法规应跟上智能汽车发展的步伐

我国将实现自动驾驶智能网联汽车的时间节点放在了2020-2030年间。今年6月12日，工业和信息化部办公厅、国家标准化管理委员会办公室，联合发布了关于征求《国家车联网产业体系建设指南（智能网联汽车）（2017年）》（征求意见稿），明确提出我国智能网联汽车的建设目标是：到 2020 年，初步建立能够支撑驾驶辅助及低级别自动驾驶的智能网联汽车标准体系。到2025 年，系统形成能够支撑高级别自动驾驶的智能网联汽车标准体系…….最终实现替代人来操作的新一代汽车。然而，自动驾驶智能网联汽车的顺利发展，离不开道路实际测试这一环节，但我国交通法规定，没有人驾驶的汽车不能上路行驶。自动驾驶智能网联汽车上路的需求和不许上路的法规形成了一对矛盾。这对矛盾如果不能完美解决，将可能使我国错失一次在高科技领域取得引领世界前进地位的机会。

　　 2014年7月14日，《国务院办公厅关于加快江南网页版登录入口官网下载 推广应用的指导意见》发布以后，我国江南网页版登录入口官网下载 进入了快速增长阶段。据中国汽车工业协会统计，2014年当年，我国江南网页版登录入口官网下载 产销即达到78499辆和74763辆，比2013年分别增长3.5倍和3.2倍。2016年产销分别达到51.7万辆和50.7万辆，连续第二年高速增长。保有量从2011年的1万辆提升到2016年的100万辆，增长100倍，在全球占比达50%多。今年前五个月，我国江南网页版登录入口官网下载 累计产销量分别为147197辆和135702辆，同比累计分别增长11.7%和7.8%，比《意见》发布之前2013年全年的17533辆和17642辆的产销量高出8倍和7倍多，预计全年产销量将超过70万辆，继续领跑全球江南网页版登录入口官网下载 市场。据权威部门统计，目前，各地在建的江南网页版登录入口官网下载 项目超过30个，江南网页版登录入口官网下载 生产厂家170余家。按照国内今年批复的项目以及各大车企发布的产能规划估算，到2020年，江南网页版登录入口官网下载 产能有望达到500万辆，我国江南网页版登录入口官网下载 发展驶入高速成长期。 

　　2014年被业内定义为中国江南网页版登录入口官网下载 发展的元年，2015年定义为爆发式增长年，2016年定义为理性增长年，2017年又将会是什么定义呢？ 

　　　电动汽车 战略之选 

　　过去五六年间，江南网页版登录入口官网下载 在世界范围内爆发了激烈的技术路线之争。在江南网页版登录入口官网下载 的起跑线前，日本选择了混合动力，欧洲选择了传统发动机技术升级，美国致力于汽车尾气减排，而中国选择了电动汽车。 

　　如今，“电动化是江南网页版登录入口官网下载 技术发展的首选”，已经成为国际上比较一致的看法，电动汽车也成为江南网页版登录入口官网下载 发展的主导产品。相关数据显示， 2016年全年，美国江南网页版登录入口官网下载 总销量为159139辆，相比2015年的116099辆，增长了约37%，其中57%为纯电动汽车。2016年，欧洲包括电动汽车、插电式混动车与燃料电池汽车在内的新能源车型总销量达206584辆，比2015年增长9.7%。其中纯电动汽车销量提高了2.9%，至90795辆。中国电动汽车产业的崛起，使全球纯电动汽车的市场占有率达到64%。 

　　选择电动汽车，中国走上了一条正确的道路。电动汽车使中国从传统汽车时期对国际先进技术的跟跑，追赶到了并驾齐驱，在某些领域甚至抢到了领跑位。这得益于我们在电动汽车、智慧汽车、网联汽车、共享汽车这一发展逻辑中，迈出第一步时就做出了准确的选择。 

　　为什么电动汽车会为世界所接受？根本原因倒不是中国的影响力有那么大，不是由于传统能源已经枯竭，而是因为电动汽车有强大的趋势性，能与未来的社会进步、社会发展更好地衔接。 

　　与传统燃油汽车相比，无论从技术成熟度、车辆性能、产品可靠性、安全性、适应性、制造成本、剩余残值、社会认知等角度比，电动汽车再发展10年，也不比传统燃油汽车的优势大。但展望未来，电动汽车的优势则独一无二。 

　　未来的汽车是什么样子的？能在车上办公，能在车上娱乐，能在车上休息，能在车上了解国内外信息，能网通世界，不用人驾驶，还能召之即来、挥之即去。这些功能具体化后，就是汽车的智能化、网联化、共享化。电动汽车，以其自身的低碳化、信息化、智能化促成的分布式能源、智能电网、智能交通、智慧城市、分享经济的有机融合，为人类展现出了一个更加美好的前景，而传统汽车则难有作为。 

