自动驾驶汽车法律政策趋势观察

经过10多年探索,如今,自动驾驶汽车已然成为了科技行业的新宠与新风口,谷歌、苹果、亚马逊、微软等硅谷巨头皆将自动驾驶作为核心商业战略,纷纷加大投资与投入力度。

虽然到目前为止,高级别自动驾驶汽车还没有最终商业落地,但监管政策对道路测试、示范应用、试点运营等模式的鼓励与支持,不断推动着自动驾驶汽车向最终商用迈进。而且在2020年,真正无人驾驶的自动驾驶汽车也在国内外变成了现实。工业时代的汽车正被电动化、网联化、智能化等全新概念重塑。

马斯克预测,10年内,所有新生产的汽车都将具有完全自动驾驶功能。未来已来,交通出行领域的变革正加速到来。就我国而言,毕马威的报告显示,我国的自动驾驶汽车成熟度(从技术和创新,政策和立法,基础设施,消费者接受度等方面来衡量)全球排名从2018年的第16名下跌到了2019年的第20名,政策和立法的滞后是主要因素。因此,为了抢占自动驾驶技术发展与产业应用的全球高地,助力交通强国建设,我国针对自动驾驶汽车的立法与监管政策需要按下“加速键”。

一、行业:量的积累让自动驾驶汽车开始迈向质的飞跃

自2009年谷歌启动自动驾驶汽车计划以来,这次的自动驾驶汽车发展浪潮已经经过了12个年头,传统车企与科技公司等都已加入了这场颠覆汽车制造与交通出行的新技术革命,自动驾驶行业的竞争日趋激烈。

国内外持续涌现的投资与并购表明自动驾驶汽车依然是人工智能领域的宠儿,例如,谷歌旗下Waymo首次融资即达到了创纪录的30亿美元;美国通用公司旗下Cruise最新融资20亿美元,微软参与了此次投资,将基于Azure为Cruise提供云服务,表明微软以云服务切入自动驾驶行业;亚马逊以13亿美元并购Zoox;Aurora并购Uber ATG。

这些事件表明产业界依旧看好当前仍需靠投资与烧钱维系的自动驾驶行业的发展前景。在技术方面,十多年间,量的积累让自动驾驶汽车开始迈向质的飞跃。特斯拉发布了“完全自动驾驶功能”(Full Self-Driving,FSD)的beta版,Cruise发布了没有方向盘和脚踏板的全新共享自动驾驶汽车Cruise Origin,谷歌开始上路运行取消了安全员的无人驾驶汽车。整体而言,以下几个方面的趋势值得关注。

1. 疫情加速自动驾驶汽车示范应用与商业落地

随着国内外的政策法规开始从鼓励道路测试转向鼓励示范应用甚至商业运营,以及在疫情催生的无接触服务与无人经济等背景下,自动驾驶汽车的应用开始崭露头角。

在国内,一众厂商纷纷试水自动驾驶示范应用,自动驾驶汽车在载人、载物、城市消杀作业等方面开始发挥作用。在国外,Waymo、Cruise等将自动驾驶汽车应用于生鲜食品、外卖、医疗物品等的配送。疫情期间自动驾驶应用崭露头角的背后,是自动驾驶商业化的加速,开始催生新的无人经济。自动驾驶出租汽车(Robotaxi)、自动驾驶卡车和物流车、固定路线运营、最后一公里配送等商业化场景下的示范应用与商业落地,给无人经济的概念带来了新的诠释。

2. 无需安全员的真正无人驾驶开始变为现实

自动驾驶汽车的终极目的,就是用自动驾驶系统取代人类司机,不仅带来商业模式的根本性变革,而且带来安全、效率的极大提升。2020年10月,Waymo在美国凤凰城,正式面向一般公众推出了取消了安全员的Robotaxi,用户可以通过其叫车服务软件Waymo One获取无人驾驶出租汽车服务。在国内,广州、长沙、北京等城市开始发放无人驾驶测试许可,为无人驾驶最终商业化开路。

3. 新基建政策加速自动驾驶基础设施建设,助力自动驾驶行业迎来发展黄金期

2020年以来,国家密集部署“新基建”政策,新基建迎来风口。根据国家发改委对新基建的范围界定,新基建中的5G、人工智能、云计算、数据中心、智能计算中心等信息基础设施,以及智能交通基础设施和自动驾驶汽车密切相关。

