的兩大趨勢，而且這兩大趨勢是緊密交織在一起的。相比之下，新能源汽車(chē)企業(yè)特別是國內外造車(chē)新勢力將自動(dòng)駕駛作為形成差異化優(yōu)勢的賣(mài)點(diǎn)，發(fā)展自動(dòng)駕駛的動(dòng)力更強，因此新能源汽車(chē)企業(yè)成為我國自動(dòng)駕駛發(fā)展的重要推動(dòng)者，并處于行業(yè)領(lǐng)先水平。我國電動(dòng)汽車(chē)產(chǎn)銷(xiāo)量連續8年全球第一，有力地帶動(dòng)了自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展和應用。在高速領(lǐng)航領(lǐng)域，2020年底以來(lái)，蔚來(lái)汽車(chē)、小鵬汽車(chē)、理想汽車(chē)先后推出各自的輔助導航駕駛功能NOP、NGP和NOA；在市區導航領(lǐng)域，2021年以來(lái)，小鵬汽車(chē)推出城市NGP功能，蔚來(lái)汽車(chē)和理想汽車(chē)也擬推出市區導航輔助駕駛功能NAD和NOA。年度平均接管里程（MPI，Miles per Intervention）是衡量自動(dòng)駕駛水平的核心指標。根據美國加州交通管理局發(fā)布的2022年全年自動(dòng)駕駛數據，MPI表現最好的前10名公司，美國5家，中國4家，德國1家，其中前五名分別為Cruise（美國）、AutoX安途（中國）、Zoox（美國）、WeRide文遠知行（中國）、Didi滴滴（中國）；在車(chē)隊規模排名中，美國公司W(wǎng)aymo、Cruise和Zoox分別384輛、350輛和106輛位居前三，中國自動(dòng)駕駛公司Pony.ai小馬智行、安途、文遠知行和滴滴分別居第6、第8、第10和第12位。在自動(dòng)駕駛零部件領(lǐng)域，國產(chǎn)化也取得很大進(jìn)步。雖然國內企業(yè)在高級駕駛輔助系統（ADAS）的行車(chē)領(lǐng)域差距較大，2021年來(lái)自德國、日本、美國的大陸、博世、電裝、采埃孚、安波福占據前裝市場(chǎng)約80%的份額，但在高級駕駛輔助系統（ADAS）的環(huán)視及泊車(chē)領(lǐng)域，2021年國內市場(chǎng)前五名的供應商為博世、同致電子（TTE）、法雷奧、德賽西威、蘇州智華，其中第2、4、5名都為中國企業(yè)。

自動(dòng)駕駛仍面臨多方面制約與挑戰

盡管自動(dòng)駕駛技術(shù)快速發(fā)展、市場(chǎng)需求不斷成熟，整個(gè)行業(yè)呈現繁榮發(fā)展的景象，但自動(dòng)駕駛進(jìn)一步發(fā)展需要更好地解決在技術(shù)、成本、數據、基礎設施等多方面存在的問(wèn)題，法律法規的缺位與不健全也成為自動(dòng)駕駛向更高等級發(fā)展的掣肘因素。