　　今年5月，美国斯坦福大学经济学家托尼▪西巴发表了一份题为《反思交通运输2020-2030》的报告。他判断：随着技术的突破，成本的大幅下降，全电动车时代将在今后两三年里到来。不出八年，世界上将不再有汽油或者柴油轿车、大巴和卡车出售。整个陆上交通将转向电气化，存在了一个世纪的石油工业将消亡。虽然这个判断过于大胆甚至武断，但电动汽车取代传统汽车的大趋势已经得到国际认同。 

　　选择电动汽车，中国改变了全球江南网页版登录入口官网下载 市场的格局，也改变了世界对江南网页版登录入口官网下载 发展的认识。 

　　智能汽车 将改变汽车工业发展的轨迹 

　　“汽车技术进步的方向是‘四化’，即电动化、智能化、网联化、共享化”。这是国内外形成的一个新共识。这一共识概括了业内对江南网页版登录入口官网下载 未来发展趋势的认同。在这‘四化’中，电动化无疑是智能化、网联化、共享化的基础，智能化又是网联化、共享化的前提。 

　　智能汽车是一种集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体，集中运用计算机、传感器、通讯、人工智能、信息融合等技术的高科技产品。这种汽车能像人一样 “思考”、“判断”、“行走”，可以像人一样发动汽车、给油加速、转弯过障、制动刹车。它的“大脑”善于学习，能随机应变，自动选择最佳方案，指挥汽车正常、安全行驶。这种汽车不需要人驾驶，人坐在车上，可以办公、娱乐、休息，工作着、玩着、甚至睡着，就能到达目的地。 

　　目前，智能汽车的开发主要集中在智能驾驶系统、位置服务系统、生活服务系统、安全防护系统以及用车服务系统等方面。各个系统又包括一些子系统，如智能驾驶系统，包含：智能传感系统、智能计算机系统、辅助驾驶系统等；位置服务系统包含：车辆定位系统，行驶导航系统、与其他车辆和交通指挥中心联通系统等；安全防护系统包含：防碰撞系统、车道保持系统、防瞌睡系统、危险预警系统等；生活服务系统包含：影音娱乐系统，信息查询系统等。 

　　智能汽车是新世纪汽车技术飞跃发展的重要标志，正从设想走向实践。智能汽车如果与互联网、智能交通、共享出租车相结合，并如人所愿实现全部功能，将彻底改变汽车工业的发展轨迹，改变人们的交通出行方式，改变交通安全状况，改变汽车私有局面，甚至改变人类的社会生活。近年来，智能汽车己经成为世界车辆工程领域研究的热点和汽车工业增长的新动力。它吸引了世界的目光，很多发达国家都将其纳入重点发展的智能交通系统当中。 

　　自动驾驶汽车 处于技术突破前夜 

　　自动驾驶汽车是一种通过电脑控制实现自动驾驶的汽车，是智能汽车的初始阶段，又称为无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车。自动驾驶汽车技术的研发，在20世纪已经进行了数十年，但接近实用化目标还是近几年的事。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，能够让电脑在没有任何人类主动操作的情况下，自动安全地操作机动车辆行驶。 

　　美国汽车工程师学会（SAE）将自动驾驶汽车分为五级：一级为辅助驾驶，即系统对汽车的方向或加减速中的某一项进行辅助控制；二级为部分自动驾驶，即系统对汽车的方向和加减速中的多项进行联合辅助控制；三级为有条件自动驾驶，即系统在一定条件下可完成全自动驾驶，但根据系统请求，驾驶员需要响应并提供支援；四级为高度自动驾驶，即驾驶员可不响应系统提出的支援请求，车辆仍能保持安全行驶；五级为完全无人驾驶，系统自动应对所有工况，不向驾驶员提出请求。 

　　2017年6月12日，工业和信息化部办公厅、国家标准化管理委员会办公室联合发布了关于征求《国家车联网产业体系建设指南（智能网联汽车）（2017年）》（征求意见稿）。该（征求意见稿）以目前业内普遍接受的美国 SAE 分级定义为基础，并考虑中国道路交通情况的复杂性，将自动驾驶分为驾驶辅助（DA）、部分自动驾驶（PA）、有条件自动驾驶（CA）、高度自动驾驶（HA）、完全自动驾驶（FA）五个等级。当前，世界上大多数自动驾驶汽车还处于辅助自动驾驶和部分自动驾驶阶段，离真正意义上的完全无人驾驶还有一段距离，实现智能化则需要更长时间，但在技术上已经实现了一些突破，有了较丰富的积累，许多辅助驾驶功能已经被广泛应用到汽车上。如在主动安全方面，有车道偏离报警系统、危险接近报警系统、驾驶员瞌睡报警系统、障碍物避让系统、自动制动系统等。在提高驾驶舒适度方面，有自动前照灯、智能雨刷、智能空调、智能悬架等。 