5G将加速车联网发展,与智能交通基础设施配合,实现车路协同;人工智能、云计算是自动驾驶系统的核心支撑技术,帮助自动驾驶系统实现感知、行为预测和规划等,从而可以代替人类司机执行全部动态驾驶任务。

可以预见,在新基建的加持下,未来几年自动驾驶汽车在我国将迎来发展黄金期,助力实现国家智能网联汽车战略中所要求的到2025年实现市场化应用。近年来,美欧也高度重视车联网等基础设施建设,纷纷加大投入力度,加速推动自动驾驶商业化进程,抢占应用高地。

4. 仿真技术与平台成为自动驾驶发展成熟的关键,政府及行业纷纷布局

受限于时间、空间等因素,完全依靠实际道路测试来迭代、验证自动驾驶汽车的安全性,可能让自动驾驶汽车的落地遥遥无期。从自动驾驶行业的实际来看,在对自动驾驶汽车的安全性进行检测、验证、优化等方面,不受时空限制的虚拟仿真测试扮演着更为重要的角色。

虚拟仿真平台已然成为了自动驾驶汽车不可或缺的基础设施。在推动自动驾驶汽车应用落地的过程中,美欧都非常重视虚拟仿真测试验证平台的重大价值,已开始了此类路线。政府和行业都在建立虚拟仿真平台,以对自动驾驶汽车的安全性能进行仿真测试与验证。

例如,谷歌旗下自动驾驶公司Waymo实际道路测试仅3200万公里,而虚拟仿真测试则达到了240亿公里;通用旗下自动驾驶公司Cruise实际道路测试160万公里,虚拟仿真测试80亿公里,实际路测和虚拟仿真测试两者天壤之别。可见,使用大量虚拟仿真来进行自动驾驶系统测试与验证等,已经成为行业公认的发展模式。

二、政策:多角度保障自动驾驶汽车安全落地

1. 各国继续加强战略与政策布局,构建本国领先行业愿景

作为前沿科技与汽车制造业、交通出行行业等融合发展的产物,自动驾驶已被各国上升到国家战略高度,纷纷抢占技术与产业制高点。

在国内,国家发展改革委员会等11部委于2020年2月联合印发了《智能汽车创新发展战略》,提出到2025年实现有条件自动驾驶的智能汽车达到规模化生产,实现高度自动驾驶的智能汽车在特定环境下市场化应用。

展望2035到2050年,中国标准智能汽车体系全面建成,逐步实现智能汽车强国愿景。战略提出了构建以技术完善与示范应用为核心的技术创新体系、跨界融合的生态体系、先进完备的基础设施体系、系统完善的法规标准体系、科学规范的产品监管体系、全面高效的网络安全体系的智能汽车发展主要任务。表明国家对发展自动驾驶汽车的高度重视。

在美国,2020年1月,美国交通部发布了新的自动驾驶汽车政策《自动驾驶4.0》,该政策提出整合38个联邦部门、独立机构、委员会和总统行政办公室在自动驾驶领域的工作,为州政府和地方政府、创新者以及所有利益相关者提供美国政府有关自动驾驶汽车工作的指导,主要包括优先考虑安全,保障、推动创新,确保一致的监管方法,促进行业参与者、联邦及各州地方政府、标准制定组织等主体之间的协作和信息共享,以确保美国在自动驾驶技术领域的领先地位。

而在2020年3月公布的《智能交通系统战略规划2020~2025》中,美国政府强调自动驾驶、车联网已从研究阶段进入加速部署和应用阶段。2021年1月美国交通部发布《自动驾驶汽车综合计划》,该计划定义了实现自动驾驶系统愿景的三个目标,包括促进协作和透明度,现代化监管环境(主要是消除创新汽车设计、功能和操作等方面的不必要的监管障碍,并开发针对安全性的框架和工具,以评估自动驾驶系统的安全性能),以及为运输系统作准备。

该计划优先考虑自动驾驶系统的安全性问题,包括系统安全、网络安全、个人隐私与数据防止泄露等;同时对自动驾驶系统的应用场景进行定义,包括Robotaxi、无人物流车、无人巴士等。综合计划强调其在应对自动驾驶的发展中的灵活性,并通过促进信息流通、构建现代化监管环境以及推动合作关系以破除自动驾驶技术发展所面临的各种障碍,侧重于推进技术创新与保障安全性。

