自動駕駛汽車技術及相關法律問題的探討

潘康　趙燕　李陽

摘 要 自動駕駛汽車以其安全性、運輸能力強、智能化等優點而受到工業界和學術界的廣泛關注。本文介紹了自動駕駛汽車技術現狀，分析了歐盟和美國出臺的法律框架，并提出了無駕駛員和僅軟件更新引起的兩類法律問題。自動駕駛汽車需要市場和法規成熟才有更大的發展前景。

關鍵詞 自動駕駛 法律框架 技術

作者簡介：潘康，江蘇省計量科學研究院交通安全儀器計量研究所，高級工程師，研究方向：機動車檢測設備、檢測設備校準方法、檢測標準等;趙燕，南京工業職業技術大學教務處，副研究員，研究方向：測控技術及教學管理;李陽，江蘇省計量科學研究院交通安全儀器計量研究所，研究方向：儀器儀表檢測技術等。

中圖分類號：D920.4 文獻標識碼：A DOI：10.19387/j.cnki.1009-0592.2020.11.104

近年來，自動駕駛汽車以其安全性、運輸能力強、智能化等優點而受到工業界和學術界的廣泛關注。自動駕駛汽車由傳感器、GPS、導航儀、車載計算機等硬件設備和軟件系統組合而成，構造非常復雜。傳感器用于探測和感知其他車輛，并接收有關路況、交通流動以及天氣狀況等信息，代替人類駕駛員獲取各種駕駛信息;車載計算機通過算法等計算軟件將維護車輛運行的所有方面，如規劃到達預定目的地的最佳路線、指示車輛對行駛中遇到的危險作出反應等。隨著人工智能技術逐漸發展成熟，自動駕駛汽車的軟件系統模擬了人類駕駛員的決策機制， 具備了“擬人”屬性， 能夠作出與車輛控制行動有關的重要決策，包括駕駛、加速、剎車、車輛定位、路線選擇以及遵守交通規則、識別交通標識和信號燈等，通過“感知—計劃—執行”（Sense-Plan-Act） 的運行程序， 實現完全自主決策[1-4]。

一、目前研究現狀

自動駕駛汽車可以通過使用GPS、雷達和慣性測量單元（IMU）實現精確的自動導航、軌跡跟蹤和自動超車。自動超車可避免過多等待時間，提高交通效率;作為未來車輛的關鍵技術，自動駕駛儀器可以切實減少人為因素造成的交通事故，從而提高行車安全;基于信息流的共享技術能自動優化行車路線，有效緩解交通擁堵問題。

現有的研究主要集中在車載雷達、攝像機等硬件設計、基于信息融合的算法設計和車輛軌跡規劃等方面。大多數的軌跡規劃算法都是基于雷達、相機和IMU能夠感知車輛周圍環境的假設，設計了各種基于圖像和信號處理，能精確地感知自動駕駛車輛周圍的環境，從而使自動駕駛汽車確定下一時刻的駕駛狀態，例如超車、加速、減速，變道或轉彎。

與加速、減速或原始行程相比，自動駕駛車輛的超車更復雜。它主要由三個步驟組成。首先，自動駕駛車輛根據計劃的行車路線改變車道;其次，它在規定的車道上完成超車，并行使一定安全距離;最后，它將返回到原車道。關于這個問題的大部分研究工作專注于超車軌跡的規劃或預測，目前是在自動駕駛車輛中集成雷達或攝像機，在沒有公共汽車或卡車的情況下能探測和跟蹤周圍的障礙物;但是，在某些特殊情況下，攝像機和雷達可能被前方或后方的卡車或公共汽車擋住，以至于自動駕駛車輛部分甚至完全不知道周圍環境。因此，它必須跟隨卡車或公共汽車的速度。顯然，這種方法會增加時間消耗，造成交通堵塞。

一些大的智能軟件公司開發了基于邊緣計算方法的輔助傳感系統eCASS（electronic Consolidated Automated Support System），將自動駕駛車輛與邊緣計算相結合，在自動駕駛車輛被卡車或公交車部分甚至完全阻擋時，利用路邊的基礎設施，如附近的服務器發送請求，在這些服務器中，設計了關于無線信號和GPS的信息融合算法，每個信息位置都在待測的自動駕駛汽車附近，在此基礎上進行詳細的分析和估算，從而得出待測自動駕駛汽車在其中的尺寸和大小等信息，建立融合雷達和視覺數據的車輛檢測系統。邊緣計算根據與車輛相鄰的兩個服務器的信息來定位，服務器間隔越短，靠近車輛越近，則無線信號越強，定位越準確。使用與網絡、計算、存儲和應用緊密結合的開放平臺，可以提供更快的網絡響應和更多的安全保障。借助基于邊緣計算的輔助傳感系統，自動駕駛汽車可以根據這些信息確定下一時刻的駕駛動作，如制動、加速、改變車道或超越。

二、目前國際上的法律框架

自動駕駛汽車已逐漸引入美國和一些歐盟成員國。政策制定者將做出重要的決定來規范法律的實施。關鍵問題涉及到誰應該對這類車輛造成的損壞負責，例如主要是產品責任和司機的過錯責任時，該如何進行賠償，現有的責任立法并不明確。沒有適當的和有效的責任框架和其他有關技術和安全性的法律或政策措施，與自動駕駛汽車相關的測試可能都是徒勞的。

