全國政協委員、吉利集團董事長李書福，全國政協委員、百度公司董事長兼CEO李彥宏，兩人不約而同地在今年的全國政協會議上提案，要求加快

　　兩位業界大佬的提案，讓科幻電影中時常出現的智慧汽車，成為了2016年全國政協會議上的新亮點。

　　全國政協委員、吉利集團董事長李書福，全國政協委員、百度公司董事長兼CEO李彥宏，兩人不約而同地在今年的全國政協會議上提案，要求加快“自動駕駛”相關法律法規的建設。

　　只不過，來自汽車行業的李書福，與來自網際網路行業的李彥宏，在各自提案中所使用的措辭略有不同：李書福使用了“自動駕駛”的概念，而李彥宏則使用了“無人駕駛”一詞。

　　業界專家表示，不同的概念，反映了不同行業領域對未來汽車智慧化的不同理解；而無論是哪種模式，在真正投入實際應用前，仍需邁過多道坎。

　　自動駕駛技術較為成熟

　　自動駕駛與無人駕駛，區別究竟在何處？

　　易觀智庫汽車行業研究中心研究總監錢文穎向法治週末記者介紹，從技術原理上看，二者都是利用高速移動通訊網路、高清攝像頭、雷達探測、感測器系統、高精度地圖等，以及大數據、雲計算、機器學習、圖像/語音識別、語義解析等新興技術，來達到讓電腦作出判斷指令、實現車輛的操控。

　　“但自動駕駛和無人駕駛之間，存在著本質的區別，即駕駛行為決策主體的不同。”錢文穎介紹，自動駕駛的最終決策主體還是人，而無人駕駛的最終目的，是讓電腦取代人來進行駕駛。

　　事實上，自動駕駛的部分功能，早已運用於實踐——從常見的定速巡航、到當前一些中高端汽車站中配備的主動適應巡航系統、自動剎車系統、車道保持輔助系統等，都在一定程度上達到了自動駕駛的要求。

　　中國無人系統産業聯盟秘書長孫柏原指出，相比于自動駕駛，無人駕駛的智慧化程度更高：自動駕駛目前還無法完全完成駕駛交通工具的全部程式，仍然需要人為干預一些駕駛過程；無人駕駛則可以在設置好目的地、路線、速度等一系列命令之後，完全依靠無人駕駛交通工具自身的傳感、接收、控制、導航、智慧分析、資訊傳動等功能去解決駕駛過程中的問題，行駛過程中完全可以不需要人為干預。

　　“李書福和李彥宏在提案中的不同表示，與二者的行業背景有著直接關係：目前來看，自動駕駛從技術上更加成熟、更容易實現商業化；而無人駕駛雖然技術難度更高，卻更加凸顯智慧作業系統的重要性。”

　　對於這一點，李書福曾在2015年烏鎮舉行的第二屆世界網際網路大會上直言不諱：傳統車企和網際網路企業對智慧汽車的定位有所不同，傳統車企更加傾向於以人工駕駛為主導、自動駕駛為輔助；而網際網路企業所推崇的無人駕駛，則更加傾向於以車輛本身為主導。

　　“由於依然存在人類的控制，自動駕駛的很多問題，更多是技術上的改進，是可以放在當前的社會背景下進行討論的。但更加先進、更加智慧的無人駕駛，則會打開一個全新的領域。未來無人駕駛想要真正普及開來、進入人們的日常生活中，還有很長的路要走。”孫柏原表示。

　　無人駕駛普及先過四道關

　　攻克眾多技術問題，是無人駕駛首先要過的第一關。

　　清華汽車工程開發研究院常務副院長宋健指出，僅僅是環境識別精準度這一個問題，就在很大程度上制約了無人駕駛的實際應用。

　　宋健向法治週末記者介紹，從當前的技術發展水準來看，在無人駕駛的情況下，車輛與前車距離的縱向誤差能控制到3%至5%左右，而橫向誤差則能控制在車寬的7%左右。

　　“以一輛2米寬的車為例，在橫向距離的把握上，就會存在十幾釐米的誤差，這對於無人駕駛行車安全來説，是難以避免事故發生的。”宋健説。

　　此外，無人駕駛中的道路情況識別，則更是難題。宋健表示，目前的無人駕駛技術，還難以做好對路面突起物、坑洞等複雜情況的識別，在高速行駛的狀態下，很容易造成危險。

　　“將目前十釐米級的誤差，精確到釐米級、甚至釐米以下級的誤差，是無人駕駛推廣到實際生活中必須要解決的。”宋健認為。

　　除了車輛本身的技術難題，現實生活場景中複雜的交通狀況，也是無人駕駛所不能回避的第二道關。

　　“道路中其他車輛與行人的狀況，臨時交通管制和道路維修、封閉情況，對於提前設定行車計劃的無人駕駛而言，都是挑戰。對於這些複雜情況，需要人與系統間能夠進行充分的溝通。”孫柏原説。