第一，技術(shù)成熟度的制約。自動(dòng)駕駛的發(fā)展水平取決于各種硬件、軟件、計算能力等方面的技術(shù)進(jìn)步及其整合效果。盡管自動(dòng)駕駛的軟硬件取得很大進(jìn)展，但現有技術(shù)仍存在不足，對自動(dòng)駕駛向高階發(fā)展形成制約。例如，激光雷達穿透雨霧的能力有限，易受強光干擾；攝像頭視覺(jué)感知的靈敏度在夜間和惡劣天氣中會(huì )顯著(zhù)下降。近年來(lái)，不乏知名品牌自動(dòng)駕駛車(chē)輛或頭部自動(dòng)駕駛公司的測試車(chē)型發(fā)生事故，不少是因為自動(dòng)駕駛系統沒(méi)有對障礙物準確識別造成的，暴露出自動(dòng)駕駛技術(shù)不成熟的問(wèn)題。由于不同的方案具有各自的優(yōu)缺點(diǎn)，因此目前自動(dòng)駕駛的技術(shù)路線(xiàn)并未確定，無(wú)論在感知層、決策層均有多條不同的技術(shù)路線(xiàn)在競爭。例如，在感知層，特斯拉的Autopilot堅持視覺(jué)主導的方案，且未采用高精度地圖，這種方式成本低廉，但是易受環(huán)境、天氣影響；小鵬汽車(chē)的XPILOT選擇激光雷達主導方案，并配合高精地圖，這種方案精度高、探測距離遠，受天氣、環(huán)境影響較小，但成本高。還需要注意到，隨著(zhù)自動(dòng)駕駛向更高自動(dòng)化水平發(fā)展，車(chē)載芯片的數量大幅度增長(cháng)，對算力的需求也顯著(zhù)提高。當前，我國地平線(xiàn)、華為海思等芯片企業(yè)在芯片算力方面與英偉達、特斯拉、Mobileye、高通仍存在較大差距，同時(shí)中國大陸的芯片先進(jìn)制程制造能力相比世界先進(jìn)水平也存在較大差距，在美國等西方國家加強對芯片產(chǎn)業(yè)鏈控制、將芯片作為大國博弈工具的形勢下，我國車(chē)載芯片的供應鏈安全存在較大風(fēng)險。

第二，軟硬件成本的制約。自動(dòng)駕駛功能雖然會(huì )將車(chē)輛駕駛員解放出來(lái)、給用戶(hù)帶來(lái)更好的用車(chē)體驗，但是新功能的實(shí)現需要付出額外的成本，用戶(hù)會(huì )在新增功能與額外成本之間進(jìn)行權衡。如果實(shí)現自動(dòng)駕駛的成本過(guò)高，只會(huì )有少數“領(lǐng)先用戶(hù)”采用，銷(xiāo)量不夠大、企業(yè)利潤不夠多，就會(huì )缺乏資金進(jìn)行技術(shù)創(chuàng )新投入，遲滯技術(shù)的迭代升級進(jìn)程。自動(dòng)駕駛高昂的軟硬件成本成為其普及和功能升級的重要阻礙。一方面，雖然攝像頭、激光雷達、V2V/V2I、處理器等軟硬件單位成本有了顯著(zhù)下降，但無(wú)人駕駛功能仍然會(huì )顯著(zhù)增加車(chē)輛成本；另一方面，自動(dòng)駕駛功能升級將會(huì )進(jìn)一步增加車(chē)輛的硬件數量和代碼量，L3級及以上對增加硬件冗余備份的要求更高，會(huì )進(jìn)一步增加成本。L3級別自動(dòng)駕駛的算力需求為20TOPS，是L2級的10倍，L4級、L5級的算力需求分別達到400TOPS和4000+TOPS。羅蘭貝格預測，自動(dòng)駕駛從目前的L2級升級到2030年的L3級時(shí)，對應的單車(chē)軟件價(jià)值會(huì )從8000-16000元提高到16000-32000元。有分析表明，單車(chē)智能價(jià)值的零部件成本在10-20萬(wàn)之間，這么高的成本是普通家庭難以承受的，相對而言對商用車(chē)總售價(jià)的影響較小，目前在商用車(chē)領(lǐng)域應用的可能性更大。

第三，基礎設施的制約。自動(dòng)駕駛的技術(shù)路線(xiàn)包括單車(chē)智能和車(chē)路協(xié)同兩個(gè)方向。自動(dòng)駕駛向更高水平發(fā)展甚至進(jìn)入到完全無(wú)人駕駛階段，不僅需要單車(chē)智能方面的硬件和軟件進(jìn)一步的技術(shù)發(fā)展和性能提升，還需要通信端、路端、云端等基礎設施與車(chē)輛形成協(xié)同。例如，美國聯(lián)邦交通運輸機構籌資成立的研究所歷時(shí)數十年發(fā)展包括“車(chē)輛對車(chē)輛通信”（vehicle-tovehicle，V2V）與“車(chē)輛對基礎設施通信”（vehicleto-infrastructure，V2I）在內的“車(chē)對外界的信息交換（vehicle-to-everything，V2X）”技術(shù)。目前，單車(chē)智能路線(xiàn)受到車(chē)端傳感器安裝位置、探測距離、視場(chǎng)角、時(shí)間同步等限制，在繁忙路口、惡劣天氣、逆光等復雜環(huán)境下難以解決精準感知識別和高精度定位問(wèn)題；而路側數字基礎設施本身具有道路信息感知、道路信號發(fā)布和控制等功能，通過(guò)無(wú)線(xiàn)通信網(wǎng)絡(luò )實(shí)現與車(chē)輛的數據交互共享，能夠彌補車(chē)端感知有限視距、感知盲區等短板，進(jìn)一步提高自動(dòng)駕駛車(chē)輛對道路環(huán)境的感知能力，輔助車(chē)輛作出更安全高效的決策，進(jìn)而提高交通效率、減少交通事故。但總體上看，適應自動(dòng)駕駛發(fā)展的信息基礎設施在我國尚處于探索、試點(diǎn)的早期階段，離大規模商用要求還存在不小差距。