　　美国一项研究数据表明，道路上行驶的汽车中，如果90%是自动驾驶车辆，能够降低车祸约76%，降低车祸带来的死亡率约64%。 

　　目前，汽车工业发达国家已开始争先恐后地研发自动驾驶汽车。谷歌、特斯拉、苹果等科技巨头都在自动驾驶汽车上持续加大投入，并且取得了显著成果。福特、宝马、奔驰等传统汽车厂商，也已经将初级自动驾驶技术应用到汽车上。电动汽车发展方兴未艾的2016年，众多业外大公司进入自动驾驶汽车领域。英特尔收购德国地图服务商Here 15%股权，在自动驾驶汽车和物联网技术方面进行合作；谷歌将自动驾驶汽车项目独立为Waymo公司，开始从研究走向商业化应用； Uber以6.8亿美元收购自动驾驶卡车初创企业Otto；通用也斥巨资收购了自动驾驶汽车技术初创企业Cruise Automation。 

　　中国企业的行动也很迅速

　　国内几乎所有知名汽车厂商都已涉足自动驾驶汽车领域。其中一汽集团、上汽集团、长安汽车、北汽集团、长城汽车已经展示了其配备初级自动驾驶技术的试验车型。2016年上半年，广汽集团、东风汽车、吉利汽车、比亚迪汽车、力帆汽车也纷纷宣布，将在未来5-10年内完成自动驾驶样车试验。 

　　要实现完全无人驾驶，必须高度依赖移动互联技术和计算机技术。汽车和互联网融合是大势所趋，在传统汽车领域，我国与国际水平的差距还较大，但借助于近年来在互联网和计算机领域的迅速发展，我国企业在自动驾驶领域与国际水平的差距相对小得多，实现赶超的机会比传统汽车要多得多。 

　　在刚刚结束的上海国际汽车展上，英特尔和长安汽车宣布，建立战略合作伙伴关系，两家公司将整合各自优势资源，通过打造下一代智能驾驶舱为切入点，在车联网、人工智能、数据中心以及未来自动驾驶等领域进行探索。 

　　百度也在上海车展推出“Apollo计划”，向合作伙伴开放百度自动驾驶软件平台，帮助整机厂结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己的完整的自动驾驶系统。上汽、蔚来、宝马、博世等车企也在上海车展分别展示了各自在自动驾驶方面的最新成果。 

　　场景模拟试验 自动驾驶进入人类生活的第一步 

　　人类使用的现代交通工具中，飞机、火车、轮船都实现了自动驾驶，唯独汽车被远远地甩在后边。究其原因，是汽车面对的交通环境实在是太复杂、太多样，在相当长一段时间里，几乎让按固定程序运行的电子设备手足无措。然而，随着计算机等技术的不断进步，自动驾驶汽车技术逐渐成熟起来，各国研发的自动驾驶汽车相继进入试验阶段。 

　　自动驾驶汽车的试验有两种方式：一是封闭试验场内的场景模拟试验，二是真实道路上的试验。 

　　建设封闭试验场的目的，是模拟设计出人们日常交通环境中经常出现的一些典型场景，让自动驾驶汽车进行学习验证。美国兰德公司的一份研究报告认为，自动驾驶汽车如果要进行比较严格的验证，需要进行50亿英里的测试。这意味着100辆车每年365天，每天24小时不间断地进行25英里/小时的测试，从封闭道路、开放道路两个维度进行自动驾驶测试验证，需要225年。这显然是不现实的。由此，仿真实验应运而生。 

　　有资料显示，目前，海外独立的著名智能汽车和自动驾驶汽车封闭试验场有8家。其中欧洲3家，分别是瑞典的AstaZero，英国的Mira，西班牙的IDIADA。美国有3家，分别是密歇根大学的M-City，密歇根州的ACM，加州的Gomentum。2016年11月，美国交通部又发布了一项自动驾驶试验场计划，一举批准了10个自动驾驶试验场。在亚洲，韩国日本各有一家自动驾驶试验场正在建设中。 

　　瑞典的AstaZero试验场建设得最早。它于2011年开始设计，2012年动工，2013年安装设备，2014年8月正式开放。试验场占地2平方公里，铺装路面25万平方米，分4个测试区：乡村道路测试区、高速行驶测试区，城镇道路测试区和多车道测试区。全部道路都可承受60吨载重车辆，可允许25米长的车辆通行。 

