2024-07-10
国家发展改革委等部门近期印发了《关于打造消费新场景培育消费新增长点的措施》,提出要稳步推进自动驾驶商业化落地运营,打造高阶智能驾驶新场景,开展智能汽车“车路云一体化”应用试点。这释放出我国进一步支持发展更高级别自动驾驶的明确信号。
在科技日新月异的当下,汽车向电动、智能、共享等方向发展已是大势所趋。推进自动驾驶商业化,打造智能驾驶新场景,不仅能便利市民出行,提高交通效率,改善交通流动性,而且能助力公共交通和物流产业发展,推动科技与产业的升级。不过,科技是一把“双刃剑”,在给人们带来便利的同时,也可能引发新的风险和挑战,如自动驾驶技术的普及可能带来安全隐患、数据隐私泄露以及伦理困境等。
与人工驾驶技术相比,自动驾驶技术高度依赖感知输入、计算模型以及道路场景数据等智能技术,这给自动驾驶汽车安全行驶带来了更多挑战。因此,法律上的积极应对显得尤为重要。通过法律的规范、引领作用,不但可以防范潜在风险,保障技术在安全、可靠的前提下发展,而且可以为自动驾驶技术的研发和应用提供稳定、可预期的制度环境,促进自动驾驶技术的公平竞争和产业创新,从而推动整个产业的技术进步和创新发展。
为推动自动驾驶汽车合法上路,近年来,我国先后出台多个政策规范,如《智能网联汽车准入和上路通行试点实施指南(试行)》明确L3级(有条件自动驾驶)以上自动驾驶汽车准入要求,为相关企业与产品市场准入提供了执行依据;《自动驾驶汽车运输安全服务指南(试行)》提出在保障运输安全的前提下,鼓励在封闭场景内使用自动驾驶汽车,并支持使用自动驾驶汽车从事运输经营活动。
与此同时,一些地方也出台了与自动驾驶技术相关的法规文件,如《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》对自动驾驶汽车道路测试、示范应用、准入登记、使用管理、交通违法及事故处理、法律责任等进行了全链条立法;北京市近日公布的《北京市自动驾驶汽车条例(征求意见稿)》,从管理机制、产业创新发展、基础设施规划建设、创新活动规范、安全保障等方面进行了法规制度设计。可以说,这些都为自动驾驶行业提供了有力支持。
当然也要认识到,高阶、高速自动驾驶商业化落地仍需要时间。安全是自动驾驶商业化的基础。有研究指出,自动驾驶系统至少要进行110亿英里(约177亿公里)测试,才能满足量产安全条件。我国目前有的自动驾驶测试里程已达1亿公里,但距离177亿公里这一目标仍有不小差距。与安全问题相关的还有风险责任划分问题,目前国内虽有相关立法对自动驾驶事故责任进行了规定,但存在规定不统一、责任划分不合理等问题。此外,投资回报率也是制约自动驾驶技术及产业发展的另一重要因素。自动驾驶算法演进需要大量的时间和金钱投入,如何保障资金支持、实现收支平衡,都是自动驾驶汽车企业需要解决的现实问题。
打通这些堵点,加快自动驾驶商业化落地,需要出台更加行之有效的产业促进政策,提供更多财政性资金和各类产业基金支持,鼓励技术研发,同时加快应用推广,稳步扩大自动驾驶试点规模,支持自动驾驶仿真测试,提升感知算法训练水平。此外,还需要进一步明确自动驾驶事故责任分配,按照分类分级原则,合理配置不同智驾等级间的权利义务与责任负担。
值得一提的是,前不久,工业和信息化部等部门根据《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》工作安排,首批确定了9个联合体,在北京、上海、广州等7个城市开展包括乘用车、客车、货车在内的智能网联汽车准入和上路通行试点。这标志着我国在高阶智能驾驶技术规模化应用上迈出了关键一步。国家发展改革委等部门此次发文,将进一步激发各方面推进自动驾驶商业化落地运营的动力。
自动驾驶技术应用是智能制造的重要支柱,是交通强国的重要环节,也是打造新质生产力的重要途径之一。期待有关方面不断完善产业促进、市场准入、安全管理、事故归责等法律规范,统一执行标准,实现法规与技术的深度融合,用法治引擎点燃自动驾驶新动能,确保自动驾驶技术的安全、可靠、可持续发展,让公众在更加多元的智驾消费场景中畅行。(瞭新社)
(作者郑飞,系北京交通大学法学院副院长)
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