第四，數據豐富度的制約。自動(dòng)駕駛是數據驅動(dòng)的技術(shù)，無(wú)論是攝像頭方案還是激光雷達方案，都需要收集大量且場(chǎng)景豐富的數據，用于自動(dòng)駕駛算法的訓練和迭代升級。車(chē)輛是一種對安全性要求非常高的產(chǎn)品，自動(dòng)駕駛的安全性只有遠超過(guò)傳統汽車(chē)的水平才有可能取代人類(lèi)駕駛。但是自動(dòng)駕駛場(chǎng)景中的數據呈現出典型的長(cháng)尾分布特征，即大多數場(chǎng)景會(huì )頻繁出現，而邊緣場(chǎng)景（corner case）出現的概率很低。特別是在當前無(wú)人駕駛被限定在相對固定、有限的區域，更是限制了多元化場(chǎng)景數據特別是邊緣數據的獲取。雖然高階輔助駕駛功能在相對簡(jiǎn)單的路況下（如高速公路等車(chē)道線(xiàn)清晰、車(chē)流適中的場(chǎng)景）能夠較好地實(shí)現，但是面對城市道路等復雜的場(chǎng)景卻難以做到完全讓人放心，在一些長(cháng)尾路況中可能會(huì )由于對環(huán)境的誤判而發(fā)生事故。自動(dòng)駕駛向更高等級發(fā)展特別是高等級自動(dòng)駕駛從測試場(chǎng)地到有限區域再到全天候路況擴張，場(chǎng)景的復雜度不斷提高，對數據的規模和質(zhì)量也提出更高的要求。邊緣場(chǎng)景的低概率特征決定了在實(shí)際路況下獲取數據需要大量行駛里程的積累，這是一件非常耗時(shí)、成本高昂的工作。據估計，無(wú)人駕駛要超過(guò)人類(lèi)司機的安全性，需要超過(guò)80-100億英里的測試里程。測試里程不夠，自動(dòng)駕駛的安全性就無(wú)法提高；而安全性不高，高級別自動(dòng)駕駛就被限制在測試階段和有限區域，又會(huì )制約測試里程的增長(cháng)。一種替代的辦法是構建數字化仿真場(chǎng)景，使用模擬數據進(jìn)行訓練，但仍存在邊緣情景收集和標注難度大，仿真場(chǎng)景構建壁壘高等問(wèn)題。此外，高精地圖的覆蓋率較低，也需要花費時(shí)間和資金用于數據采集和制圖。

