华婷婷热点关注|自动驾驶发展的五个层级和立法的四个阶段-智能机器人产业创新创业服务平台

华婷婷

自动驾驶正在逐渐从科幻走向现实，虽然我们距离自动驾驶全面到来还有相当长的距离，但自动驾驶的周边产业和配套设施已经提上计划日程。
著名社科学者尤瓦尔·赫拉利在其简史系列的最新一作《今日简史》中曾提到：“自动驾驶时代的交通法，可能是人类有史以来唯一被100%精确执行的法律，因为执行它的不是懂得变通的人类，而是完全不懂变通的机器。”
这意味着，在自动驾驶的设计与制造中，法律成为了社会伦理与算法之间的纽带。一些诸如“电车悖论”这样持续数百年的伦理讨论，需要得出一个可以公允的答案落实为法律，再以代码的形式写入算法的“大脑”。
众所周知，业界将自动驾驶分为 L1 - L5 五个等级，而在法律人看来自动驾驶立法对应这 5 个等级的落地也分为四个发展阶段。
2018年9月13日，中国法学会研究部与腾讯研究院共同举办第二期“法律人的互联网思维”系列研修会，问题聚焦自动驾驶汽车的技术、产业和法律维度。
以下为演讲嘉宾厚势汽车创始人、CEO邓煜坤，中国电子信息产业发展研究院（赛迪研究院）政策法规所副所长栾群的分享内容。
01
邓煜坤先生作为产业界的代表，向与会者介绍了全球及我国自动驾驶汽车产业的发展现状与市场展望。
厚势汽车创始人、CEO 邓煜坤

自动驾驶是多种高精尖学科和技术在车辆上的融合。作为近年来科技领域的一门显学，自动驾驶的概念在市场上被炒得火热，今天这里自动驾驶汽车量产，明天那里自动驾驶汽车投入运行。
但就目前来看，这些不用上税的宣传，和实际的情况存在不小差距，普通乘客日常方便地搭乘完全无人驾驶的智能汽车出行，至少在五到十年间是不容易实现的。
多家媒体报道，曾经以宣传“自动驾驶”为卖点的特斯拉，也因为存在误导消费者的嫌疑导致交通事故而不再其中文网站上使用“自动驾驶”来描述其Autopilot功能，因为严格说来，称其为“辅助驾驶”更贴切。
关于自动驾驶的分级，目前国际上普遍认可的是SAE（国际汽车工程师协会）的标准，分为L0-L5，共六级，SAE在2018年6月份对该标准做了最新的修订。
L1之前是L0级，意味着完全为手动人工操作，系统最多只提供一些辅助的警告和信号，比如倒车时候的雷达提醒、行车时候的距离提醒；L1便有一些辅助功能介入驾驶操作，可称为辅助驾驶。
比如自适应巡航、自动紧急刹车等，系统开始对车辆有主动的操控行为；L2系统能自动驾驶车辆，但驾驶员要时刻保持注意力，随时准备接管汽车的驾驶。
L3的自动驾驶实现了较高程度的机器操作，驾驶员可以完全放弃操控，只有在少数情况下需要接管汽车；而L3与L4间存在着巨大的鸿沟，即方向盘完全消失。
L3系统需要考虑人机协同，人类操作和机器操作的切换，L4则不考虑人类介入车辆的操作。到了最高的L5就实现了道路车辆的完全智能化。

