1. 展會概況

      作者

      曹建峰 騰訊研究院高級研究員

      陳嘉慧 騰訊研究院法律研究中心助理研究員

      經過10多年探索,如今,自動駕駛汽車已然成為了科技行業的新寵與新風口,谷歌、蘋果、亞馬遜、微軟等硅谷巨頭皆將自動駕駛作為核心商業戰略,紛紛加大投資與投入力度。雖然到目前為止,高級別自動駕駛汽車還沒有最終商業落地,但監管政策對道路測試、示范應用、試點運營等模式的鼓勵與支持,不斷推動著自動駕駛汽車向最終商用邁進。而且在2020年,真正無人駕駛的自動駕駛汽車也在國內外變成了現實。工業時代的汽車正被電動化、網聯化、智能化等全新概念重塑。馬斯克預測,10年內,所有新生產的汽車都將具有完全自動駕駛功能。未來已來,交通出行領域的變革正加速到來。就我國而言,畢馬威的報告顯示,我國的自動駕駛汽車成熟度(從技術和創新,政策和立法,基礎設施,消費者接受度等方面來衡量)全球排名從2018年的第16名下跌到了2019年的第20名,政策和立法的滯后是主要因素。因此,為了搶占自動駕駛技術發展與產業應用的全球高地,助力交通強國建設,我國針對自動駕駛汽車的立法與監管政策需要按下“加速鍵”。

