21世紀經濟報道記者鐘雨欣實習生劉爽北京報道

從“人機互補”到“人機協同”，自動駕駛的藍圖在我們眼前展開。工信部相關數據顯示，2022年我國搭載輔助自動駕駛系統的智能網聯乘用車新車銷售量達700萬輛，同比增長45.6%，新能源汽車輔助自動駕駛系統搭載比例達48%。

近年來，全球汽車強國爭先恐后搶占高地，我國智能網聯汽車從小范圍測試驗證逐漸走向大規模商業化應用推廣的新階段。值得注意的是，技術的“狂飆”也為人類社會傳統的倫理觀念、道德法則和法律制度提出了新課題。

(資料圖片僅供參考)

“自動駕駛是人工智能最具代表性的應用場景之一，并且商用化速度非常快，逐漸往強人工智能方向發展。全新的人機交互方式催生了大量新型法律關系，為監管治理和風險應對帶來了新挑戰。” 近日，在“駛向未來：自動駕駛立法與監管前沿研討會暨《邁向自動駕駛時代：全球自動駕駛規則要覽》發布會”上，對外經濟貿易大學法學院院長、教授梅夏英如是說。

“人機協同”模式帶來新挑戰：需平衡安全與發展

“人工智能技術已然改變汽車產業形態。隨著技術發展，在駕駛員自身不需要完全控制汽車的時候，安全保障、責任劃分、數據使用以及機器倫理等問題變得更加復雜。”北京航空航天大學法學院副教授、北京科技創新中心研究基地副主任趙精武表示。

趙精武與會介紹了新書的發布背景。他強調，“產業發展、技術創新和安全保障三者之間的法律沖突問題，其實并未得到充分的調整。在此背景下，有必要梳理全球自動駕駛監管的核心問題與監管特征，以此進一步推動我國自動駕駛監管體系的完善。”

趙精武指出，自動駕駛汽車的安全問題仍是監管中心。自動駕駛汽車是一個包含感知、定位、決策控制等多模塊組成的復雜系統，所以它對智能大數據和雷達傳感器的要求非常高，此領域還有很多技術和實際道路交通問題需要突破，同時需要具有普遍共識的自動駕駛系統安全框架和指南。

“在無人類介入的完全自動駕駛情形下的交通事故的責任主體如何確定？車輛供應商、網絡服務提供商和高精地圖供應商等主體之間的責任歸責問題如何判斷？如果事故是由車輛控制系統的算法缺陷導致，負責設計、開發、更新、測試的利益 相關方責任應如何認定？”趙精武表示，自動駕駛致人傷害的侵權責任認定仍面臨著一系列難題。

自動駕駛汽車作為移動的計算設備，能夠收集到的數據范圍廣、數量大、質量高，包含著巨大的商業價值。相關的數據產權、隱私保護、防范過度收集和違法濫用的監管問題極為重要。趙精武補充道，此外，自動駕駛汽車的風險數據難以支撐相關商業車險的研發，頻發的倫理問題也應引起重視。

對外經濟貿易大學數字經濟與法律創新研究中心執行主任張欣指出，與一般技術引發的治理風險相比，自動駕駛引發的風險更具復雜性、系統性，帶來的立法挑戰更具顛覆性。“立法者和監管者面臨的最大難題是如何在一項技術的成本和收益尚不明確的情形之下探索建立敏捷適配的監管框架，以及如何在有序、安全、創新等各項公共利益之間達致動態平衡。”

全球視野下的自動駕駛規制：搶占戰略制高點

多位參會嘉賓圍繞全球自動駕駛監管模式進行了探討。趙精武梳理指出，美國和德國對自動駕駛汽車進行了明確的定義，德國同時對自動駕駛汽車做出了一些倫理性的限制。英國出臺了相關的細則，形成了“審批-授權-操作者許可-使用監督-事故調查”的全流程閉環監管模式，體現了適應性的、精準的監管理念，將成為自動駕駛汽車商業落地的“制度助推器”。

中國人民大學法學院副教授、中國人民大學未來法治研究院副院長王瑩重點圍繞德國自動駕駛戰略政策和產業發展進行了分享。2015年，德國聯邦政府推出了《自動化和互聯化駕駛戰略》，提出自動駕駛發展的三個目標，即保持德國領先供應商地位，成為領先的市場，實現自動化和互聯化駕駛的上路運行。

德國2017年出臺了《自動化和互聯化機動車交通倫理準則》并修訂《道路交通法》，又于2021年制定《自動駕駛法》，實現了對L3級及以上級別自動駕駛汽車的法律規制。2022年5月，德國聯邦參議院批準《自動駕駛功能汽車運營及交通法修改條例》。

王瑩分析，德國保持立法與技術同步協調，具有前沿性和創新性，引入了L4自動駕駛級別，對車企技術提出較高要求。同時，引入技術監督員概念，賦予較高注意義務與責任要求。進一步明晰汽車制造商、技術監督員和車主的義務范圍，有利于責任界定。