与之类似，我们的交通大社会也相应可以分为若干阶段。
L0级智能交通社会，所有的车辆没有任何智能和自动化；L1级智能的交通社会，在局部已经有智能车辆和自动驾驶车辆出现，比如现在的地铁就有自动驾驶的，有些车辆也增加了智能的元素。
L2级智能交通社会，自动驾驶汽车开始批量驶上马路，自动驾驶车辆能很大程度上解决人们的出行问题；到了L3级别，整个社会主要的交通和运输，主要由自动驾驶车辆完成，少数情况需要人类驾驶和干预。
L4是完全自动+智能的交通社会，各种路况都不需要人类干预，没有路就插翅而飞，逢山越过，遇水潜行，人类实现完全自由自在的出行。不过这个时代可能会很遥远，就像数的无穷大。
下面我们简要回顾了自动驾驶的发展历史。
最早的自动驾驶尝试，来自于军事需求。
1984年，美国国防高级研究计划局（Defense Advanced Research Projects Agency，简称DARPA）与陆军合作研发自动驾驶车辆，DARPA从2004年开始推出无人驾驶挑战赛，将自动驾驶推向一个社会（主要是各计算机顶尖高校，如斯坦福、伯克利、CMU）多方参与的新台阶。
近年来，随着人工智能技术的发展，自动驾驶概念获得了商业机构的疯狂追捧。
包括特斯拉、通用汽车、Uber（优步）、Google（谷歌）在内的汽车、互联网公司，纷纷重金投入自动驾驶方面的研究与开发。
厚势汽车团队通过比较Waymo公司（谷歌母公司旗下的自动驾驶公司，即传统叫法“谷歌自动驾驶部门”）与国内同类企业的专门研究发现，在自动驾驶技术综合水平和能力来说，国内企业与Waymo仍存在着量级差别，当然这也可以说着国内企业拥有巨大的发展潜力和上升空间。

接下来，我们从技术、成本和投入、信息安全、法律法规和社会伦理、民众接受度等维度分析一下自动驾驶技术当下面临的问题，简单说来，实现完全意义的自动驾驶，任重道远。
首先，相较于人类最初对自动驾驶的幻想，当下技术虽然取得很多长足进步，但是仍缺乏根本性的突破。
在环境感知层面，汽车需要通过摄像机、雷达等传感器模拟人的耳朵和眼睛；在决策与规划层面，智能的高性能计算机系统相当于人类驾驶员的大脑，成为掌控驾驶的中枢；在控制与执行层面，未来方向盘的消失预示着传统的手脚操作将转化为智能化线控。
而目前，这些技术离大规模商业化还有不小距离，抑或是商业化成本太高。

从谷歌公布的资料来看，谷歌Waymo的自动驾驶测试都是在道路比较规范，标记比较清晰，人口相对稀疏的规范街道中进行的。
而现实的驾驶，面临的环境是千变万化、非常复杂的。自动驾驶现有的数据库根本无法记录、匹配所有的情况。信息的获取和处理仍存在很多问题。

在目前“弱人工智能”的背景下，相对于围棋一类游戏的规则清晰，道路交通的场景复杂多变，特别是面对生命体意识和行为的不确定性，使得自动驾驶的判断还是很低效和困难的，比如，在拥挤车流中如何判断人类驾驶员是否要并道、判断行人是否要从前方加速穿越还是退回去。
不仅仅是中国，包括美国、加拿大在内等发达国家在这个领域目前也没有特别大的突破。
当前人工智能还是弱智能，人工智能下一个大的飞跃不知道什么时候能到来，甚至有学者认为，强人工智能时代永远不会到来。
在AlphaGo打败韩国围棋高手李世石之前，上一次人工智能带给人类社会的惊喜，已经是上个世纪90年代“深蓝”打败国际象棋大师卡斯帕罗夫之远了。