在欧洲,根据欧盟的《通往自动化之路:欧洲未来出行战略》中的自动驾驶时间进度表,欧洲计划于2020年在城市地区实现低速自动驾驶,到2022年前实现所有新车均配备通信功能的“车联网”模式,到2030年步入以完全自动驾驶为标准的社会,目标是使欧洲在完全自动驾驶领域处于世界领先地位。

日本也在积极推动自动驾驶的远景规划,2020年5月公布的《实现自动驾驶的相关报告和方案4.0》提出,到2025年将只需远程监控的无人自动驾驶服务扩大到全国40个区域范围。

2. 国内外持续完善道路测试与示范应用监管法规,为商业化开路

自2018年的《智能网联汽车道路测试管理规范(试行)》拉开我国自动驾驶道路测试序幕以来,各地纷纷推进道路测试并积转向示范应用、示范运营阶段。自动驾驶汽车距离大规模商用又近了一步。

目前,上海、北京、广州、长沙等城市已允许载人、载物、远程、编队行驶等测试情形。示范应用也已被提上日程,2019年9月上海出台《上海市智能网联汽车道路测试和示范应用管理办法(试行)》,成为全国首个颁发智能网联汽车示范应用牌照的城市。此后,国内多个城市陆续发放Robotaxi的示范应用牌照。

示范应用牌照标志着智能网联汽车领域从技术成熟向市场化、商业化跨出了坚实的一步,不局限于单纯的测试行为,开始尝试功能化的载人载货应用。《深圳市关于支持智能网联汽车发展的若干措施》则提出,在全市范围内有序开放更多街区、道路、机场、关口、港口作为智能网联车辆示范应用场景,推动无人化、智能化车辆广泛应用,鼓励开展开放场景内自动驾驶出租车、公交、短途接驳、物流配送、清扫车、停车场、高速道路等形式的示范应用。

而在2021年开年之际,国家工信部发布了《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范(试行)》的征求意见稿,该草案吸收了各地已在探索的高速场景测试、示范应用等情形,表明国家有意向自动驾驶商业化积极靠拢。该法案相比之前规定有三大亮点:其一,放开高速公路场景的测试与示范应用;其二,引入互认机制,在某地取得的测试牌照可以直接在其他省使用,或者无需重复提交申请材料;其三,正式从国家层面允许自动驾驶汽车的示范应用。国内的这些监管政策无疑为自动驾驶汽车的进一步发展铺平了道路。

在国外,各国在推进道路测试与示范应用方面呈现出加速态势,并逐步转向无人驾驶道路测试阶段。例如,韩国于2020年5月开始实施《促进和支持自动驾驶汽车商业化法》,允许L3级自动驾驶开展商业化示范。美国加州作为全球自动驾驶汽车道路测试与商业运营最为活跃的地区之一,其截止到2020年10月的道路测试报告显示,Nuro、AutoX以及Zoox等自动驾驶厂商都已被允许开展无人化的自动驾驶测试。

3. 国外立法积极推动Robotaxi的商业运营,为可持续规模化商用奠定基础

经过了多年的测试与试点探索,目前国外已在立法推动自动驾驶商业化。例如,2019年6月,美国佛罗里达州制定的自动驾驶立法,不仅在全球范围内率先将在道路上操作自动驾驶汽车合法化,而且提出了“自动驾驶汽车共享网络”这一全新的客运交通服务。基于这一设想,特斯拉车主将来可以通过“特斯拉网络”提供自动驾驶汽车共享服务。

此外,美国加州于2019年发放了自动驾驶运营牌照,但该运营模式存在运营空间限制及不得收取费用等条件,而在2020年加州公共事业委员会批准自动驾驶车辆运营商在州内提供收费性质的自动驾驶出租车运营服务,运营车辆包括配备人类驾驶员的自动驾驶车辆以及无人化自动驾驶车辆。而由于美国亚利桑那州的利好政策,谷歌旗下Waymo公司已于2020年10月在凤凰城率先推出完全无人驾驶出租车服务。

