万字长文自动驾驶汽车道路安全探究

　　在科幻电影展现的未来世界当中，无人驾驶汽车在道路上自由穿梭，它们外形科幻、灵活智能、速度飞快，几乎满足了人们对于自动驾驶的一切想象。然而，当我们回到2021年的现实后，就会发现自动驾驶汽车的发展前景似乎并非像科幻电影中那般美好。
　　科幻电影中的自动驾驶汽车
　　一方面，自动驾驶汽车在缓解交通拥堵和显著减少道路交通事故方面的确具有巨大的潜力，全球各大车企和自动驾驶公司都在发力以占领技术制高点。另一方面，近几年频发的自动驾驶汽车事故，又暴露出当前一些具备一定自动驾驶能力的汽车在环境感知、自动控制等技术领域还不够成熟，这也使得公众开始关注自动驾驶技术及其备受争议的实际应用。
　　事故介绍：2018年3月19日晚，在美国亚利桑那州的公共道路上，发生了首例自动驾驶汽车致死案，Uber的自动驾驶汽车，在自动驾驶状态下，撞倒了一名正在过马路的女性，最终不治身亡。当时车速大约在65km/h，驾驶座上的操作员也并未及时作出反应。
　　因此，虽然大家基本相信自动驾驶汽车有望成为未来道路交通中的重要元素，但目前很多人还是会有一个挥之不去的问题，那就是：自动驾驶汽车真的会更安全吗？
　　实际上，对于完全自动驾驶是否能使道路交通更加安全，目前世界上并没有形成统一的解释标准。为了回答这个问题，本文综合国内外的相关资料，力求用两期的篇幅，从交通事故给世界带来的伤害，以及与自动驾驶安全范畴的定义、带来的实际安全效益、面临的伦理难题、政策法规现状等方面，探究自动驾驶与交通安全之间的关系。
　　1、交通事故给世界带来哪些伤害？
　　| 事故造成损失巨大 |
　　根据联合国最新的统计数据，全球每年约有125万人因道路交通事故丧生，受伤人数则高达5000万人，造成的经济损失约为1.85万亿美元。而我国，在2010-2019年的10年间，平均每年发生车祸20余万起，每年因道路交通事故死亡的平均人数约6万人。此外，道路交通事故还是造成15-29岁年轻人死亡的首要原因。
　　除了道路交通伤害导致的公共卫生影响外，还使其成为一个重要的经济发展问题：道路交通事故给各国造成的经济损失约达国内生产总值的 3%，而在低收入和中等收入国家造成的经济损失相当于国内生产总值的5%。
　　| 多数事故可以预防 |
　　根据公安部统计，在道路交通事故数量中有86%为机动车违法造成的交通事故。同时，在事故诱因分析中，94%的交通事故是由人为因素引发，人工驾驶员因注意力分散、未按道路规则行驶、错误路况判断、酒驾等因素导致交通事故，成为传统出行方式一大痛点。而一项经典的研究表明，如果提前1.9秒有效预警并采取措施，事故率可以下降90%，如果提前2.7秒有效预警并采取措施，事故死亡率可以下降95%。
　　【案例】 2006年广东韶关＂8·26＂特大交通事故
　　2006年8月26日凌晨，在京珠高速韶关段一辆满载铁矿石的大货车因故障在路边停车；随后的大客车司机因疲劳驾驶处于精神恍惚状态，误以为大货车是处于缓慢行驶状态，于是加大油门想超过大货车继续行驶，没想到由于车速较快，未能敏捷地＂越位＂，发生碰撞导致大客车半边车身都被铲掉，造成50余人死伤，其中丧生的17人中竟有3名是拿着大学录取通知书去报到的准大学生，在人生即将展开灿烂篇章的时刻殒命黄泉，可悲可叹！
　　因此，虽然道路交通事故多年来一直是全球死亡和伤害的主要原因，但大多数道路交通碰撞都是可以预测和预防的。有大量证据表明有效的干预措施可以使道路更加安全：实施这些干预措施的国家已经相应减少了道路交通死亡人数。在持续降低道路交通死亡人数和比率方面一些最成功的例子都采用了＂安全系统方法＂。
　　这种保证道路安全的方法认识到人体极易受到伤害，而且人类会犯错误。因此采取一系列互补性干预措施来建造更安全的道路和更安全的车辆，实行更安全的车速，并促使道路使用者采取更安全的行为。这些元素综合发挥作用可弥补驾驶者的错误。这个系统的所有部分都需要得到加强，这样如果系统的一个部分失灵，其他部分仍将能保护相关人员。采用安全系统方法需要交通运输、卫生、警察、工业和民间 社会等许多部门的参与和密切合作。
　　2、自动驾驶车辆安全涉及哪些范畴？
　　正所谓产业发展，标准先行。目前国际上为了从标准上明确自动驾驶安全的范畴，制定了一些与自动驾驶安全相关的标准，主要涉及功能安全、预期功能安全、信息安全等方面。
　　| 功能性安全（Functional Safety） |
　　2011年国际标准化组织道路车辆技术委员会（ISO/TC22）发布的ISO26262《Road Vehicles Functional Safety》道路车辆功能安全国际标准。该标准涵盖的范围广泛，几乎涉及到了所有与功能安全相关的汽车电子、电气产品，包括传统汽车和新能源汽车。
