行业按下快进键，自动驾驶的安全如何保障？

撰文 / 戈 戈

编辑 / 涂彦平

设计 / 师瑜超

今年3月，公安部发布了《道路交通安全法（修订建议稿）》 并向全社会征求意见，新增的第一百五十五条，首次在法律层面明确了具有自动驾驶功能的汽车进行道路测试和通行的相关要求，以及违法和事故责任分担规定。这部新法已经通过征求意见的阶段，正在向正式立法迈进，让中国自动驾驶的立法迈出了关键的一大步。

此外，地方性法规《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》也明确了自动驾驶车辆违法和事故责任的认定原则。一直阻碍我国高阶自动驾驶商业化发展的法律法规坚冰，终于开始被逐步破开。

根据麦肯锡的报告：自动驾驶汽车的全面普及可减少90%的交通事故，每年可减少1900亿美元的损害赔偿和医疗费用，挽救成千上万人的生命。

不过，无论国际通行的SAE标准，还是我国今年1月颁布的《汽车驾驶自动化分级》，L3都被定义为有条件自动化，是“辅助驾驶”与“自动驾驶”的分水岭，意味着部分驾驶责任首次由人转向自动驾驶系统。因此自动驾驶汽车发生事故之后，法律上的责任认定，成为L3以上高阶自动驾驶合法化的主要障碍之一。

那么，什么才是真正的L3自动驾驶呢？L3自动驾驶首先要支持自动变道，即打转向后车辆可以自行完成变换车道；第二要支持高速公路的自动导航辅助驾驶（NOA，0-120公里/时）；第三要支持市区的交通拥堵引导（TJP，0-60公里/时）。

要想实现全部上述功能，目前技术上相当困难。L3不但需要多种传感器的融合，还需要强大的计算平台及具备深度学习能力的软件平台，以及高精地图+高精定位等的配合。而大部分车企只要实现了上述功能中的一种，就对外称自己实现了L3功能量产。

在乘用车领域，最早推出L3自动驾驶量产车型的是2017年第四代奥迪A8，实现的是TJP，驾驶员在60公里/小时以下可以解放双手双眼，但并未真正实现量产上路；2020年，奔驰推出了L3自动驾驶量产车奔驰S级，但限于当时德国的法律规定，最高速度不超过60公里/时，才允许使用L3功能；2021年3月，本田公布了首款可以合法上路的L3自动驾驶系统，实际上也只是TJP，如果发生拥堵，车辆速度小于30公里/小时，驾驶员可以松开双手。

去年，长安、上汽、广汽、吉利、长城、小鹏等自主品牌，或是发布了L3自动驾驶量产，或是发布了L3自动驾驶系统。这些乘用车企宣传的是L3，其实绝大多数落地功能都是L2或特定场景下的L3自动驾驶。

即使是自动驾驶领域风头最劲的特斯拉，虽然以前一直强调自己只是按场景推进自动驾驶技术，但去年年底也承认了其自动驾驶系统只是L2水平。

高阶自动驾驶面临的技术难题

实际上，随着自动驾驶级别的提高，需要攻克的安全性难点也在增加，而L3以上自动驾驶汽车要想实现真正的大规模量产，在核心技术方面也还存在多重难点。

虽然自动驾驶最近几年在激光雷达、高精度地图、高精度定位、决策规划算法、云平台及大数据、仿真测试等核心技术方面有不少突破，但是未来仍然需要解决车规级要求、场景适应性、功能安全、信息安全、大规模量产应用的开发体系等问题。其中最关键的是解决安全问题，包括事故责任的认定。

从系统层面来说，解决安全问题主要靠冗余。由于L3以上自动驾驶汽车在部分场景中需要将控制权部分甚至全部移交给系统，这就必须要具备多重冗余，以便在系统失效的时候，依旧可以安全行驶。

其中，感知冗余上，业界普遍认为对于L3及以上级别的自动驾驶汽车，需同时具备摄像头、毫米波雷达、激光雷达和高精地图等多重感知系统，才能实现尽可能高的安全性和可靠性。