第五，法律法規不足的制約。當自動(dòng)駕駛進(jìn)入到L3級之后，車(chē)載系統就在相當大的程度上取代駕駛員實(shí)施對車(chē)輛的控制，也正因如此，國際汽車(chē)工程學(xué)會(huì )2021年更新的標準將L0-L2級稱(chēng)為“駕駛員輔助系統”，L3-L5級稱(chēng)為“自動(dòng)駕駛系統”，也就是說(shuō)，達到L3級的車(chē)輛才真正可稱(chēng)為“自動(dòng)駕駛”。從L3級開(kāi)始，自動(dòng)駕駛系統可以在不同程度上駕駛車(chē)輛，因此車(chē)輛或者其背后的生產(chǎn)廠(chǎng)商需要承擔更多的責任。目前，對于L3及以上自動(dòng)駕駛在權責認定、道德倫理等方面存在較大爭議和法律缺失的情況。在系統操控車(chē)輛的情況下，當車(chē)輛發(fā)生事故造成損害時(shí)，對人類(lèi)無(wú)法訴諸過(guò)錯侵權，適用于自動(dòng)駕駛汽車(chē)的注意義務(wù)標準也不同于人類(lèi)駕駛者。目前，國內外一些法律法規對自動(dòng)駕駛車(chē)輛中的交通事故責任進(jìn)行了劃分。例如，2022年8月實(shí)施的《深圳經(jīng)濟特區智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)管理條例》規定，“完全自動(dòng)駕駛的智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)在無(wú)駕駛人期間發(fā)生交通事故造成損害，屬于該智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)一方責任的，由車(chē)輛所有人、管理人承擔賠償責任”，因智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)存在缺陷造成損害的，車(chē)輛駕駛人或所有人、管理人在按規定賠償后，可以依法向生產(chǎn)者、銷(xiāo)售者請求賠償。但是一方面，事故原因的判定還需要更多明確的條例和規范，另一方面，這些法律仍然沒(méi)有解決當發(fā)展到自動(dòng)駕駛階段后，由抽象的理論轉變?yōu)楝F實(shí)的“電車(chē)難題”。所謂“電車(chē)難題”是指當電車(chē)面對突發(fā)意外時(shí)，如果電車(chē)沿原有路線(xiàn)行駛，就會(huì )造成更多的人員傷亡；拐向岔路可以比沿既定路線(xiàn)行駛減少傷亡，但會(huì )把與電車(chē)原本無(wú)關(guān)的人員卷入其中，在這種情況下如何選擇就會(huì )面臨倫理困境。由人類(lèi)駕駛的車(chē)輛在突發(fā)事件發(fā)生時(shí)，駕駛員會(huì )作出判斷和應對，并承擔由此造成的后果。但是在無(wú)人駕駛的情況下，車(chē)載系統做出應對方案選擇的依據是什么？汽車(chē)廠(chǎng)家又是依據什么預先設定算法？算法的設計者即汽車(chē)廠(chǎng)家又應該因此承擔什么樣的責任？因此，為了規避法律方面的風(fēng)險，即使目前已有企業(yè)在技術(shù)上實(shí)現了L3級甚至L4級的一些自動(dòng)駕駛功能，仍然推遲發(fā)布L3級產(chǎn)品，要求車(chē)輛行駛中需要駕駛員配合并隨時(shí)接管車(chē)輛控制權。法律的缺失以及由此造成的不確定性風(fēng)險，成為自動(dòng)駕駛發(fā)展的制約因素。

推動(dòng)自動(dòng)駕駛規范化發(fā)展的對策建議

不少機構對自動(dòng)駕駛的發(fā)展趨勢作出了樂(lè )觀(guān)的判斷。例如，甲子光年預測，到2026年全球乘用車(chē)L0、L1、L2級智能駕駛上車(chē)數量分別達到535萬(wàn)臺、2531萬(wàn)臺和6010萬(wàn)臺；科爾尼預測，L4級別車(chē)型將于2024/2025年上市，到2030年，L2+級別自動(dòng)駕駛普及率達到90%，其中L3及以上級別達到50%；IHS Markit預測，L3級自動(dòng)駕駛與全自動(dòng)停車(chē)、全高速自動(dòng)巡航等L4級功能將于2025年在大眾市場(chǎng)普及，到2030年，L4級自動(dòng)駕駛在大眾市場(chǎng)普及，L5級功能在高端車(chē)型實(shí)現。根據國家發(fā)改委預測，2025年我國智能汽車(chē)數量將達2800萬(wàn)輛，滲透率82%，2030年智能汽車(chē)達到3800萬(wàn)輛，滲透率達到95%。但是要實(shí)現這些目標，需要采取措施解決自動(dòng)駕駛在技術(shù)、基礎設施、數據、法律法規等方面的制約。