无论是传感器、算法、高精地图，抑或是整体集成，各个层面都还有很多问题需要突破。面对信息安全亦然，汽车越智能、自动化程度越高，被黑客攻击的危险就越大。
腾讯科恩实验室在汽车网联安全方面很早就开始了专门的研究。
以智能技术著称的特斯拉，每出一款新车，腾讯科恩实验室就能很快找出其若干漏洞，破解系统，直接远程控制车辆。他们将系统安全漏洞报告给特斯拉，多次获得特斯拉的高度认可和马斯克亲笔信的感谢。
设想某一天，自动驾驶的系统崩溃了或是被恐怖主义黑客劫持了，整座城市就有可能陷入瘫痪和灾难之中，这些都是对技术的巨大的考验。
但即使我们的技术可以实现真正意义上的自动驾驶，目前来看成本还是非常高的。
第一，车体本身，包括车身、激光雷达、摄像头、计算芯片等高精尖部件。若干车企宣布了2020-2021年左右实现L3自动驾驶车辆量产计划，从目前来看，整套自动驾驶系统最便宜也要3万美元以上，相当于一辆中级车的价格。
第二，基建，我们的道路要符合自动驾驶的标准，需要众多通讯设备的建设，类似手机通讯的基站。
第三，功耗，所谓功耗就是自动驾驶系统在感知环境、定位和构建地图、路径规划以及决策过程中进行数据处理、传输的能源消耗，这个功耗需求对车载电池是个巨大的挑战。
第四，带宽，实时更新高精地图需要的带宽目前的4G,甚至5G都难以满足。目前技术的发展，距离商业宣传的完全智能、低事故率还有很大的差距。

有关自动驾驶的法律法规、技术伦理的研究还远远不够完善。特别是与欧美国家相比，我国的立法规制稍显滞后。
例如关于路测的规范，根据腾讯研究院的研究报告，美国内华达州早在2012年率先立法允许自动驾驶车辆进行路测，英国在2015年发布了相关道路交通法规。我们直到2017年底才由北京市出台了第一份相关规定。
另外，管理者跟民众的接受度也是一个重要因素。理论上，自动驾驶驾驶技术可以避免人为因素，减少90%以上的事故率。
但处于测试阶段的自动驾驶汽车，只要发生一件交通事故，就会引起人们极大的恐慌与非议。
首先，民众会觉得自动驾驶不靠谱，并不像宣传那样安全；其次是管理者，由于承受到民众的压力，在推进自动驾驶的进程中也相对谨慎和保守。新生事物的发展速度与程度不仅仅与技术相关，还同社会的管理、民众的接受度有着很大关系。

相对于自动驾驶，民众和管理者对于新能源汽车的接受程度就显得相对包容很多。
虽然新能源汽车也存在着续航里程短，车型少，充电慢，充电难，以及潜在的火灾风险等等，但是人们对更好驾乘体验的向往，对蓝天白云的向往，使得新能源汽车的接受程度和市场推广相对顺利。
自动驾驶与新能源汽车同样存在着事故风险，民众/管理者不同的接受程度，也是自动驾驶行业面临的重大考验。

国内的新兴的自动驾驶公司非常多，整套解决方案的代表有Roadstar.AI、Momenta、PlusAI、Pony.AI，专注于物流车自动驾驶的有图森未来，专注于无人公交车的有青飞智能，专注于港口卡车自动驾驶的有主线科技等等。
包罗万象的全能自动驾驶系统，就目前的技术条件来看还比较困难。但是在一些细分领域，自动驾驶却可以率先实现落地，例如港口的集装箱货车、钢铁厂中的内部物流车，以及园区的接驳车等等。
在垂直领域深耕，以及与行业寡头进行合作，是推进自动驾驶技术快速落地的趋势。

自动驾驶车辆在各细分领域的应用
最后，近年来AI和自动驾驶领域的爆炸性发展，相关人才严重不足也是行业面临的一个严峻问题。
厚势汽车做自动驾驶领域和新能源汽车领域智库研究，同时和中国汽车产业培训基地、上海交通大学、同济大学进行合作，提供自动驾驶和AI领域的培训课程，已为十数个主机厂和Tier1及新兴汽车科技公司提供了数十批次技术培训和行业趋势培训，获得业内的高度认可。
总而言之，安全、自由、高效的出行，始终是人类的梦想。从陆海空出行到太空漫步，人类不计成本的投入，皆源于对自由出行梦想的追求。我们对自动驾驶的未来充满信心，但也要保持谨慎、理性的态度。