　　2015年7月20日，由美国密歇根大学主导、密歇根州交通部支持的自动驾驶虚拟之城——MCity宣布对外开放。它占地32英亩（相当于12.9万平方米），是专为测试自动驾驶汽车、V2V/V2I车联网技术，经过环境变量控制设计的模拟小镇。 该“城市”包括两个基本区域：用于模拟高速公路环境的高速试验区域和用于模拟市区和近郊区的低速试验区域。 

　　日本由国土交通省、经济产业省、汽车产业协会、日本交通警察厅、总务省V2X小组联合成立的SIP-adus (automated Driving foruniversal services)，推动日本自动驾驶汽车的发展。计划投资304亿日元，打造一个标准的测试体系。其中JARI茨城县的智能车测试场为一部分，还有首都高速公路大约300公里的自动车测试线路区，预计2019年3月正式开始自动驾驶汽车测试试验。 

　　韩国于2016年8月开工建设K-City，预计2019年初投入使用，面积大约1.5平方公里。 

　　我国的自动驾驶汽车封闭试验场可谓后来居上。2016年6月7日，由工信部批准的我国首个“国家智能网联汽车（上海）试点示范区”在上海国际汽车城举行了开园仪式。这是我国第一个国家级的自动驾驶汽车综合测试场地，面积达90平方公里，一期形成29个功能测试场景，三年内形成近百个测试试验场景。在总计20公里路段上开展车路协同应用试点，逐步在开放道路上探索实现车车通信预警、公交优先、自动泊车等示范应用。示范区典型的应用场景包括碰撞预警、紧急制动提醒、换道辅助、盲区预警、交叉口碰撞预警等。 

　　与全球已经建成的几大自动驾驶测试区相比，上海国际汽车城自动驾驶示范区是全球测试功能场景最多、DSRA和LTE-V等V2X通讯技术最丰富，覆盖安全、效率、信息服务和江南网页版登录入口官网下载 应用等四类领域的具有国际领先水准的封闭测试区。 

　　以上这些测试场多以模拟现有交通环境为主，而有企业想得更加长远：将来的智慧汽车所处的环境将与今天大不相同，今天的交通环境，比如红绿灯、标线、指示牌等，都是给开车的人看的，未来的交通环境是给车看的。红绿灯、标线、指示牌都可能消失，取而代之的是传感器、雷达、电信号等今人还难以想象的种种新科技、新产品、新方式。而现在所进行的以当前交通环境为试验环境的测试场，将来都是无用之物，所以有企业直接设计出未来汽车运行环境的试验场。2016年7月6日，北汽集团新技术研究院与辽宁省盘锦市大洼区人民政府举行了自动驾驶汽车战略合作协议签约仪式。双方将在“红海滩国家风景廊道”合资合作，建设自动驾驶汽车体验项目。该项目模拟的是未来交通的场景和交通模式。 

　　2016年，交通运输部也开始筹建自动驾驶汽车试验场。据了解，如今国内的自动驾驶汽车试验场，已经有10个左右建成或在建。 

　　道路试验  自动驾驶汽车融入人类生活必不可少的一环 

　　建设自动驾驶汽车测试场的目的，是在自动驾驶技术成熟前，将其放置在一个相对封闭的仿真模拟环境中进行测试，以最大限度降低因技术不成熟发生的意外事故。不过仿真模拟依据的是设计者的想象而成，多是模拟典型的现实环境中的场景。但许多重大事故都是在偶然的、非典型环境中发生的。2000年7月25日，法国航空协和式飞机起飞后两分钟起火坠毁，导致100多名乘客丧生的重大空难事故，其原凶是前边起飞的一架飞机上掉落的一块金属片。这是一种非常不典型的事故，谁又能模拟得出来呢。所以，真实道路上的自动驾驶试验，是任何一个国家、任何一个企业、任何一款自动驾驶车型都绕不过去的关键环节。 

　　在这方面，中国企业行动得很早。2011年7月14日，一汽集团与国防科技大学合作开发的红旗HQ3自动驾驶汽车，历时3小时22分钟，完成了从长沙到武汉286公里的高速公路全程自动驾驶试验。2016年4 月 12 日，长安自动驾驶汽车从重庆出发，途经西安、郑州抵达北京，全程近 2000 公里。长城汽车、比亚迪、北汽，都建立了自动驾驶研发团队。百度从2015年开始，大规模投入自动驾驶汽车技术研发，当年12月在北京进行了高速公路和城市道路的全自动驾驶测试。 2016年8月，百度联合奇瑞开发出一款全电自动驾驶汽车，11月，该车在世界互联网大会举办地乌镇开始试运营。今年4月19日，在第十七届上海国际汽车工业展览会上，百度又与奇瑞汽车签署战略合作协议，在车联网、高度自动驾驶、自动驾驶等方面展开全面合作。 