　　第三道關，則是無人駕駛過程中突發緊急情況的應對。孫柏原認為，這一點對於無人駕駛程式的設計而言，更多的是一種道德倫理上的選擇：“比如，在不可避免將會發生碰撞的情況下，在行人、車輛、道路設施等之間如何選擇避讓，就涉及到了倫理和價值判斷。如何讓機器能夠合理地，作出選擇，是一道難題。”

　　而北京大學法學博士、前歐盟第七框架科研計劃“ 機器人 法律”項目專家組法律顧問翁岳暄，還提出了無人駕駛未來普及可能面臨的第四道關——社會接受度。在他看來，對於無人駕駛進入人們的日常生活，能否形成相當程度的共識，也是值得關注的問題。

　　“若駕駛主體性遭到電腦取代，第一個衝擊就是司機駕駛員都得面臨下崗的命運；其次，過度理性的駕駛行為，也將使許多無法掌握方向盤的人們感到苦悶不堪。這個問題，也是人類對人工智慧技術最深層的恐懼和猜忌之所在。”翁岳暄表示。

　　未來或出現事故責任分配新體系

　　此次李書福與李彥宏的提案，同時聚焦于相關法律法規的建設上，這使得對自動駕駛和無人駕駛的法律規制問題，自然成為了重中之重。

　　法治週末記者了解到，國外在這個問題上，已經有很多探索：美國國家公路交通安全管理局正在從美國聯邦政府層面，引導制定適應自動駕駛的相關法律法規；總部位於瑞士日內瓦的聯合國歐洲經濟委員會下屬的相關工作組，正在研究如何修改現行的法律法規使得自動駕駛可以合法上路；日本也提出，要在2020年之前實現自動駕駛汽車方面的立法，而且還將自動駕駛作為今年9月七國集團交通部長會議的議題，預計會在年內匯總出法規草案。

　　那麼，自動駕駛與無人駕駛技術上存在的差異性，是否也應當在相關立法中得到體現呢？

　　翁岳暄從法律的角度上，對自動駕駛和無人駕駛的差異進行了解釋：“自動駕駛屬於共同控制模式，人與機器同時共用車輛駕駛控制許可權；而無人駕駛則屬於授權控制，車輛的駕駛控制許可權被人移轉給了機器，由機器依照自身的決策判斷來執行任務。”

　　翁岳暄指出，自動駕駛所涉及的法律問題較為單純，主要是集中于如何確保系統安全性方面，目前有兩種方案：一種是由政府通過行政規章的制定，建立一套安全監管框架，來確保自動駕駛系統在設計、生産、製造系統的過程中接受公權力的監督，符合相關安全標準和要求，讓自動駕駛的産品風險在出廠時就預先被控制在可接受範圍內；而另一種方案，則是政府不介入自動駕駛系統生産製造過程，一旦事故發生，原告可以依循侵權責任法中的産品責任相關規定，來主張自己的權利。

　　孫柏原也認為，在自動駕駛的情況下，核心問題在於具備怎樣功能、符合哪些要求的自動駕駛汽車可以上路，這需要制定相關的標準，由於駕駛員依然能夠對車輛進行控制，因而《道路交通安全法》、《道路運輸條例》等法律法規依然適用於自動駕駛的情況。

　　而對於無人駕駛系統，翁岳暄表示，除了相關安全標準尚未出臺、系統風險難以估算之外，更大的問題在於，無人駕駛挑戰既往以人類為決策主體為前提的行車交通，同時也會對現存事故責任分配體系造成變革性的衝擊，未來可能會發展出一套新的事故責任分配體系。

　　今年2月4日，美國國家公路交通安全管理局作出將谷歌無人駕駛系統視為“司機”的決定，這種做法在翁岳暄看來，是基於監管上方便的現實考量。

　　對此，錢文穎告訴法治週末記者，國內當前對無人駕駛的法律法規基本上是空白，原本交通運輸、機動車駕駛等相關的法律法規，對無人駕駛的情況都不適用，會造成賠償、訴訟等方面的問題。