首先，加快自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展。將自動(dòng)駕駛作為國家科技研發(fā)重點(diǎn)支持的領(lǐng)域，加大對車(chē)規芯片、激光雷達等關(guān)鍵硬件和操作系統、智能座艙等軟件系統及其產(chǎn)業(yè)鏈上下游、V2I基礎設施等領(lǐng)域在基礎科學(xué)、產(chǎn)業(yè)共性技術(shù)上的研發(fā)投入。深化科技體制改革，支持企業(yè)與高校、科研機構聯(lián)合申報國家科技項目，促進(jìn)科技成果的產(chǎn)業(yè)轉化和相關(guān)科技人才進(jìn)行科技創(chuàng )業(yè)。鼓勵整機廠(chǎng)商、零部件供應商、數字科技企業(yè)加大對自動(dòng)駕駛技術(shù)的研發(fā)投入，組建技術(shù)聯(lián)盟、建立開(kāi)源社區，積極參與國際技術(shù)合作與國際技術(shù)標準的制定。

其次，推進(jìn)車(chē)路協(xié)同基礎設施建設。推動(dòng)車(chē)用無(wú)線(xiàn)通信網(wǎng)絡(luò )（如LTE-V2X）、新一代車(chē)用無(wú)線(xiàn)通信網(wǎng)絡(luò )（如5G-V2X）的建設，在部分城市、高速公路率先應用。逐步推進(jìn)市政道路的數字化改造，重點(diǎn)在目前開(kāi)展高等級自動(dòng)駕駛區域的道路安裝智能攝像頭、激光雷達、智能信號燈等基礎設施，推進(jìn)車(chē)路協(xié)同的實(shí)現。推動(dòng)制定高精度地圖國家標準，支持自動(dòng)駕駛企業(yè)、地圖導航企業(yè)、出行服務(wù)企業(yè)建立戰略聯(lián)盟，共享道路實(shí)時(shí)數據，推動(dòng)高精地圖的動(dòng)態(tài)更新，提供更精準服務(wù)。

再次，促進(jìn)數據的積累。支持地方政府擴大高等級自動(dòng)駕駛運行區域，鼓勵各類(lèi)自動(dòng)駕駛企業(yè)增加路測和運營(yíng)車(chē)隊規模，積極參與國內外法律法規寬松地區的路測和實(shí)際運營(yíng)。促進(jìn)自動(dòng)駕駛仿真技術(shù)開(kāi)發(fā)，構建行業(yè)性數字化仿真公共平臺，鼓勵企業(yè)采取仿真模擬方式增加數據積累。完善自動(dòng)駕駛數據采集、存儲、傳輸、交易的相關(guān)法律，在保證公共安全的前提下，支持車(chē)企采取“影子模式”，通過(guò)在有人駕駛狀態(tài)下開(kāi)啟傳感器探測車(chē)輛行駛道路周?chē)臄祿С周?chē)企將自動(dòng)駕駛數據進(jìn)行交易共享。

最后，推進(jìn)自動(dòng)駕駛立法工作。鼓勵地方政府制定自動(dòng)駕駛地方性法規，對自動(dòng)駕駛的安全設計、開(kāi)發(fā)、測試和應用等方面作出規定，包括具有高等級自動(dòng)駕駛功能的車(chē)輛上路行駛條件，發(fā)生事故時(shí)的事故原因鑒定流程、事故責任劃分依據和賠償責任，車(chē)輛保險政策和賠付規則，對自動(dòng)駕駛車(chē)輛、制造商、供應商、Robotaxi的監管等。總結國外和地方立法實(shí)踐中的經(jīng)驗教訓，根據技術(shù)發(fā)展、市場(chǎng)需求，適時(shí)制定全國性的自動(dòng)駕駛法律法規。

參考文獻

(1)[美]胡迪·利普森、[美]梅爾芭·庫曼著(zhù)，林露茵、金陽(yáng)譯：《無(wú)人駕駛：人工智能將從顛覆駕駛開(kāi)始全面重構人類(lèi)生活》，上海：文匯出版社，2017年。

(2)司曉、曹建峰：《論人工智能的民事責任：以自動(dòng)駕駛汽車(chē)和智能機器人為切入點(diǎn)》，《法律科學(xué)》，2017年第5期。

李曉華.自動(dòng)駕駛的發(fā)展現狀、挑戰與應對[J].人民論壇,2023,(18):68-72.