　　国外企业的干劲不让中国企业。2014年12月，谷歌首次展示自动驾驶原型车。 2015年5月，谷歌在美国加利福尼亚州公路上开始测试自动驾驶汽车。2015年 3 月，德尔福的自动驾驶汽车完成了从旧金山到纽约的路试。这次挑战全程 达5600 公里，途经 15 个州，其中 99%的时间试验汽车都是在自动驾驶状态。2016年3月31日- 4月6日，一支半自动驾驶卡车队穿越半个欧洲，从瑞典开到荷兰。 它们测试的是卡车的自动跟车功能。这些卡车都装置了雷达和摄像头，头车可以同步控制所有车辆的刹车和油门。这些卡车来自6家不同的卡车制造商，包括戴姆勒、达夫、沃尔沃、斯堪尼亚、依维柯和曼恩。 

　　2015年3月26日，一辆由瑞典道路交通管理局和沃尔沃联合开发的自动驾驶汽车，在北京西六环主路上测试了自动跟车、停车、沿路自动行驶、避让车辆、手机操控泊车等项目。这是国外汽车制造商第一次在中国道路上测试自动驾驶技术。 

　　自动驾驶汽车上路 意料之外问题多 

　　自动驾驶已成为未来最值得期待的汽车技术之一，上路取得初步成功的同时，问题也大量暴露出来，最触目惊心的就是安全问题。 

　　2016年5月7日，一辆具有自动驾驶功能的特斯拉轿车行驶到美国佛罗里达州高速公路一路口处时，遇到一辆横穿公路的大货车。处于自动驾驶状态的特斯拉未能采取任何措施，径直撞上货车货箱，致使驾驶员当场死亡。 

　　特斯拉公司调查的结论有二：一是事故发生时天气晴朗、阳光强烈，车辆视频传感器和毫米波雷达未能辨识出前方驶过的白色货车；二是货车横穿道路且车身较高，被特斯拉自动驾驶系统误认为是桥梁等建筑物。也就是说，特斯拉没有识别出从面前驶过的庞然大物是一辆大卡车。 

　　2016年8月2日，特斯拉在北京发生了一起相似事故，车辆在启用“自动驾驶”功能行驶过程中，没有识别出前边正常行驶的小轿车，造成追尾。此前，Uber的自动驾驶汽车在美国亚利桑那州也发生过一次撞车导致的翻车事故，致使Uber暂停了自动驾驶汽车的道路试验。 

　　上述3起事故反映出的自动驾驶汽车“无知”“无能”问题，并不是少数车企遇到的，而是整个自动驾驶汽车行业面临的共性问题。类似问题在国内车企的道路试验过程也有发生。令试验者们不安的是，自动驾驶汽车表现出的“无知”“无能”，几乎都是一些在人类看来简单得几乎不能再简单的问题。比如，自动驾驶试验车辆在正常行驶中，路中隔离带上突然闪出几位种植花木的工人，或者迎面逆行而来一辆自行车，路口经过了一群羊。这些驾车人能轻而易举解决的小问题，却让自动驾驶汽车不知所措。这些问题反映出，自动驾驶汽车的智商和现实交通环境的需求还很不相匹配。谷歌自动驾驶汽车从2009年开始进行道路测试，至今测试里程已经超过200万英里，但其项目技术负责人称：自动驾驶汽车的真正出现可能还需要30年。 

　　20 年前，IBM 开发的超级计算机深蓝，战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2016年3月，超级计算机AlphaGo以4:1的总比分战胜了围棋世界冠军李世石。这些都让人感受到了计算机的强大能力，不过，尽管计算机的速度越来越快，但其下棋的方法并没有本质变化，就是依靠储存的大量棋谱（经验），通过快速搜索所有可能的应对棋步做出最好的选择。棋谱输入得越多胜算越大。自动驾驶汽车对交通环境的认知和适应，与深蓝和AlphaGo相似，只有上路成为人类交通的真正参与者，通过大量实践经验的积累和大量棋谱—案例的仿真试验，才能变得越来越聪明，才能最终代替人驾车上路。 

　　自动驾驶汽车上路 与现行法规起冲突 

　　l “某某公司自动驾驶汽车上路测试，被交警扣留了”。这一消息曾在业内轰动一时。交警扣车的原因是：我国交通法规规定，没有人驾驶的汽车不能上路行驶。不仅如此，自动驾驶汽车的上路测试也是被禁止的。 

　　l 类似的法规国际上也有。1949年9月19日，在瑞士日内瓦召开的联合国道路与机动车运输会议上，签订了《国际间关于道路交通管理的多边条约》（简称《日内瓦公约》）。《日内瓦公约》共7章35条，10个附件，有70多个国家签署。该公约对交通规则、交通信号、交通标志、机动车驾驶员管理等作了规定，以方便不同国家的车辆在各国间应用统一规则通行。其中的一条规定是：驾驶车辆的职责必需由人类驾驶员承担。这就限制了自动驾驶汽车的上路和试验。由此形成了一对矛盾：一方面，自动驾驶汽车技术很不成熟，需要大规模的、真实的、不同环境、不同气候、不同地域、不同交通规则、不同国度条件下的真实道路试验。另一方面，因其不成熟，所以无法制定相应的法规以保护其顺利发展，而现用的法规是不允许上路。当前，我国企业上路测试自动驾驶汽车，都是通过各种渠道获得某一地方交管部门的批准或默许才能顺利进行。此种权宜做法依靠的是政府公关，合情合理但是不合法。 