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      行業:量的積累讓


      自動駕駛汽車開始邁向質的飛躍

      portant; overflow-wrap: break-word !important;">自2009年谷歌啟動自動駕駛汽車計劃以來,這次的自動駕駛汽車發展浪潮已經經過了12個年頭,傳統車企與科技公司等都已加入了這場顛覆汽車制造與交通出行的新技術革命,自動駕駛行業的競爭日趨激烈。國內外持續涌現的投資與并購表明自動駕駛汽車依然是人工智能領域的寵兒,例如,谷歌旗下Waymo首次融資即達到了創紀錄的30億美元;美國通用公司旗下Cruise最新融資20億美元,微軟參與了此次投資,將基于Azure為Cruise提供云服務,表明微軟以云服務切入自動駕駛行業;亞馬遜以13億美元并購Zoox;Aurora并購Uber ATG。這些事件表明產業界依舊看好當前仍需靠投資與燒錢維系的自動駕駛行業的發展前景。在技術方面,十多年間,量的積累讓自動駕駛汽車開始邁向質的飛躍。特斯拉發布了“完全自動駕駛功能”(Full Self-Driving,FSD)的beta版,Cruise發布了沒有方向盤和腳踏板的全新共享自動駕駛汽車Cruise Origin,谷歌開始上路運行取消了安全員的無人駕駛汽車。整體而言,以下幾個方面的趨勢值得關注。
      1 / 疫情加速自動駕駛汽車示范應用與商業落地
      隨著國內外的政策法規開始從鼓勵道路測試轉向鼓勵示范應用甚至商業運營,以及在疫情催生的無接觸服務與無人經濟等背景下,自動駕駛汽車的應用開始嶄露頭角。在國內,一眾廠商紛紛試水自動駕駛示范應用,自動駕駛汽車在載人、載物、城市消殺作業等方面開始發揮作用。在國外,Waymo、Cruise等將自動駕駛汽車應用于生鮮食品、外賣、醫療物品等的配送。疫情期間自動駕駛應用嶄露頭角的背后,是自動駕駛商業化加速,開始催生新的無人經濟。自動駕駛出租汽車(Robotaxi)、自動駕駛卡車和物流車、固定路線運營、最后一公里配送等商業化場景下的示范應用與商業落地,給無人經濟的概念帶來了新的詮釋。
      2 / 無需安全員的真正無人駕駛開始變為現實
      自動駕駛汽車的終極目的,就是用自動駕駛系統取代人類司機,不僅帶來商業模式的根本性變革,而且帶來安全、效率的極大提升。2020年10月,Waymo在美國鳳凰城,正式面向一般公眾推出了取消了安全員的Robotaxi,用戶可以通過其叫車服務軟件Waymo One獲取無人駕駛出租汽車服務。在國內,廣州、長沙、北京等城市開始發放無人駕駛測試許可,為無人駕駛最終商業化開路。
      3 / 新基建政策加速自動駕駛基礎設施建設,助力自動駕駛行業迎來發展黃金期
      2020年以來,國家密集部署“新基建”政策,新基建迎來風口。根據國家發改委對新基建的范圍界定,新基建中的5G、人工智能、云計算、數據中心、智能計算中心等信息基礎設施,以及智能交通基礎設施和自動駕駛汽車密切相關。5G將加速車聯網發展,與智能交通基礎設施配合,實現車路協同;人工智能、云計算是自動駕駛系統的核心支撐技術,幫助自動駕駛系統實現感知、行為預測和規劃等,從而可以代替人類司機執行全部動態駕駛任務??梢灶A見,在新基建的加持下,未來幾年自動駕駛汽車在我國將迎來發展黃金期,助力實現國家智能網聯汽車戰略中所要求的到2025年實現市場化應用。近年來,美歐也高度重視車聯網等基礎設施建設,紛紛加大投入力度,加速推動自動駕駛商業化進程,搶占應用高地。
      4 / 仿真技術與平臺成為自動駕駛發展成熟的關鍵,政府及行業紛紛布局
      受限于時間、空間等因素,完全依靠實際道路測試來迭代、驗證自動駕駛汽車的安全性,可能讓自動駕駛汽車的落地遙遙無期。從自動駕駛行業的實際來看,在對自動駕駛汽車的安全性進行檢測、驗證、優化等方面,不受時空限制的虛擬仿真測試扮演著更為重要的角色。虛擬仿真平臺已然成為了自動駕駛汽車不可或缺的基礎設施。在推動自動駕駛汽車應用落地的過程中,美歐都非常重視虛擬仿真測試驗證平臺的重大價值,已開始了此類路線。政府和行業都在建立虛擬仿真平臺,以對自動駕駛汽車的安全性能進行仿真測試與驗證。例如,谷歌旗下自動駕駛公司Waymo實際道路測試僅3200萬公里,而虛擬仿真測試則達到了240億公里;通用旗下自動駕駛公司Cruise實際道路測試160萬公里,虛擬仿真測試80億公里,實際路測和虛擬仿真測試兩者天壤之別??梢?,使用大量虛擬仿真來進行自動駕駛系統測試與驗證等,已經成為行業公認的發展模式。