从自动驾驶的商业化价值角度看,自动驾驶的最终目的在于取代人类司机角色,当自动驾驶级别不断提高,人类安全员最终也需要被取消,自动驾驶的商业化价值才能得到最大体现。

而在出租车领域,无安全员的自动驾驶更能够突显其商业化价值,当人类司机甚至人类安全员被取缔,人类司机的成本将归零,成本只剩下行驶油费或电费、维修保养费用等,进而其商业化价值才能不断彰显出现。从自动驾驶的成本角度看,自动驾驶的研发与应用的过程本身就存在成本高昂的现实,自动驾驶汽车最终进入商业化阶段才能消化其在研发测试与生产制造过程中的成本,否则难以有效实现大规模的应用。这也就是为何西方国家已在纷纷推进自动驾驶汽车商业化的政策与立法。

4. 重视车联网相关的个人信息保护,保障车联网信息安全

一方面,自动驾驶技术依赖于感知的输入、计算模型以及大量的道路场景数据,需要通过大量的路测来不断训练自动驾驶系统的场景遍历性;数据对自动驾驶系统研发和改进至关重要,已然成为商业竞争的核心,数据的价值在自动驾驶领域由此大大彰显。

另一方面,自动驾驶汽车作为移动的计算设备,能够收集到的数据不仅范围广、数量大、质量高,并且包含巨大的经济效益。无论是对于公共部门还是私主体而言,包括自动驾驶企业、执法机构、新闻媒体、私人调查人员和保险公司等,自动驾驶车辆使用者的位置和路上行为数据具有颇高价值。

此外,位置信息和个人信息结合的产物,将成为商业营销的工具。因此,在自动驾驶汽车的语境下,由于数据所蕴藏的巨大价值,无论就个人信息而言还是就非个人数据而言,隐私保护和数据产权都将成为一个绕不过去的重大话题。

2020年,欧盟和美国均强调了车联网环境下的个人数据保护的重要性,并进行专门规范,特别是欧盟对车联网相关的个人数据保护的重视程度较高。

美国在2020年1月发布的《自动驾驶4.0》中确立了确保隐私和数据安全的技术原则,将采用基于风险的整体方法来保护数据的安全性和公众的隐私,包括保护驾驶员和乘客的数据以及被动第三方的数据(如行人数据)免受诸如未授权访问、收集、使用或共享等行为导致的隐私风险。

欧盟在2020年2月公开征求意见的《在联网车辆和出行相关应用环境下处理个人数据的指南》中针对车联网中的个人数据保护提出了具体要求。

第一,相关企业承担《通用数据条例》(GDPR)下的数据保护义务,同时应当告知数据主体关于数据控制者、处理者的相关信息以及数据主体相关权利,确保个人隐私在车联网环境下得到保障。

第二,个人数据特别是个人相关的地理位置数据,只有在必要的情况下才能收集。

第三,相关企业及数据控制者应当采取防御性措施来阻止他人未经授权访问、获取相关数据。

此外,《指南》亦设置了数据传输的限制条件与在Wi-Fi环境下的数据使用及流通规则。总之,欧盟试图在复杂的车联网数据网络环境下,结合GDPR的规定对行业做出积极指引,强调对个人数据的保护与谨慎处理。

5. 监管聚焦自动驾驶安全性能与驾驶安全,逐步完善相关标准要求

安全性能始终是自动驾驶发展的重中之重。

在美国,连续四年来,美国发布的自动驾驶汽车政策的核心是自动驾驶系统的安全性能标准,并与行业一起不断迭代这些标准,以适应自动驾驶技术发展趋势。

2020年1月发布的《自动驾驶4.0》进一步扩大覆盖至38个与安全开发和自动驾驶技术集成有直接或间接利益相关的内容。2020年6月,美国高速公路安全管理局(NHTSA)启动AV TEST计划并在9月推出公共在线工具,旨在提高自动驾驶汽车研发和测试的透明度和安全性,通过数据共享方式使公众了解到制造商、开发商、运营商以及各级政府发布的与道路测试与系统开发相关的信息。对道路测试与系统开发的全方位公开可以实现信息对等流通,一方面倒逼制造商等主体更加主动地保障安全性能,另一方面给予消费者全面了解自动驾驶信息的平等机会,根据其真实性能状况作出有效选择。