　　法规的滞后，限制了蓬勃兴起的自动驾驶汽车技术的发展。 

　　自动驾驶技术竞争几近白热化 

　　我国将实现完全自动驾驶的时间节点放在了2020-2030年期间。 

　　2014年10月，工信部委托中国汽车工业协会、中国汽车工程学会、全国汽车标准化技术委员会（以下简称“汽标委”）分工研究智能网联汽车的总体规划。2015年，国务院印发了《中国制造2025》，将智能网联汽车列入未来十年国家智能制造发展的重点领域，明确指出，到2020年要掌握智能辅助驾驶总体技术及各项关键技术，到2025年要掌握自动驾驶总体技术及各项关键技术。同年，《中国智能网联汽车标准体系建设方案》（第一版）出台。2016年10月底，《中国智能网联汽车技术发展路线图》发布，该技术路线图制定了我国自动驾驶汽车发展的三个五年阶段要达到的目标，力求高度或完全自动驾驶汽车2021-2025年上市。《路线图》还指出，2026年到2030年，每辆车都应采用无人驾驶或辅助驾驶系统。 

　　今年6月12日，工业和信息化部办公厅、国家标准化管理委员会办公室联合发布的关于征求《国家车联网产业体系建设指南（智能网联汽车）（2017年）》（征求意见稿）中明确提出，我国智能网联汽车的建设目标是： 到 2020 年，初步建立能够支撑驾驶辅助及低级别自动驾驶的智能网联汽车标准体系。到2025 年，系统形成能够支撑高级别自动驾驶的智能网联汽车标准体系…….最终实现替代人来操作的新一代汽车。 

　　一些发达国家也将技术突破的时间定在了2020-2030年间。美国交通运输部与ITS（智能交通系统）联合项目办公室共同提出的ITS战略计划，分为八个阶段分步实施，其最新版本的截止时间为2019年。这个版本从原版本单纯的车辆网联化，升级为汽车网联化与自动控制智能化的双重发展战略。欧洲的自动驾驶路线图是到2020年实现高度自动驾驶。2016年，英国内阁财政大臣乔治•奥斯本宣布，2020年，英国将允许自动驾驶汽车上路。2016年，日本由安倍晋三首相亲自担任本部长的日本IT综合战略本部制定的自动驾驶普及路线图显示，日本政府将于2020年允许自动驾驶的乘用车在部分地区上路。印度也正在制定计划，准备到2032年淘汰全部汽油车和柴油车。 

　　美国IHS汽车信息咨询公司发布的一份报告预测，到2035年，全球自动驾驶汽车的销量将达到2100万辆，中国届时将成为世界上最大的自动驾驶汽车市场，将拥有超过570万辆自动驾驶汽车。而根据中国汽车工程协会《节能与新能源技术路线图》的预测，我国2020年江南网页版登录入口官网下载 的产销量将达到200万辆左右，2025年达到800万辆左右，2030年达到汽车总销量的40%，约1500万辆左右。国内外的预测相差1000万辆之巨，可见中国的决心更大、投入更大、步子更大。 

　　2016年以来，各国相继加大了对电动汽车、智能汽车的政策支持力度，并加大了资源投入，力争率先取得突破。之所以如此努力，是因为国际上普遍认为，在智能汽车领域取得领跑地位的国家，必将在高科技领域取得引领世界前进的地位。但实现这一远景目标的基础，是自动驾驶技术实现全面的跨越。 

　　开放自动驾驶汽车路权 几成各国共识 

　　自动驾驶汽车上路测试与法规禁止上路的矛盾，引起了国际上的关注，并开始得到一定程度的解决。 

　　2016年4月，联合国欧洲经济委员会（UNECE）宣布，《国际道路交通公约（维也纳）》中，对于自动驾驶汽车的修正案正式生效。新的修正案规定，在全面符合联合国车辆管理条例或者驾驶员可以人工选择关闭该功能的情况下，将驾驶的职责交给车辆的自动驾驶技术，可以明确地被应用到交通运输当中。这意味着包括欧美地区在内的72个签约国，可以从此允许配有相关功能的汽车在特定期间自动驾驶。这项修正案的生效使自动驾驶首次在法律层面上得到许可，驾驶的责任人不再必须是人，可以是汽车自身，开辟了自动驾驶合法化的先河。 