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      政策:多角度保障


      自動駕駛汽車安全落地

      1 / 各國繼續加強戰略與政策布局,構建本國領先行業愿景
      作為前沿科技與汽車制造業、交通出行行業等融合發展的產物,自動駕駛已被各國上升到國家戰略高度,紛紛搶占技術與產業制高點。在國內,國家發展改革委員會等11部委于2020年2月聯合印發了《智能汽車創新發展戰略》,提出到2025年實現有條件自動駕駛的智能汽車達到規?;a,實現高度自動駕駛的智能汽車在特定環境下市場化應用。展望2035到2050年,中國標準智能汽車體系全面建成,逐步實現智能汽車強國愿景。戰略提出了構建以技術完善與示范應用為核心的技術創新體系、跨界融合的生態體系、先進完備的基礎設施體系、系統完善的法規標準體系、科學規范的產品監管體系、全面高效的網絡安全體系的智能汽車發展主要任務。表明國家對發展自動駕駛汽車的高度重視。
      在美國,2020年1月,美國交通部發布了新的自動駕駛汽車政策《自動駕駛4.0》,該政策提出整合38個聯邦部門、獨立機構、委員會和總統行政辦公室在自動駕駛領域的工作,為州政府和地方政府、創新者以及所有利益相關者提供美國政府有關自動駕駛汽車工作的指導,主要包括優先考慮安全,保障、推動創新,確保一致的監管方法,促進行業參與者、聯邦及各州地方政府、標準制定組織等主體之間的協作和信息共享,以確保美國在自動駕駛技術領域的領先地位。而在2020年3月公布的《智能交通系統戰略規劃2020-2025》中,美國政府強調自動駕駛、車聯網已從研究階段進入加速部署和應用階段。2021年1月美國交通部發布《自動駕駛汽車綜合計劃》,該計劃定義了實現自動駕駛系統愿景的三個目標,包括促進協作和透明度,現代化監管環境(主要是消除創新汽車設計、功能和操作等方面的不必要的監管障礙,并開發針對安全性的框架和工具,以評估自動駕駛系統的安全性能),以及為運輸系統作準備。該計劃優先考慮自動駕駛系統的安全性問題,包括系統安全、網絡安全、個人隱私與數據防止泄露等;同時對自動駕駛系統的應用場景進行定義,包括Robotaxi、無人物流車、無人巴士等。綜合計劃強調其在應對自動駕駛的發展中的靈活性,并通過促進信息流通、構建現代化監管環境以及推動合作關系以破除自動駕駛技術發展所面臨的各種障礙,側重于推進技術創新與保障安全性。
      在歐洲,根據歐盟的《通往自動化之路:歐洲未來出行戰略》中的自動駕駛時間進度表,歐洲計劃于2020年在城市地區實現低速自動駕駛,到2022年前實現所有新車均配備通信功能的“車聯網”模式,到2030年步入以完全自動駕駛為標準的社會,目標是使歐洲在完全自動駕駛領域處于世界領先地位。日本也在積極推動自動駕駛的遠景規劃,2020年5月公布的《實現自動駕駛的相關報告和方案4.0》提出,到2025年將只需遠程監控的無人自動駕駛服務擴大到全國40個區域范圍。
      2 / 國內外持續完善道路測試與示范應用監管法規,為商業化開路
      自2018年的《智能網聯汽車道路測試管理規范(試行)》拉開我國自動駕駛道路測試序幕以來,各地紛紛推進道路測試并積轉向示范應用、示范運營階段。自動駕駛汽車距離大規模商用又近了一步。目前,上海、北京、廣州、長沙等城市已允許載人、載物、遠程、編隊行駛等測試情形。示范應用也已被提上日程,2019年9月上海出臺《上海市智能網聯汽車道路測試和示范應用管理辦法(試行)》,成為全國首個頒發智能網聯汽車示范應用牌照的城市。此后,國內多個城市陸續發放Robotaxi的示范應用牌照。示范應用牌照標志著智能網聯汽車領域從技術成熟向市場化、商業化跨出了堅實的一步,不局限于單純的測試行為,開始嘗試功能化的載人載貨應用?!渡钲谑嘘P于支持智能網聯汽車發展的若干措施》則提出,在全市范圍內有序開放更多街區、道路、機場、關口、港口作為智能網聯車輛示范應用場景,推動無人化、智能化車輛廣泛應用,鼓勵開展開放場景內自動駕駛出租車、公交、短途接駁、物流配送、清掃車、停車場、高速道路等形式的示范應用。