2020年12月3日,在此前的自动驾驶系统政策指南等工作的基础上,美国NHTSA就为自动驾驶系统(autonomous driving system,ADS)制定新的安全框架征求利益相关方的意见。ADS即可以执行所有驾驶功能的自动驾驶汽车软硬件结合。

NHTSA指出,ADS安全框架完全不同于联邦机动车安全标准(FMVSS)等既有汽车监管,其合理性在于,自动驾驶汽车相关的技术仍在不断发展,未来会涌现更多新的创新,因此需要避免早期限制性监管阻碍技术的未来发展。

ADS安全框架聚焦于感知、认知、规划、控制等自动驾驶系统核心功能,旨在帮助自动驾驶系统的制造商评估、验证其系统的安全性。该安全框架将动态调整,包括自愿的或监管性的监测机制(报告、披露等)和最佳实践做法等,例如自愿性的安全自我评估(voluntary safety self-assessment)。

在日本,2020年5月开始实施的日本《道路运输车辆法(修正案)》对L3级别的自动驾驶安全要求作出明确规定,允许人类驾驶员在自动驾驶过程中使用手机或观看车载电视的前提是能够快速恢复手动驾驶,本质上要求人类驾驶员在自动驾驶开启的过程中并不能完全放松警惕意识与安全意识,保持随时可实现手动驾驶的状态。

此外,2020年6月联合国欧洲经济委员会通过了一份具有约束力的国际法规“L3级别”《ALKS车道自动保持系统条例》,其中核心内容是安全条款(system safety and fail-safe response),对L3级别的自动驾驶系统设计研发有较高的安全性要求,防止一切可预防可预见的事故发生,且要求网络安全级别能够有效防止网络攻击以及制止网络威胁和漏洞的不利影响,同时要求人类驾驶员仍需专注于驾驶任务,即人类驾驶员处于注意力集中状态。

总之,各国各地区在推动自动驾驶发展的过程中,对安全性要求始终保持极其谨慎的态度,通过探索自动驾驶系统安全框架或指南,推动安全性能信息的公开,规范研发过程中的技术要求,规范人类安全员的驾驶行为,尽可能全面地保障自动驾驶的运行安全。

三、展望:为迈向无人驾驶时代做好制度规则准备

短期来看,立法和监管的完善对于自动驾驶技术成熟和应用至关重要;长期来看,自动驾驶的影响都将是巨大的,汽车制造业、保险、交通、医疗、信息通信、数字娱乐等诸多产业以及法律、伦理等相关领域,都将被波及。政策制定者需要积极绸缪自动驾驶汽车的未来。

1. 修订并完善既有法律,移除相关监管障碍,赋予自动驾驶系统合法地位

目前而言,虽然自2017年起相关法规已允许自动驾驶汽车的道路(包括高速公路)测试与示范应用,但完全无人化的自动驾驶汽车仍面临合法性难题,亟需修订汽车和道路交通领域阻碍性的既有法律法规,为无人驾驶汽车建立新的监管框架。

首要的监管障碍是,《道路交通安全法》及相关条例仅允许依法取得了机动车驾驶证的有资格驾驶人驾驶机动车上路,自动驾驶系统尚不具有作为“合法驾驶人”的法律地位。而在美欧等发达国家,自动驾驶系统已被赋予了合法地位,即自动驾驶系统可以取代人类驾驶员来执行所有动态驾驶任务,这为无人驾驶汽车的发展落地奠定了法律基础。

因此,我国立法需要认可自动驾驶系统的合法性,这意味着驾驶汽车的司机除了是人类,也可以是汽车软硬件组成的自动驾驶系统。总之,认可自动驾驶系统的合法性,规定L3级以上尤其是高度自动驾驶汽车与完全自动驾驶汽车可不需要人类驾驶员,将助推无人驾驶汽车发展落地。

2. 明确准入标准与豁免制度,同时为自动驾驶系统探索建立新的安全标准

现阶段,我国关于自动驾驶汽车的产品标准采取强制性检验与自证模式相结合的路径。但关于产品豁免的实施细则仍待出台。为了适应自动驾驶汽车的发展,2018年汽车产品准入豁免制度开始建立,2019年,工信部开始就《道路机动车辆生产企业及产品准入新技术、新工艺、新材料应用评估程序》的制定对外公开征求意见,在正式颁布之前,现阶段如何具体地申请产品豁免仍处于不确定状态。