　　美国法律一直要求汽车必须配备司机，并且还必须设置有传统的手动控制装置，比如踏板、方向盘，但2015年，谷歌等公司要求修订这个法律。修订为汽车可以没有方向盘、没有油门和刹车踏板，不需要人驾驶，可以进行道路测试。2016年12月，美国密歇根州州长发布一项新法案，允许自动驾驶汽车在销售领域、约车领域使用。今年3月10日，美国加州修改法案，可以用自动驾驶汽车做专车服务，但是须在规定的区域行驶。加拿大安大略省从2016年1月1日起，允许自动驾驶自动汽车在该省实际道路上行驶。英国于2016年3月公布了允许在高速公路上测试汽车的计划，并清除束缚自动驾驶汽车的法规。同时，英国保险法也进行修改，为开启自动驾驶模式的车辆驾驶员提供保险。 

　　2016年9月20日，美国交通部发布了针对从事自动驾驶技术厂商的指导意见书。这是美国联邦政府层面发布的首份指导意见，标志着未来在全美范围的自动驾驶监管框架将逐步成型。 

　　在此之前，美国联邦汽车安全监管机构也宣布，他们认为，美国公路上的车辆更多地由机器驾驶时将比由人驾驶更安全。欧盟也组建了HIGHTS研发团队，对联网驾驶进行科研攻关，目前，研发团队已经制定出了清晰的联网驾驶技术开发路线图。分析人士认为，安全监管的放行，或许会促使美国政府制定全国统一的自动驾驶安全法规。而相关法律和政策的不断完善，也会使自动驾驶量产车上路行驶障碍得到消除。 

　　调整法规促发展 中国不能落后 

　　为了使国家发展智能网联汽车的战略目标顺利实现，解决当前标准、法规不适应自动驾驶汽车发展的问题已是当务之急。在这方面，我国的标准制定部门先行了一步。 

　　2016年6月，全国汽车标准化技术委员会完成了《先进驾驶辅助系统术语和定义》ISO标准草案的准备工作。8月，工信部发布了“三部门关于印发《装备制造业标准化和质量提升规划》的通知”，要求开展智能网联汽车标准化工作，加快构建包括整车及关键系统部件功能安全和信息安全在内的智能网联汽车标准体系。由工信部组织起草的智能网联汽车标准体系方案已形成标准框架体系，包括基础、通用规范、产品与技术应用、相关标准四个主要部分。其中基础和通用规范涉及网联化共性的基础标准；产品与技术应用涉及具体的设计标准，包含信息采集、决策报警、车辆控制等方面的细则。而相关标准则涉及到信息交互、通讯协议、接连接口等。智能网联汽车分技术委员会计划吸纳相关领域专家，共同研究制定相关技术标准；智能辅助技术信息安全等具体标准制定工作也在加快推进。 

　　工业和信息化部办公厅、国家标准化管理委员会办公室联合发布的关于征求《国家车联网产业体系建设指南（智能网联汽车）（2017年）》（征求意见稿）中明确提出，到 2020 年，要制定 30 项以上智能网联汽车重点标准，涵盖功能安全、信息安全、人机界面等通用技术以及信息感知与交互、决策预警、辅助控制等核心功能相关的技术要求和试验方法；到 2025 年，要制定 100 项以上智能网联汽车标准，涵盖智能化自动控制、网联化协同决策技术以及典型场景下自动驾驶功能与性能相关的技术要求和评价方法……实现车与 X（人、车、路、 云端等）智能信息交换、共享，具备复杂环境感知、智能决策、 协同控制等功能，实现“安全、高效、舒适、节能”行驶。 

　　在自动驾驶汽车上路测试方面，我国由工信部牵头，签署了六家自动驾驶汽车示范区，包括上海、浙江、北京、重庆、吉林和湖北。从封闭、半封闭到开放，服务于智能汽车与智慧交通的示范。还有消息称，工信部、公安部等部门正研究制定智能网联汽车公共道路测试规范，符合这个规范的企业才能进行高速公路自动驾驶汽车的试验与验证。 

　　比起自动驾驶汽车标准的制修订，法律、法规的调整难度显然要大得多，但调整的必要性同样迫切。因为，与汽车自动驾驶技术变革直接相关的是城市交通出行生态的大调整，汽车不再是单纯的代步工具，而是提供多样化服务的载体。垂直一体化的汽车产业链将被打破，众多行业和服务业的深度进入将构成扁平、网状的出行生态。所以，现行法规和管理制度的不适应性是必然的，适时调整也是必然的。 