      而在2021年開年之際,國家工信部發布了《智能網聯汽車道路測試與示范應用管理規范(試行)》的征求意見稿,該草案吸收了各地已在探索的高速場景測試、示范應用等情形,表明國家有意向自動駕駛商業化積極靠攏。該法案相比之前規定有三大亮點:其一,放開高速公路場景的測試與示范應用;其二,引入互認機制,在某地取得的測試牌照可以直接在其他省使用,或者無需重復提交申請材料;其三,正式從國家層面允許自動駕駛汽車的示范應用。國內的這些監管政策無疑為自動駕駛汽車的進一步發展鋪平了道路。
      在國外,各國在推進道路測試與示范應用方面呈現出加速態勢,并逐步轉向無人駕駛道路測試階段。例如,韓國于2020年5月開始實施《促進和支持自動駕駛汽車商業化法》,允許L3級自動駕駛開展商業化示范。美國加州作為全球自動駕駛汽車道路測試與商業運營最為活躍的地區之一,其截止到2020年10月的道路測試報告顯示,Nuro、AutoX以及Zoox等自動駕駛廠商都已被允許開展無人化的自動駕駛測試。
      3 / 國外立法積極推動Robotaxi的商業運營,為可持續規?;逃玫於ɑA
      經過了多年的測試與試點探索,目前國外已在立法推動自動駕駛商業化。例如,2019年6月,美國佛羅里達州制定的自動駕駛立法,不僅在全球范圍內率先將在道路上操作自動駕駛汽車合法化,而且提出了“自動駕駛汽車共享網絡”這一全新的客運交通服務?;谶@一設想,特斯拉車主將來可以通過“特斯拉網絡”提供自動駕駛汽車共享服務。此外,美國加州于2019年發放了自動駕駛運營牌照,但該運營模式存在運營空間限制及不得收取費用等條件,而在2020年加州公共事業委員會批準自動駕駛車輛運營商在州內提供收費性質的自動駕駛出租車運營服務,運營車輛包括配備人類駕駛員的自動駕駛車輛以及無人化自動駕駛車輛。而由于美國亞利桑那州的利好政策,谷歌旗下Waymo公司已于2020年10月在鳳凰城率先推出完全無人駕駛出租車服務。
      從自動駕駛的商業化價值角度看,自動駕駛的最終目的在于取代人類司機角色,當自動駕駛級別不斷提高,人類安全員最終也需要被取消,自動駕駛的商業化價值才能得到最大體現。而在出租車領域,無安全員的自動駕駛更能夠突顯其商業化價值,當人類司機甚至人類安全員被取締,人類司機的成本將歸零,成本只剩下行駛油費或電費、維修保養費用等,進而其商業化價值才能不斷彰顯出現。從自動駕駛的成本角度看,自動駕駛的研發與應用的過程本身就存在成本高昂的現實,自動駕駛汽車最終進入商業化階段才能消化其在研發測試與生產制造過程中的成本,否則難以有效實現大規模的應用。這也就是為何西方國家已在紛紛推進自動駕駛汽車商業化的政策與立法。
      4 / 重視車聯網相關的個人信息保護,保障車聯網信息安全
      一方面,自動駕駛技術依賴于感知的輸入、計算模型以及大量的道路場景數據,需要通過大量的路測來不斷訓練自動駕駛系統的場景遍歷性;數據對自動駕駛系統研發和改進至關重要,已然成為商業競爭的核心,數據的價值在自動駕駛領域由此大大彰顯。另一方面,自動駕駛汽車作為移動的計算設備,能夠收集到的數據不僅范圍廣、數量大、質量高,并且包含巨大的經濟效益。無論是對于公共部門還是私主體而言,包括自動駕駛企業、執法機構、新聞媒體、私人調查人員和保險公司等,自動駕駛車輛使用者的位置和路上行為數據具有頗高價值。此外,位置信息和個人信息結合的產物,將成為商業營銷的工具。因此,在自動駕駛汽車的語境下,由于數據所蘊藏的巨大價值,無論就個人信息而言還是就非個人數據而言,隱私保護和數據產權都將成為一個繞不過去的重大話題。