根据征求意见稿,产品准入豁免机制并不预设豁免数量,而是根据实际申请进行对应的具体审查,同时,必要时审查结果附带豁免期限、实施区域等限制性措施。产品豁免制度需尽快出台,产品豁免制度的缺失是自动驾驶汽车量产发展的障碍。明确自动驾驶汽车的产品准入标准,以及推动产品豁免规定的制定,能够为自动驾驶汽车进入市场提供保障。

长远来看,自动驾驶系统将需要区别于传统机动车的新的安全标准,美国采取的路径是与行业携手制定政策指南,并在此基础上逐步推进建立具有适应性的自动驾驶系统安全框架(主要聚焦性能标准),并配以自愿、强制相结合的监管机制。

该监管路径值得借鉴,确保所采取的监管框架具有灵活性与适应性,而非在一开始就制定强制性标准,以跟上自动驾驶技术发展步伐。因此,我国需要在国家层面探索建立自动驾驶系统安全框架(autonomous driving system safety framework),并辅以自愿或强制的安全评估、报告、信息披露等机制来推动自动驾驶系统的制造商评估、验证或改进其系统的安全性,以此推动自动驾驶系统成熟落地。

3. 大力支持虚拟仿真技术与平台,将其作为自动驾驶安全性提升、测试与验证的必要机制

自动驾驶技术的发展应用离不开测试,需要通过大量测试来验证并提升技术的安全性能和成熟度。但就目前而言,一方面监管政策对测试牌照、测试道路等有着严格的限制,另一方面实际道路测试还面临着测试成本问题,均不利于自动驾驶技术快速发展迭代。

由于实际道路测试的诸多限制,仿真技术和仿真测试就成为了推动自动驾驶行业发展的新引擎。例如,《深圳市关于支持智能网联汽车发展的若干措施》明确支持城市级场景仿真。以高精度地图为基础,集成工业级的车辆动力学模型和专业的渲染引擎,辅以三维重建技术和虚实一体交通流,可以实现自动驾驶感知、决策、控制等全部模块的闭环仿真验证。现有的虚拟仿真测试验证已经可以支撑相当部分的自动驾驶汽车的安全性测试与验证,是自动驾驶技术发展迭代的关键。

更进一步而言,虚拟仿真测试技术将显著提升测试安全性、大幅降低测试周期、显著扩大测试容量,将在智能网联汽车的落地应用过程中发挥不可或缺的作用,能够进一步加快自动驾驶汽车的落地应用。

此外,道路测试与仿真测试属于互补关系,从道路测试中获得的经验可以融入仿真测试以改进自动驾驶系统(autonomous driving system,ADS),而仿真测试则可以模拟现实中很少遇到的场景,从而弥补道路测试的不足。

实际上,自动驾驶汽车已经进行了大量道路测试并不意味着其足以商业部署,而只进行了仿真测试的自动驾驶系统也不意味着其无法用于道路测试与示范应用。目前,国内外自动驾驶厂商都在加大布局仿真平台建设。仿真平台涵盖道路场景、交通流、车载传感和车辆动力学等仿真模型,可满足研发时的精细调试和测试时批量运行的不同需求,可轻松模拟驾驶日行百万公路,相比于实际道路测试,将更能加速技术发展迭代。

因此,相关政策需要大力支持虚拟仿真技术发展,把虚拟仿真测试验证平台纳入自动驾驶基础设施建设,将其作为自动驾驶安全性测试与验证的必要机制,为促进自动驾驶汽车测试与准入检测验证等提供创新技术设施和加速器。

实际上,从加速技术发展、降低自动驾驶行业成本的角度出发,完全可以将仿真测试作为封闭场所测试的替代物,即经过足够仿真测试并达到一定安全性的自动驾驶汽车系统无需封闭场所测试即可上路测试。在这一机制下,封闭测试场更多发挥自动驾驶检测、验证功能,而非承担道路测试功能。

4. 探索自动驾驶汽车商业落地规则,鼓励无人驾驶汽车的测试、试点与商业运营

无人驾驶是自动驾驶汽车的终极目标,也是西方国家的发力点,Robotaxi、无人物流配送等新商业模式开始在国外获得监管认可。

就我国而言,当前国家层面积极鼓励自动驾驶汽车的道路测试(包括高速公路测试)与示范应用等,一些地方城市也在探索不配备安全员而是进行远程监管的无人驾驶汽车道路测试,以及自动驾驶出租汽车的示范应用与商业试点。