　　比如，现行交通管理法规以管理驾驶汽车的人为立法前提，约束的是司机的思想和行为。自动驾驶则是由计算机取代人去操控车辆，失去了原有约束对象的交通法规，如果不进行调整就无法适应新变化。但围绕自动驾驶汽车和智能汽车进行的法律、法规、标准以及管理制度的调整，面临着一些难题。 

　　首先，是自动驾驶技术的不成熟，而这些技术又只能在路试过程中逐步成熟。其次，是对自动驾驶汽车带来的变化需要在其推广过程中逐渐认识，无法预先完全预判设计到位。第三，自动驾驶汽车不可能在一夜之间取代有人驾驶汽车，两者混合出行的方式会长期并存，这使得新旧法规无法一步切换到位。第四，随着自动驾驶技术的广泛推广，触动的社会生活和管理方式会越来越广泛，需要调整的法律、法规、标准和管理制度会越来越多。比如，电动汽车利用夜间峰谷时段从电网买电、日间用电高峰时段向电网卖电模式的运行，将可能涉及《电力法》的调整；自动驾驶汽车共享模式的推广，将使部分私人汽车兼有公共交通车辆的属性，财产性质和用途的变化牵涉到《民法》、《税法》；自动驾驶汽车的推广，将使交通方式和交通设施发生巨大变化，以管理驾驶人为主旨的《道路交通安全法》、《保险法》都要进行改变。相应的，驾驶员和驾驶员培训、管理职业可能消失，驾驶员培训、管理制度面临废除，交通警察、高速路收费员等职业面临转行，《公路法》也势必发生大幅度的变化。《治安管理法》（如酒驾入刑）部分条款也需修订；推而广之，《产品质量法》、《环境保护法》等都有可能被动调整。第五，自动驾驶汽车本身的安全问题，包括乘车人安全、行人安全、车辆自身安全以及联网信息安全等，也涉及一大批标准、法规和行政管理制度的改变。 

　　为适应新型汽车产业发展带来的变化，重新进行法规、标准、行政管理制度的顶层设计十分必要。然而，当前最迫切需要调整的却是《道路交通安全法》等涉及自动驾驶汽车上路试验、试运行法规的调整，以保证自动驾驶汽车合法合规上路进行技术测试。 

　　这些调整应该包括：明确定出达到什么标准的自动驾驶汽车可以进入试验场进行测试，达到什么标准的自动驾驶汽车可以上路进行测试，达到什么标准的自动驾驶汽车可以进行运营测试。明确自动驾驶汽车上路试验的合法性，规定上路试验的申请程序，发放相应的试验证书、牌照；制定自动驾驶汽车上路试验行驶的规则；定义自动驾驶汽车在交通事故、交通违规中的责任；选取示范试验地区、试验道路、试运营区域等内容。 

　　由于自动驾驶汽车技术还在完善和提高过程中，法规的制定和调整既不能超前，也不能滞后，也不可能一步切换到位，这就需要有过渡性的安排，让法律、法规、标准活起来，保证自动驾驶汽车顺利上路测试，顺利过渡到商业化运行。 

　　在这方面，我们可以借鉴国外一些做法。澳大利亚制定了一个临时性措施，允许测试车辆上路，不用等待正式法律的出台。美国佛罗里达等几个州专门针对自动驾驶制定了法律，允许自动驾驶汽车在批准的范围内上路测试和试运营。这些可以适时调整的措施解决了自动驾驶汽车创新和合规的矛盾，又解决了正式法规制定周期长、关联法律多、修订难度大、难以适应形势发展变化的问题，同时保障和促进了新技术的发展。 

　　除调整一批已有法律、法规、标准、行政管理制度外，还要新增一批新的法律、法规、标准和行政管理制度。如自动驾驶汽车的交通法规、保险法规、营运法规等。 

　　自动驾驶汽车是一种技术含量高，应用范围广，市场规模大的高价值产品。它能吸纳的信息化、数字化、网络化、智能化，以及新能源、新材料、先进制造技术和装备的范围之广，数量之大，是其他任何产品难以相比的，这就使自动驾驶汽车成为拉动经济技术系统性结构升级的支柱型引领性产品，是众多产业融合创新的核心载体和平台，必将引发诸多产业的系统性变化。这些变化是复杂的、长期的、渐进式的。这还仅仅是自动驾驶汽车的推广带来的变化，未来智能汽车、智能交通、智慧城市带来的变化，更需要相关部门予以足够重视，预先加以洞察和研究。 

　　我们已经在汽车电动化方面领先了世界一步，但如果在汽车智能化阶段迈错一步，就有可能前功尽弃，落得一步跟不上，步步跟不上的被动局面。对此，我们应该有清醒的认识，要有全国一盘棋的统一思想，要建立起多领域、多部门通力合作，共促智能汽车顺利发展的新机制。