      2020年,歐盟和美國均強調了車聯網環境下的個人數據保護的重要性,并進行專門規范,特別是歐盟對車聯網相關的個人數據保護的重視程度較高。美國在2020年1月發布的《自動駕駛4.0》中確立了確保隱私和數據安全的技術原則,將采用基于風險的整體方法來保護數據的安全性和公眾的隱私,包括保護駕駛員和乘客的數據以及被動第三方的數據(如行人數據)免受諸如未授權訪問、收集、使用或共享等行為導致的隱私風險。歐盟在2020年2月公開征求意見的《在聯網車輛和出行相關應用環境下處理個人數據的指南》中針對車聯網中的個人數據保護提出了具體要求。第一,相關企業承擔《通用數據條例》(GDPR)下的數據保護義務,同時應當告知數據主體關于數據控制者、處理者的相關信息以及數據主體相關權利,確保個人隱私在車聯網環境下得到保障。第二,個人數據特別是個人相關的地理位置數據,只有在必要的情況下才能收集。第三,相關企業及數據控制者應當采取防御性措施來阻止他人未經授權訪問、獲取相關數據。此外,《指南》亦設置了數據傳輸的限制條件與在Wi-Fi環境下的數據使用及流通規則??傊?,歐盟試圖在復雜的車聯網數據網絡環境下,結合GDPR的規定對行業做出積極指引,強調對個人數據的保護與謹慎處理。
      5 / 監管聚焦自動駕駛安全性能與駕駛安全,逐步完善相關標準要求
      安全性能始終是自動駕駛發展的重中之重。在美國,連續四年來,美國發布的自動駕駛汽車政策的核心是自動駕駛系統的安全性能標準,并與行業一起不斷迭代這些標準,以適應自動駕駛技術發展趨勢。2020年1月發布的《自動駕駛4.0》進一步擴大覆蓋至38個與安全開發和自動駕駛技術集成有直接或間接利益相關的內容。2020年6月,美國高速公路安全管理局(NHTSA)啟動AV TEST計劃并在9月推出公共在線工具,旨在提高自動駕駛汽車研發和測試的透明度和安全性,通過數據共享方式使公眾了解到制造商、開發商、運營商以及各級政府發布的與道路測試與系統開發相關的信息。對道路測試與系統開發的全方位公開可以實現信息對等流通,一方面倒逼制造商等主體更加主動地保障安全性能,另一方面給予消費者全面了解自動駕駛信息的平等機會,根據其真實性能狀況作出有效選擇。
      2020年12月3日,在此前的自動駕駛系統政策指南等工作的基礎上,美國NHTSA就為自動駕駛系統(autonomous driving system,ADS)制定新的安全框架征求利益相關方的意見。ADS即可以執行所有駕駛功能的自動駕駛汽車軟硬件結合。NHTSA指出,ADS安全框架完全不同于聯邦機動車安全標準(FMVSS)等既有汽車監管,其合理性在于,自動駕駛汽車相關的技術仍在不斷發展,未來會涌現更多新的創新,因此需要避免早期限制性監管阻礙技術的未來發展。ADS安全框架聚焦于感知、認知、規劃、控制等自動駕駛系統核心功能,旨在幫助自動駕駛系統的制造商評估、驗證其系統的安全性。該安全框架將動態調整,包括自愿的或監管性的監測機制(報告、披露等)和最佳實踐做法等,例如自愿性的安全自我評估(voluntary safety self-assessment)。
      在日本,2020年5月開始實施的日本《道路運輸車輛法(修正案)》對L3級別的自動駕駛安全要求作出明確規定,允許人類駕駛員在自動駕駛過程中使用手機或觀看車載電視的前提是能夠快速恢復手動駕駛,本質上要求人類駕駛員在自動駕駛開啟的過程中并不能完全放松警惕意識與安全意識,保持隨時可實現手動駕駛的狀態。此外,2020年6月聯合國歐洲經濟委員會通過了一份具有約束力的國際法規“L3級別”《ALKS車道自動保持系統條例》,其中核心內容是安全條款(system safety and fail-safe response),對L3級別的自動駕駛系統設計研發有較高的安全性要求,防止一切可預防可預見的事故發生,且要求網絡安全級別能夠有效防止網絡攻擊以及制止網絡威脅和漏洞的不利影響,同時要求人類駕駛員仍需專注于駕駛任務,即人類駕駛員處于注意力集中狀態。
      總之,各國各地區在推動自動駕駛發展的過程中,對安全性要求始終保持極其謹慎的態度,通過探索自動駕駛系統安全框架或指南,推動安全性能信息的公開,規范研發過程中的技術要求,規范人類安全員的駕駛行為,盡可能全面地保障自動駕駛的運行安全。