摄像头、毫米波雷达、激光雷达作为传感器，各有利弊，比如摄像头优点在于分辨率高、成本低，但它不擅长于远距离观察，而且夜晚、雨雪雾霾等恶劣天气，会严重影响摄像头的性能；毫米波雷达抗干扰能力强，可全天候工作，但传输距离较短，分辨率不高，缺乏高程信息导致对于静态物体的区分不足如无法有效区分立交桥、龙门架和静止的大货车。激光雷达探测精度和灵敏度更高，探测范围更广，但更容易受到空气中雨雪雾霾等的干扰，成本居高不下也制约了其应用范围。

高精度地图能够提供道路前方超视距的远距离静态信息。但由于高精地图的采集制作及法规审图流程较长，导致其与现实场景不可避免地存在滞后性。

传感器冗余只是自动驾驶安全所需冗余的一部分，另外还需要传感器硬件、车内各种计算芯片、管线，以及与各种相应控制软件甚至路端、云端设备及软件的倾力协同，并要和车辆的通信、供电、转向、制动等子系统的冗余配合，达到车辆整体系统的安全冗余。

除了实现系统冗余，L3自动驾驶现阶段在驾驶权交接的方面，也存在较大挑战。由于L3属于驾驶员驾驶与汽车自动驾驶过渡的阶段，这也意味着，在使用过程中，智能系统出现突发状况时需要人类驾驶员和智能驾驶系统交接车辆的控制权，但人机交互过程的技术实现非常复杂，且具有偶然性。而从机器到人的接管时间越长，危险情况发生可能性越大。

另外，由于从L3开始车辆要对驾驶行为负责，需要足够的系统冗余，相应系统的安全性提升几百倍，成本则会大幅增加。

自动驾驶立法的努力

随着自动驾驶汽车开始商用，将迎来混合人类驾驶及自动驾驶的智能交通过渡期，过渡期内交通事故的归责及赔偿也变得更加复杂，提前建立完善的自动驾驶汽车交通法规极为重要。

现有的交通事故责任按照《侵权责任法》《道路交通安全法》的规范，实行过错责任制度，这是以驾驶人是自然人为基本伦理和法理基础的。一旦进入对自动驾驶的事故责任评价，就涉及车辆所有人、车辆生产者、车辆销售者、车辆驾驶者、保险公司等多方主体，传统的过错判定原则将无法直接适用，而可能会出现多种不同归责原则的法律选择或同时适用的问题。

由于车辆行驶活动是由车辆的自动驾驶系统而非人为操控，这使得过错责任失去了适用的前提，而涉及到适用无过错责任的产品责任问题。制定自动驾驶相关法规时，要考虑保险制度、无过错责任的适用、接管情形下的责任判定等内容。

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。目前有些国家通过修订现有法律的方式，或推出新法律，逐渐破除部分法律条款对自动驾驶汽车的限制。

日本

2018年，日本政府发布了《自动驾驶系统安全技术指南》，主要对L3和L4级别的自动驾驶汽车需满足的安全要求进行了规定。2019年，日本修订《道路车辆运输法》和《道路交通法》，允许驾驶员使用L3级自动驾驶功能。2020年4月，日本国土交通省对《道路车辆运输法》又做了部分修订，L3自动驾驶系统被添加到符合安全标准的机动车辆设备清单中。

韩国

韩国在自动驾驶相关法规的制定上相当激进。2019年4月，韩国出台《促进和支持自动驾驶汽车商业化法》，自2020年5月1日起正式实施。同年，韩国众议院交通委员会提交《汽车事故赔偿法》修正法案，将L3自动驾驶汽车发生事故的责任归咎于驾驶员，并要求购买自动驾驶汽车的车主必须购买一份汽车保险，在发生事故时首先由保险公司为车主赔偿受害者，然后检查自动驾驶汽车是否有缺陷，以确定汽车制造商是否该为此事故负责。