02
中国电子信息产业发展研究院（赛迪研究院）政策法规所栾群副所长作为行业与法律紧密结合的领域专家，向与会者详述了智能网联汽车的行业发展与法律问题。
中国电子信息产业发展研究院（赛迪研究院）
政策法规所副所长 栾群

智能网联汽车的发展是一个漫长的历程，我们所看到的一些标志性、突破性的成果，都是经过长时间的产业积淀而形成的。
1925年，一台名为“美国奇迹”的无线遥控车的诞生，可以被视作自动驾驶（无人驾驶）的起点，而这恰好与我国“中国制造2025”计划三步走的第一步实现时间相距100年。
在近100年的历史中，整个产业历经了从概念诞生，到技术落地，再到逐渐走向产业化、商用化的步骤和过程。
1939年，美国通用汽车首次正式的提出了无人驾驶的概念。1970年，就有部分车企尝试用射频技术来实现自动驾驶的落地。而直到“美国奇迹”无线遥控车问世70年之后的1995年，美国的卡内基梅隆大学才真正地让无人驾驶汽车在洲际的公路上进行了测试。2009年，Google开始了无人驾驶的项目。
此后，众多车企、科技公司、研究机构纷纷投入自动驾驶的研发和测试中。

国内外大量互联网科技企业、车企以及创业公司参与到自动驾驶研发和测试之中，希望占据产业制高点。

自动驾驶的技术，可以主要分为硬件与软件两个方面。硬件主要是以传感器为代表的高精度地图，V2X的物联网的通信技术，以及决策芯片和算法；而软件则包括车控软件、操作系统、自动驾驶软件和应用类的软件等。

在智能网联汽车行业发展过程中，也会遇到的一些政策和法律问题。目前学界、业界、政界基本上形成了一种共识，即人工智能的发展可能在各个行业、各个领域多点开花。
但自动驾驶仍然是目前为止我们可以确定的人工智能最大的应用领域。在新一代人工智能发展规划里，就有关于人工智能和自动驾驶的相关内容。
与此同时，工信部也编制了促进新一代人工智能产业发展三年行动计划，以及汽车产业中长期发展规划等。
有趣的是，李克强总理在前不久出访德国时，与德国默克尔总理签署了中德加强网联汽车合作的文件。而清华大学工程系的李克强教授也主导起草了智能网联汽车技术路线图，以及相关标准的设置。
除了行业管理部门和发改委作为宏观经济调控部门之外，具体相关的部门就包括交通部、公安部，甚至测绘局等机关。
自动驾驶所需要的厘米级高精地图，涉及到地理测绘的一些保密要求，例如道路的曲率、坡度、高程等等。未来我们汽车的轨迹，以及在车里做过的事、说过的话等等都可能会变成数据。


当我们在讨论自动驾驶的时候，虽然讨论的对象是相同的，但不同的命名也体现出不同的侧重。例如，“智能网联汽车”实际上是从汽车/产品的角度，而“车联网”，则是从网络建设的这个角度出发的。
“自动驾驶”更强调人的角色，而“智慧交通”则是从更宏观的层面规划整个系统。
制造强国，标准先行。工信部和国家标准委员会共同推出了国家车网联产业标准体系建设指南。
其附录中包含了智能网联汽车的标准体系表，具体包括术语定义等基础、通用规范、产品预计是应用以及相关标准四个部分。而目前我国的立法现状，主要涉及信息、通信、交通管理、公路、测绘、质量、召回和标准八个方面。


对智能网联汽车的管理，主要涉及工信部、交通部门、公安部、测绘局、国标委、保监会、发改委等。
另外，还有一些行业组织，包括工信部主导的国汽智能网连汽车研究院有限公司、发改委主导的国家产业创新中心，以及行业协会等等。从各个层面推动智能网联汽车产业的发展。