      展望:為邁向無人駕駛


      時代做好制度規則準備

      短期來看,立法和監管的完善對于自動駕駛技術成熟和應用至關重要;長期來看,自動駕駛的影響都將是巨大的,汽車制造業、保險、交通、醫療、信息通信、數字娛樂等諸多產業以及法律、倫理等相關領域,都將被波及。政策制定者需要積極綢繆自動駕駛汽車的未來。
      1 / 修訂并完善既有法律,移除相關監管障礙,賦予自動駕駛系統合法地位
      目前而言,雖然自2017年起相關法規已允許自動駕駛汽車的道路(包括高速公路)測試與示范應用,但完全無人化的自動駕駛汽車仍面臨合法性難題,亟需修訂汽車和道路交通領域阻礙性的既有法律法規,為無人駕駛汽車建立新的監管框架。首要的監管障礙是,《道路交通安全法》及相關條例僅允許依法取得了機動車駕駛證的有資格駕駛人駕駛機動車上路,自動駕駛系統尚不具有作為“合法駕駛人”的法律地位。而在美歐等發達國家,自動駕駛系統已被賦予了合法地位,即自動駕駛系統可以取代人類駕駛員來執行所有動態駕駛任務,這為無人駕駛汽車的發展落地奠定了法律基礎。因此,我國立法需要認可自動駕駛系統的合法性,這意味著駕駛汽車的司機除了是人類,也可以是汽車軟硬件組成的自動駕駛系統??傊?,認可自動駕駛系統的合法性,規定L3級以上尤其是高度自動駕駛汽車與完全自動駕駛汽車可不需要人類駕駛員,將助推無人駕駛汽車發展落地。
      2 /  明確準入標準與豁免制度,同時為自動駕駛系統探索建立新的安全標準
      現階段,我國關于自動駕駛汽車的產品標準采取強制性檢驗與自證模式相結合的路徑。但關于產品豁免的實施細則仍待出臺。為了適應自動駕駛汽車的發展,2018年汽車產品準入豁免制度開始建立,2019年,工信部開始就《道路機動車輛生產企業及產品準入新技術、新工藝、新材料應用評估程序》的制定對外公開征求意見,在正式頒布之前,現階段如何具體地申請產品豁免仍處于不確定狀態。根據征求意見稿,產品準入豁免機制并不預設豁免數量,而是根據實際申請進行對應的具體審查,同時,必要時審查結果附帶豁免期限、實施區域等限制性措施。產品豁免制度需盡快出臺,產品豁免制度的缺失是自動駕駛汽車量產發展的障礙。明確自動駕駛汽車的產品準入標準,以及推動產品豁免規定的制定,能夠為自動駕駛汽車進入市場提供保障。
      長遠來看,自動駕駛系統將需要區別于傳統機動車的新的安全標準,美國采取的路徑是與行業攜手制定政策指南,并在此基礎上逐步推進建立具有適應性的自動駕駛系統安全框架(主要聚焦性能標準),并配以自愿、強制相結合的監管機制。該監管路徑值得借鑒,確保所采取的監管框架具有靈活性與適應性,而非在一開始就制定強制性標準,以跟上自動駕駛技術發展步伐。因此,我國需要在國家層面探索建立自動駕駛系統安全框架(autonomous driving system safety framework),并輔以自愿或強制的安全評估、報告、信息披露等機制來推動自動駕駛系統的制造商評估、驗證或改進其系統的安全性,以此推動自動駕駛系統成熟落地。
      3 / 大力支持虛擬仿真技術與平臺,將其作為自動駕駛安全性提升、測試與驗證的必要機制
      自動駕駛技術的發展應用離不開測試,需要通過大量測試來驗證并提升技術的安全性能和成熟度。但就目前而言,一方面監管政策對測試牌照、測試道路等有著嚴格的限制,另一方面實際道路測試還面臨著測試成本問題,均不利于自動駕駛技術快速發展迭代。由于實際道路測試的諸多限制,仿真技術和仿真測試就成為了推動自動駕駛行業發展的新引擎。例如,《深圳市關于支持智能網聯汽車發展的若干措施》明確支持城市級場景仿真。以高精度地圖為基礎,集成工業級的車輛動力學模型和專業的渲染引擎,輔以三維重建技術和虛實一體交通流,可以實現自動駕駛感知、決策、控制等全部模塊的閉環仿真驗證?,F有的虛擬仿真測試驗證已經可以支撐相當部分的自動駕駛汽車的安全性測試與驗證,是自動駕駛技術發展迭代的關鍵。