德国

2021年5月，德国新《自动驾驶法（草案）》分别获德国联邦议院和联邦参议院表决通过，允许L4级完全无人驾驶汽车于2022年出现在德国的公共道路，意味着世界上第一部规制无人驾驶车辆的法律诞生，德国也将成为全球第一个允许完全无人的自动驾驶汽车上路行驶的国家。

德国新法并没有改变传统的道路交通安全事故责任分配原则，即便是车辆在自动驾驶模式下发生事故，驾驶员而非车辆制造商将承担直接责任，但之后驾驶员可向制造商追偿。此外值得注意的是，德国《道路交通法》对车辆的所有人实行严格责任制度，即车主责任的成立不是基于过错，而是基于其对车辆的所有权。

美国

美国有关自动驾驶的政策法规起步较早，2016年9月，美国交通运输部颁布《联邦自动驾驶汽车政策》，2020年1月美国发布的《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，明确了自动驾驶的十大原则。

美国在解决交通事故责任适用的法律主要是各州的侵权法。迄今为止，美国只有少数几个州通过颁布新法案或修改法律的方式明确了关于自动驾驶汽车的责任问题。像密歇根州、田纳西州这样的汽车产业大户会尽量限制或减少制造商的责任，像马萨诸塞州法案则对汽车制造商适用过错责任。

中国

而我国，在国家层面，今年3月公安部发布《道路交通安全法》修订版并公开征求意见，其中第155条第2款提到，发生道路交通安全违法行为或者交通事故的，应当依法确定驾驶人、自动驾驶系统开发单位的责任，并依照有关法律、法规确定损害赔偿责任。此次修订在自动驾驶快速发展的大背景下增加了自动驾驶系统开发单位作为责任主体，改变了道路交通安全事故责任形态。

地方立法层面，在自动驾驶车辆的道路测试方面，2021年3月23日，深圳市人大常委会发布了《深圳经济特区智能网联汽车管理条例（征求意见稿）》并向全社会征求意见。这是我国首次对自动驾驶进行专项立法。其中第47条比较全面地规定了L3、L4、L5级别自动驾驶汽车的责任主体。

由智能网联汽车发生交通违法行为的，由公安机关交通管理部门依法对驾驶人、控制人进行处罚；发生交通事故且智能网联汽车一方负有责任的，该车辆的驾驶人、控制人应当承担相应的损害赔偿责任；因智能网联汽车质量缺陷造成交通事故的，驾驶人、控制人依法承担损害赔偿责任后，可以向智能网联汽车的生产者、销售者追偿。上述情形以外，因车辆管理、使用、维护不当引发的交通违法行为及事故，由车辆的所有人承担相应的法律责任。

来自法律专家的看法

在最近召开的上海交通大学凯原法学院“ 积厚流光” 法学系列沙龙第2期上，来自中国人民大学法学院、中国政法大学法学院、上海交通大学凯原法学院的学者，以及来自华为、腾讯、百度、高德地图等企业的专家针对《道路交通安全法(修订建议稿)》第155 条和《深圳经济特区智能网联汽车管理条例征求意见稿》发表了自己的见解。

上海交通大学安泰经管学院蒋炜教授从商业角度对自动驾驶相关法律问题发表了看法。他回顾了自动驾驶技术和商业模式的发展，结合自动驾驶技术的复杂性，围绕自动驾驶对应的社会保障体系建设做了深入探讨。

他聚焦保险理赔机制，对自动驾驶车辆与传统车辆在保险理赔上的差异阐释了自己的观点，认为未来自动驾驶汽车主机厂商会与保险公司进行深度合作，以此来对保险产品进行更加可靠的设定。他在详细考察国外自动驾驶保险机制的基础上，重点介绍了欧美、日本的保险设计，比如欧美如果自动驾驶系统出现故障，保险公司有权向车厂索赔。同时，他认为未来自动驾驶时代保险主体到底是使用者，还是车厂，值得所有人思考。