歐盟和美國自動駕駛或自動駕駛汽車不再是未來主義的科幻電影的一部分。根據最近的預測完全自動駕駛或無人駕駛汽車可能在五年內可應用。三星已經在測試這類車輛的原型在公共道路上的行駛情況。自動駕駛汽車的推出將會對社會的各個方面都有巨大的影響，特別是對現有的生活方式和思考方式。決策者必須就與之相關的某些方面做出抉擇。因此，立法上的認可將在工程檢測、生產、銷售自主汽車等方面推動行業發展。

2020年9月6日，美國眾議院一致通過了兩黨法案《SELF DRIVE Act（自動駕駛法案）》，并預計在今年秋季能排上國會議程，在獲得國會通過后，將會成為正式法令。這份法案對于自動駕駛汽車的監督規定了聯邦法律優先權;賦予NHTSA自動駕駛汽車監管權限，要求升級并出臺新的自動駕駛汽車安全標準;要求落實駕駛系統的網絡安全計劃;創設通用性豁免，免除阻礙自動駕駛技術發展的聯邦機動車輛安全標準;成立高度自動化汽車咨詢委員會;并且提出了加強消費者的隱私保護。

2020年6月25日，全球首部關于L3級自動駕駛汽車的國際性法規，在聯合國歐洲經委會（以下簡稱“UNECE”）舉辦的汽車法規協調世界論壇上通過。L3級自動駕駛汽車是指車載計算機自己能檢測危險，并提前預警，報警時間8-10秒，要求用戶準備接管，因此是fail-safe級別，不同于L2級別的隨時接管（離開方向盤不超過20厘米），也達不到L4級別要求汽車自己處理進入安全?？康牡胤?。據悉，該法規的起草是在UNECE《自動駕駛/自動化車輛框架》的指導下進行的，該框架將安全作為聯合國在未來出行領域主要監管工作的核心。該法規旨在通過先進技術減少交通事故，以實現未來道路交通安全的整體目標。該法規對L3級自動駕駛汽車的系統制定了嚴格的要求，同時也是針對L3級自動駕駛汽車第一個具有約束力的國際性規定，它標志著自動駕駛技術的發展向前邁出了重要一步。該法規將于2021年1月在歐洲和日本等地區生效，UNECE期待有更多的國家加入。

美國的此項行動證明了國際社會逐漸開始接納自動駕駛技術的發展，并積極調整監管規則加以適應。法律如果不能及時跟上技術的發展，的確會有一定的負面作用。美國新推出的這部法案、以及德國今年上半年通過的首部自動駕駛汽車法律，都是走在國際社會前列的舉措。這些措施允許甚至鼓勵制造商進行測試自動駕駛汽車的目標是提高他們的整體運行和提高安全水平。

三、法律問題和技術挑戰

一些法律的挑戰依然存在。關于自動駕駛汽車的商業化和使用，主要挑戰之一是有關自動駕駛造成的損害賠償責任問題。需通過具體的立法來增加安全性和自動駕駛汽車的規范性，否則依照現有許多（技術）法規或測試程序及法律框架而不調整限制措施，將使各國決定是否引入自動駕駛汽車，以及以多快的速度來實現。

目前還不確定自動駕駛汽車是否還有“司機”，如果不再裝配人工駕駛裝置且不再需要駕駛員，則車內人員均為乘用人，故全自動駕駛情況下不再涉及對于汽車駕駛員過錯的認定及評價。因此，如因全自動駕駛汽車本身原因造成汽車使用人或他人損害的，依據現有規定將由全自動駕駛汽車的生產者或銷售者承擔產品損害賠償責任。根據歐盟的指示，生產商將對事故的損壞承擔責任。因此，自動駕駛汽車生產商和銷售商的負擔將變大。

自動駕駛汽車的自主性主要得益于機器學習。機器學習是人工智能技術的核心， 主要通過模擬人類的學習行為獲取新的知識和技能。通過“深度學習”（Deep Learning） ，自動駕駛系統能作出最佳的決策方案，因此軟件問題也是其中一個關鍵問題，即僅更新車載軟件而沒有以某種方式進行改裝的車，是否有必要重新進行全面的合格性評定，以檢測該產品的新風險會否危害健康和人員安全。假設自動駕駛汽車行駛了幾年后，在汽車軟件更新后被視為新產品，從而延長工作有效期，再次進入流通。這個“新的”含義也適用于已經存在的車輛部件又作為“新車”整體的一部分重新投入流通。例如，2018年購買了一輛自動駕駛車，剎車是車輛的一部分，從沒有更換過。2027年軟件更新，并提出新的10年有效期，在2036年之前因為剎車缺陷而造成事故或損害，這是屬于使用者的責任還是原來的軟件開發商的責任還是生產商

的責任呢？如何進行認定？諸如此類的問題都要有明確的說法。

四、結語

自動駕駛汽車需要市場和法規成熟才有意義。今年國務院發布的《新一代人工智能發展規劃》中提到了將發展智能運載工具列入人工智能新興產業，顯示了國家對自動駕駛產業的重視。及時完善自動駕駛汽車相關標準，的確將會更加有利于自動駕駛產業的創新發展和自動駕駛汽車的商業化發展。我們也期待我國能跟上國際步伐，設立更加完善的監管政策，促進行業創新，保護消費者安全。

參考文獻：

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