      更進一步而言,虛擬仿真測試技術將顯著提升測試安全性、大幅降低測試周期、顯著擴大測試容量,將在智能網聯汽車的落地應用過程中發揮不可或缺的作用,能夠進一步加快自動駕駛汽車的落地應用。此外,道路測試與仿真測試屬于互補關系,從道路測試中獲得的經驗可以融入仿真測試以改進自動駕駛系統(autonomous driving system,ADS),而仿真測試則可以模擬現實中很少遇到的場景,從而彌補道路測試的不足。實際上,自動駕駛汽車已經進行了大量道路測試并不意味著其足以商業部署,而只進行了仿真測試的自動駕駛系統也不意味著其無法用于道路測試與示范應用。目前,國內外自動駕駛廠商都在加大布局仿真平臺建設。仿真平臺涵蓋道路場景、交通流、車載傳感和車輛動力學等仿真模型,可滿足研發時的精細調試和測試時批量運行的不同需求,可輕松模擬駕駛日行百萬公路,相比于實際道路測試,將更能加速技術發展迭代。
      因此,相關政策需要大力支持虛擬仿真技術發展,把虛擬仿真測試驗證平臺納入自動駕駛基礎設施建設,將其作為自動駕駛安全性測試與驗證的必要機制,為促進自動駕駛汽車測試與準入檢測驗證等提供創新技術設施和加速器。實際上,從加速技術發展、降低自動駕駛行業成本的角度出發,完全可以將仿真測試作為封閉場所測試的替代物,即經過足夠仿真測試并達到一定安全性的自動駕駛汽車系統無需封閉場所測試即可上路測試。在這一機制下,封閉測試場更多發揮自動駕駛檢測、驗證功能,而非承擔道路測試功能。
      4 / 探索自動駕駛汽車商業落地規則,鼓勵無人駕駛汽車的測試、試點與商業運營
      無人駕駛是自動駕駛汽車的終極目標,也是西方國家的發力點,Robotaxi、無人物流配送等新商業模式開始在國外獲得監管認可。就我國而言,當前國家層面積極鼓勵自動駕駛汽車的道路測試(包括高速公路測試)與示范應用等,一些地方城市也在探索不配備安全員而是進行遠程監管的無人駕駛汽車道路測試,以及自動駕駛出租汽車的示范應用與商業試點。這意味著,當前國家層面的政策以道路測試與示范應用等為主,為自動駕駛汽車的最終商業化積累經驗。但在地方層面,國家關于深圳建設中國特色社會主義先行示范區的相關政策,支持深圳用足用好經濟特區立法權,賦予深圳在人工智能、無人駕駛等領域的先行先試權,支持深圳充分利用經濟特區立法權進行探索。以此為契機,深圳有必要在國內關于自動駕駛汽車道路測試與示范應用、試點運營的基礎上,制定自動駕駛汽車(含無人駕駛)商業運營相關的制度規則,包括自動駕駛系統安全標準、產品準入與豁免、保險與責任、數據保護等,以此打造自動駕駛技術發展與產業應用高地,助力我國交通強國建設。此外,需要加快推進無人駕駛的自動駕駛汽車的測試、試點與商用等工作。圖片portant; overflow-wrap: break-word !important; height: auto !important; visibility: visible !important; width: 20px !important;" />

      感謝騰訊自動駕駛實驗室自動駕駛仿真技術總監孫馳天對本報告的技術指導。

      如您對本報告有任何咨詢或反饋,請聯系jeffcao@tencent.com

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