　　錢文穎認為，未來在法律中，應當針對無人駕駛的情況進行一系列調整：“首先，關於無人駕駛情況下違反交通運輸法規發生事故後的法律責任，未來應當進行規定；其次，在道路交通安全法中，應當加入關於無人駕駛汽車相關登記、檢驗的法律細則，並細化關於無人駕駛車輛的安全速度、距離、載客、裝載量、停讓等細則規定。”

　　但具體到在無人駕駛的情況下發生意外事故，應當如何進行責任認定和分配的問題，多位專家都表示，過於細節的討論還為時尚早。

　　“由於無人駕駛完全是由作業系統控制車輛行駛，因而需要考慮，車輛、乘坐人員、作業系統在事故中所發揮的作用，進而才能明確究竟由誰對事故責任負責。”孫柏原表示，這需要大量實驗，模擬無人駕駛可能産生的各種情況，才能通過不斷積累經驗進行判斷。否則，即便在沒有現實依據的情況下制定法律法規，將來也難以解決實際問題。

　　“去管制化”可作為未來監管方向

　　法治週末記者 李含

　　“從長遠趨勢來看，無人駕駛普及後，交通擁堵的現象會大幅下降，車禍等問題也會相應緩解——有研究表明，當前90%以上的車禍都是人為因素引起的。”易觀智庫汽車行業研究中心研究總監錢文穎介紹，安全性將是未來無人駕駛的優勢之一。

　　不過，錢文穎也強調，只有在路面上的汽車都已經實現了無人駕駛的替換後，無人駕駛的優點才能顯現。這個前提，多少折射出無人駕駛目前還無力應對現實路況的尷尬。

　　谷歌無人駕駛汽車在公共道路測試上的表現，似乎更加印證了這一點：早在2009年谷歌便開始了無人駕駛汽車的相關測試，這六年多的時間裏，谷歌的無人駕駛汽車共發生了11起交通事故。

　　而最近的一起事故，是今年2月14日谷歌無人駕駛汽車在美國加州山景市與一輛公交車發生了輕微碰撞，這也是谷歌首次承認其無人駕駛汽車承擔部分責任的事故。

　　儘管並未造成人員傷亡，但這起事故，依然造成了輿論對於無人駕駛安全性的擔憂。

　　對此錢文穎表示，不該過度放大這起事故的負面作用：“當前無人駕駛技術尚在研發優化中，並不成熟。我們需要更多像谷歌這樣的企業，加大無人駕駛技術的投入以及路面測試的投入。隨著測試里程的積累，問題會在更全面的駕駛場景當中，得到修復和優化。”

　　我國在無人駕駛技術的研發上，也有著諸多探索：2011年，國防科技大學自主研製的紅旗HQ3無人車，完成了285公里高速全程無人駕駛實驗；2012年，一輛由軍事交通學院研製的無人駕駛智慧汽車，從京津高速臺湖收費站啟程，用一個小時左右到達天津東麗收費站，全程行駛104公里；2015年底，百度無人車在北京市五環附近，實現了城市、環路以及高速道路路況下的全自動駕駛測試。

　　北京大學法學博士，前歐盟第七框架科研計劃“機器人法律”項目專家組法律顧問翁岳暄表示，無人駕駛在推廣應用前，應當進行大量測驗。對此，他建議，政府或可考慮以“去管制化”作為管制無人駕駛車的手段。

　　“簡單地説，就是在市區或産業園區內建立一個‘機器人特區’，不論是無人駕駛技術開發者、汽車製造商還似乎監管部門，皆可在機器人特區內自由進行各種關於無人駕駛技術穩定性和社會接受度的測試。有了這樣一個特區，作為先進科技與現實社會之間的緩衝區，就能在無人駕駛産品投入市場前，及早發現相關技術設計之初未能預期到的科技風險，以及政府監管與科技創新之間的衝突。”翁岳暄介紹。

　　人類對無人駕駛技術安全性擔憂的背後，反映了人工智慧對人類社會的深遠影響。近期，同樣是谷歌所開發的人工智慧機器人AlphaGo，與南韓圍棋世界冠軍李世乭對弈的五局“人機大戰”，吸引了全世界無數人的目光。最後，AlphaGo以4：1戰勝李世乭，顛覆了人們以往對於機器人的認識與理解。

　　“AlphaGo的勝利，表明人工智慧對於日常生活中複雜的‘非結構化環境’的適應範圍，正在不斷地擴大之中。”翁岳暄説，無人駕駛也是這樣的技術，不斷發展並逐漸適應著更加複雜的社會現實。在未來，人類將成為自動化系統的控制者而不是操作者，我們應該正面思考如何與人工智慧和自動化科技建立一種共存關係，這將會是有效提升社會對人工智慧接受度的第一步。