中國信息通信研究院政策與經濟研究所博士劉杰指出，自動駕駛產業的蓬勃發展，使得以人類駕駛員操控為核心的車輛形態、應用規則、監管等受到嚴重挑戰，各國政府都在積極調整政策法規以滿足技術和應用變革的需求，促進產業創新發展。

“例如，美國交通部嘗試通過調整機動車安全標準為自動駕駛車輛產品形態松綁。德國和日本通過修訂道交法來推動更高級別的自動駕駛車輛上路。歐盟以政策法規強化自動駕駛車輛的普及應用，開展小批量的無人駕駛車輛型式認證。”劉杰說。

劉杰還提到，自動駕駛產業創新發展面臨四大挑戰，分別是“技術研發與應用的安全保障體系建設”，“實現研發、測試與商用正向循環”，“政策法規體系革新以保障產業發展”和“構建積極的社會環境支持產業發展”。

對此，劉杰建議，持續完善自動駕駛安全保障體系使其安全地融入交通系統，多方合作實現拓展自動駕駛的規模化應用，不斷強化政策法規與監管體系建設以促進自動駕駛商業應用，同時，進一步構筑客觀、包容、審慎的社會環境。

中國自動駕駛監管特點：試點先行，立法在后

目光轉向國內。“中國自動駕駛監管體系目前呈現出多維度和立體化的特點，涵蓋車輛的產品管理、使用管理、測繪、網絡和數據安全等方面。”海問律師事務所合伙人林熙翔說。

同時，在立法路徑上，我國采用“試點先行，立法在后”的方式，通過地方積累大量豐富的實踐經驗，最終為未來想象中的自動駕駛法提供實踐依據。“在地方層面，深圳市尤為突出，在人工智能、無人駕駛等領域積極先行先試。2022年6月，《深圳經濟特區智能網聯汽車管理條例》發布，有望在深圳市范圍內解決智能網聯汽車的入市、運營許可問題，同時強化數據安全、隱私保護并明確責任分配，為自動駕駛在特定應用場景的商業化發展提供法律指引。”

林熙翔強調，相關車企應重視數據安全與個人信息保護問題。除了需要遵守數據安全法的一般性規定之外，還應當遵守《汽車數據安全管理若干規定（試行）》的要求。特別是當處理的數據構成“重要數據”時，企業還需要向監管部門報送風險評估報告，涉及跨境傳輸時應當通過主管部門的安全評估。

“車輛流量、物流等反映經濟運行情況的數據，汽車充電網的運行數據，包含人臉信息、車牌信息等的車外視頻、圖像數據等等都可能涉及‘重要數據’類型。”林熙翔提示，在實踐中，企業需要結合具體業務功能和形態盤點和識別數據類型，以判定是否構成“重要數據”處理者。

“通過將我國與域外各國的自動駕駛監管體系進行梳理和比較，可以看到，中國未來在自動駕駛修法的方向也將重點圍繞自動駕駛汽車的定義、責任義務分配等問題。”趙精武表示。

他特別指出，L4級自動駕駛汽車的自動駕駛系統完全參與了機動車的運行，對于因自動駕駛系統故障而發生的交通事故，自動駕駛系統的生產商應該承擔責任。“涉及機動車的保有人、機動車的駕駛員、機動車的生產商、自動駕駛系統的生產商等多個主體圍繞產品責任和交通事故責任的劃分認定問題，需要對《民法典》《產品質量法》 《道路交通安全法》等法律進行綜合協調。”

中國信息通信研究院云計算與大數據研究所內容科技部研究員呼娜英通過調研數據分享道，消費者對于人工智能發展總體呈現期待與擔憂并行的復雜情緒。具體到智能汽車領域，消費者擔憂主要集中于智能汽車自身安全、隱私數據泄露、網絡安全等問題。

在呼娜英看來，目前人工智能已經逐步從倫理原則等“軟法”約束，邁向更具實質性監管的“硬法”規制，呈現軟硬法協同共治的新階段。同時，由于人工智能應用場景愈發多樣，監管治理也聚焦到具體的場景上。此外，在自動駕駛的倫理原則中，德國《自動駕駛倫理準則》明確兩個“不得”原則，即不得基于個人特征去選擇犧牲、不得犧牲無關的第三方利益。

如何看待自動駕駛“最后一米”的安全？百度法律研究中心主任陳晨從實務角度分析，自動駕駛保障體系覆蓋事前、事中和事后階段。他結合相關研究指出，有數據表明自動駕駛比人類駕駛的碰撞事故后果更輕，情緒化、分心駕駛及身體不適都可能導致人類發生交通事故，但自動駕駛系統不受這些因素影響，有更高的碰撞規避能力。此外，自動駕駛系統在遵守交通規則、運動控制和響應時長方面都有良好表現。他建議用更加理性的態度、嚴謹的論證、充實的數據看待自動駕駛的安全問題。

過去未去，未來已來。在通往自動駕駛的路上，如何探尋新型的技術治理模式，發揮法律政策的效用，為自動駕駛產業提供發展空間，穩定市場信心和預期，仍需要多方努力給出答案。

關鍵詞：