这意味着,当前国家层面的政策以道路测试与示范应用等为主,为自动驾驶汽车的最终商业化积累经验。但在地方层面,国家关于深圳建设中国特色社会主义先行示范区的相关政策,支持深圳用足用好经济特区立法权,赋予深圳在人工智能、无人驾驶等领域的先行先试权,支持深圳充分利用经济特区立法权进行探索。

以此为契机,深圳有必要在国内关于自动驾驶汽车道路测试与示范应用、试点运营的基础上,制定自动驾驶汽车(含无人驾驶)商业运营相关的制度规则,包括自动驾驶系统安全标准、产品准入与豁免、保险与责任、数据保护等,以此打造自动驾驶技术发展与产业应用高地,助力我国交通强国建设。此外,需要加快推进无人驾驶的自动驾驶汽车的测试、试点与商用等工作。

参考资料:
[1] 参见《2020年全球自动驾驶行业报告》,https://mp.weixin.qq.com/s/GgYhv9QcuRsAc2SxO38Eew

[2] 参见《腾讯人工智能白皮书:泛在智能》,https://mp.weixin.qq.com/s/JKFWwhw2zqemzyBqtd_XWg

[3] 《智能汽车创新发展战略》,https://www.ndrc.gov.cn/xxgk/zcfb/tz/202002/t20200224_1221077_ext.html

[4] Ensuring American Leadership in Automated Vehicle Technologies: Automated Vehicles 4.0, https://www.transportation.gov/sites/dot.gov/files/2020-02/EnsuringAmericanLeadershipAVTech4.pdf

[5] ITS Strategic Plan 2020-2025, https://www.its.dot.gov/stratplan2020/

[6] Automated Vehicles Comprehensive Plan,

https://www.transportation.gov/av/avcp

[7] 参见中国智能交通协会:《日本发布4.0版自动驾驶实施方案》,2020年5月27日,http://www.its-china.org.cn/ITS_China/SvoteDao?CREMARKS=0&sid=1590541515

[8] 远程测试是指测试车辆设置远程驾驶员座位,并由测试驾驶员在远程驾驶员座位监控、操控测试车辆的智能网联汽车测试。

[9] 参见《上海颁发智能网联汽车示范应用牌照》,http://www.cac.gov.cn/2019-09/23/c_1570766797991667.htm

[10] 参见《深圳市关于支持智能网联汽车发展的若干措施》,http://fgw.sz.gov.cn/zwgk/qt/tzgg/content/post_7626573.html

[11] 参见《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范(试行)》(征求意见稿),https://www.miit.gov.cn/gzcy/yjzj/art/2021/art_bd5ef75343a44e01b3bc87cb7593bc45.html

[12] 参见《韩国立法护航自动驾驶商业化》,http://www.cnautonews.com/gd/202008/t20200825_646201.html

[13] 中国信通院:《全球自动驾驶战略与政策观察(2020)》,https://pdf.dfcfw.com/pdf/H3_AP202012301445361100_1.pdf?1609355531000.pdf

[14] 曹建峰:《2019年全球人工智能治理报告:从科技中心主义到科技人文协作》,https://mp.weixin.qq.com/s/lgB1-gcArjoZwObuf6hW1g

[15] Guidelines 1/2020 on processing personal data in the context of connected vehicles and mobility related applications, https://edpb.europa.eu/our-work-tools/public-consultations-art-704/2020/guidelines-12020-processing-personal-data-context_en

[16] Framework for Automated Driving System Safety, ,https://www.federalregister.gov/documents/2020/12/03/2020-25930/framework-for-automated-driving-system-safety

[17] 参见《日本解除对L3级自动驾驶汽车的管制》,2020年4月28日,http://www.its-china.org.cn/SvoteDao?CREMARKS=0&sid=1588039890

[18] Uniform provisions concerning the approval of vehicles with regards to Automated Lane Keeping System,

https://undocs.org/ECE/TRANS/WP.29/2020/81

[19] 曹建峰:《关于自动驾驶汽车法律政策的十点思考》,https://zhuanlan.zhihu.com/p/45071635

来源:腾讯研究院

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