上海交通大学凯原法学院郑戈教授从技术逻辑和法律逻辑的区别出发，指出目前以驾驶人为法律责任主体、以驾驶行为作为归责起点的立法逻辑体系设计难以满足技术的快速发展。因此，道交法修订建议稿中提到了两种状态，当车辆由驾驶人操作时按照传统道路交通事故归责原则进行定责，在启动了自动驾驶系统的情况下，则引入自动驾驶系统开发单位作为责任主体，但是如何界定系统开发单位需要进一步明确。

自动驾驶系统是一个复杂系统，由感知、决策、控制等模块组成，其中任一单个模块的开发者均无法对作为一个完整产品的系统负责。各模块均需要经过车厂或自动驾驶方案商的系统性整合，因此应当由车厂或方案商统一承担侵权责任，再根据合同安排向其他第三方追偿。这样的安排有三大好处：一是便利普通当事人（比如车主或行人），避免让他们承担不合理的调查成本和举证责任；二是充分利用车厂和方案商的信息优势；三是在行业标准不成熟的背景下激励车厂或方案商尽可能通过合同安排有针对性地约定符合特定行业实际情况且可操作性强的质量标准，内化社会成本。

企业对自动驾驶想法并不一致

相对于L3自动驾驶法规的难产，企业的态度更加务实，更加注重现行法规下的最低责任风险和消费者信任危机的平衡。

L3级别自动驾驶技术一直是引发业界讨论的争议点，也有多家企业早已放弃了这一路线。

2016年8月，时任福特北美总裁的Raj Nair表示，将直接提供L4级别全自动驾驶的车辆，原因是不知道在L3下如何从机械操控切换到人工操控。持这种观点还有谷歌waymo、丰田等，它们认为由于安全风险，研发L3意义并不大，将跳过L3级自动驾驶技术。

当然，也有的企业勇于将高阶自动驾驶的责任揽到自己身上，早在2015年，沃尔沃CEO Håkan Samuelsson向媒体表示，如果沃尔沃旗下的汽车产品处于自动驾驶状态时出现安全事故，沃尔沃将承担相关责任。

今年3月，本田汽车开始发售全球首款搭载L3自动驾驶系统的高级轿车“Legend”，并且得到了日本政府的上路许可。在权责分配上，本田宣布在自动驾驶系统工作期间出现了事故，那么责任在制造商而非驾驶员，本田和保险公司将会一起赔付。

对于车厂来说，其实他们关心的是如何通过技术手段，利用更强大的人工智能算法、更精准的传感和定位设备、更完善的智能基础设施建设，来尽可能规避上路时的风险。而宣布推出高阶自动驾驶技术，一方面会彰显企业在高端科技方面的技术实力，另一方面能吸引受众注意力，增强自己的科技感，增加新的卖点。

小结

从目前自动驾驶法律的制定上看，各国更倾向于先将自动驾驶事故的责任归于一方，其中多数倾向于驾驶人、控制人或所有者，并由相应的保险公司先行承担损失赔偿，这样可以快刀斩乱麻，因为要便利当事人。

之后，责任方如果认为过错不在自己，可以依据责任分配规则或合同约定向别的方面去追偿，同时车辆保险将传统车险风险转移到责任风险，事故责任将由驾驶员转移至汽车制造厂商和技术提供商，由生产汽车的厂家为自动驾驶车辆进行投保，从根本上改变了车辆事故责任的结构和关系。

其实立法的目的，是要借助自动驾驶的进步，让交通安全得到进一步改善。因此，自动驾驶相关的立法，和自动驾驶技术的突破是相辅相承的事情。一方面，只有自动驾驶技术有能力在绝大多数情况下保证驾驶者和其他交通参与者的安全，才能为立法创造良好的环境；另一方面，需要法律法规根据技术发展的情况，来保障自动驾驶情况下各方的权益，出现事故后，责任有明确归属，事故双方保险、赔偿等一系列事宜有规可循，为自动驾驶护航，才能推进自动驾驶的健康、稳定、持续地发展。