此外，工信部、公安部、交通部今年出台了《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》，主要规定了：
第一，“谁来做”—测试主体、测试驾驶人及测试车辆要求；
第二，“怎么做”—测试申请及审核程序、测试工作管理要求；
第三，“出事了怎么办”—交通违法和事故处理。

但在地方层面，去年12月北京市就率先发布了关于自动驾驶车辆道路测试有关工作的指导意见和管理实施细则。截至今年7月，北京、上海、重庆、天津，四个直辖市已经全部发布了对于智能网联汽车道路测试的管理办法。

谈及目前的法律障碍，民事法律最主要的就是侵权责任法，例如其中规定的产品责任类型与划分，智能网联汽车产品的侵权责任不仅涉及传统的生产者和销售者，还涉及到产品的设计者。在刑法层面也涉及到交通肇事罪、危险驾驶罪等罪名内容的重新认定和判断。

另外，在交通法规方面，也存在一些法律障碍。例如目前所有关于道路和交通管理法规起草的技术基础，都是人类驾驶。而当人类驾驶员消失之后，这些法规的合理性需要进一步探讨。

另外，还涉及测绘法以及银保监会的监管。经过实地调研发现，保险行业完全可以在自动驾驶产业发展的过程发挥更大的作用。
不同于我国家行业主管部门与行业协会制定行业标准的情况，欧洲的标准大多为保险公司制定的。究其原因就在于，保险公司作为最终的赔偿方，需要制定更为严格细致的标准去规范行业行为。

展望自动驾驶产业的未来，智能网联汽车产业的发展和社会发展是高度同步的。从法律设计角度来看，大体可分为：传统道交法和相关法律调整阶段、道路测试阶段、试商用阶段和规模化商用阶段。目前我国的立法现状正处于第二阶段。但是随着技术的发展与阶段的变化，无人驾驶的法律标准也会随之不断更新。

也许未来人类驾驶会完全被自动驾驶取代，甚至成为违法行为也未可知。因为，自动驾驶相对人类驾驶的经济型主要体现在：相对低事故率与道路资源集约。另外，人类的生理限制，也使得自动驾驶的优势更加明显。所谓“懒人推动世界进步”，也不无道理。
除此之外，自动驾驶领域还有很多涉及刑事、交通、测绘等诸多法律、道德、伦理问题有待研究与解决。

03
法律人的互联网思维研修会简介
当下，全球正经历新一轮的科技和产业变革，智能化将成为未来社会的重要特征。我们身处其中，已感受到其带来的巨大变化。
作为法律人，我们看到了智能时代带来的一系列新问题技术作为社会管理的有效手段，既能解决以往法律上难以解决的难题，也会对传统的法律体系构成严重挑战。
法律制度如何回应新技术的发展，逐步形成新技术时代下自洽和谐的法律制度，有赖于技术人和法律人的互动与协同。主动拥抱技术、利用技术，会极大扩展和启发法律人的思维模式和知识框架，迸发出利用技术解决法律难题的智慧火花。
在此背景下，了解新技术及其背后的原理，是法律人回应时代发展的必经之路。
为此，中国法学会研究部与腾讯研究院共同举办“法律人的互联网思维”系列研修会。研修会将邀请国内外知名互联网专家，围绕新技术革命各细分领域进行深入浅出的讲解，使法律人对新一轮科技革命的前沿技术和产业实践有更深入的认识，促成法律人互联网思维的飞跃。
除了主讲人的精彩演讲，研修会还提供现场讨论时段，让参会人分享见解、互动交流，共同探讨互联网时代下新技术对法律挑战的解决之道。
第一期主题是从互联网到区块链，第二期主题为自动驾驶汽车的技术、产业和法律维度。我们诚邀政府、学界、产业界等各领域的技术与法律专家共同参与，共享开发和治理的经验，共谋技术与法律的和谐。END
对接产业商机
分享行业干货

长按二维码关注智能机器人创新创业服务平台