　　功能性安全标准目的在于提高汽车电子、电气产品的功能安全，在产品研发流程和管理流程中，预先分析和评估潜在的危害和风险，通过实施科学的安全技术措施、规范和方法来降低风险，利用软硬件系统化的测试验证和确认方法，使电子、电气产品的安全生命周期内满足汽车安全完整性等级的要求，提升系统或产品的可靠性，避免过当设计而增加成本，以及避免因系统失效、随机硬件失效、设计缺陷所带来的风险，使电子系统的安全功能在各种严酷条件下保持正常运作。
　　新能源汽车三电功能安全
　　功能性安全标准为应对电控系统失效导致的安全风险提供了系统化的解决方法。但对于自动驾驶车辆，除了需要避免因电控系统故障而引起的安全风险，还需考虑电控系统在没有发生故障的情况下的安全风险，例如那些基于传感器输入环境信号进行决策和控制的系统，如果传感器不能正确识别道路场景，处理算法针对所输入的信号采取一种危险的决策，从而引起安全风险。
　　| 预期功能性安全(Safety Of The Intended Functionality) |
　　多起因自动驾驶汽车引发的致命交通事故表明，依靠传统的以质量保障为中心的车辆安全体系已经不能满足自动驾驶车辆的安全保障需求，汽车工业领域亟需建立全新的自动驾驶安全评判准则体系。
　　为此，国际标准化组织于2018年正式启动全球首个自动驾驶安全国际标准ISO/PAS 21448《道路车辆预期功能安全》（Road Vehicles-Safety of The Intended Functionality）的制定工作，旨在为全球自动驾驶车辆的安全开发和测试评价提供技术指导。不同于ISO26262《道路车辆功能安全》（对应GB/T 34590）关注并解决的是电控系统故障导致的危害，ISO/PAS 21448《道路车辆预期功能安全》立足对自动驾驶安全影响更广泛的非故障安全领域，重点关注自动驾驶系统的行为安全，解决因自身设计不足或性能局限在遇到一定触发条件（如环境干扰或人员误用）时导致的危害。因此，功能安全和预期功能安全技术为确保自动驾驶车辆在故障、非故障情况下的安全运行提供了根本保障。
　　| 信息安全（Cybersecurity） |
　　有别于传统人工驾驶车辆，自动驾驶车辆的驾驶过程是机器不断收集驾驶信息并进行信息分析和自我学习从而达到自动驾驶的系统工程。每辆汽车将从过去的封闭转向开放，融入到联网的平台中进行实时的信息交互。黑客可以通过网络对车辆进行远程攻击，使车辆做出熄火、刹车、加减速、解锁等操作，也可以通过截获通讯信息、攻击云端服务器，达到窃取用户信息和车辆数据的目的，严重的还会威胁驾驶员和乘客的生命安全。同时，在自动驾驶产业链中，数据的采集、存储、 处理、传输、共享等生命周期各环节潜在的安全威胁都给自动驾驶数据防护带来了全新的挑战，要想实现自动驾驶汽车规模化、商业化落地，必须解决＂数据安全＂这一＂拦路虎＂。
　　与汽车相关联的网络信息设施
　　在自动驾驶场景下，相关安全防护技术需要结合自动驾驶的差异性特点进行改进，如自动驾驶车辆的车内数据安全要求车辆认证加密或密钥的管理具备轻量、易集成和延迟低的特点，车路协同自动驾驶的 V2X 安全传输要求海量证书管理能满足广播、小批量数据传输的安全要求。同时，按数据重要程度和面临的风险不同，所采用的数据安全防护技术也需要做出相应的完善与调整。
　　为此，国际标准化组织ISO与美国汽车工程学会SAE联合编制ISO/SAE 21434《汽车信息安全工程》（Road Vehicle - Cybersecurity Engineering）标准。该标准为确保网络信息安全预先设计到车辆中定义了一个结构化过程，为整个供应链提供了一种交流和管理网络安全风险的通用语言，量化了车辆中不同系统或功能的网络风险，从而使相关公司就降低风险所需的严格程度达成一致，避免＂公说公有理，婆说婆有理＂或＂不知所云＂的尴尬。
　　ISO/SAE 21434为汽车公司建立了一个网络安全框架，旨在加强行业在网络安全方面的合作，从而开发更好地解决当今和未来网络安全问题的技术和解决方案；将有助于工程师在开发过程的每个阶段和现场考虑网络安全问题，创建一个涵盖扫描漏洞、增强车辆自身网络安全防御能力的检查表，并对每个组件的潜在漏洞进行风险分析。新的国际标准还将借鉴SAE的指导方针，构建一个全面的网络安全工具，在全球范围内解决行业的所有需求和挑战。同时也将有助于解决道路车辆电气和电子系统工程中的网络安全问题，帮助制造商跟上不断变化的技术和网络攻击方法。
　　3、自动驾驶车辆将带来哪些安全效益
　　| 高级辅助驾驶系统（ADAS） |
　　目前，经过统计验证的专家评估已经证明了未来提升安全性的车辆和驾驶员辅助系统的潜在效益。在传统驾驶方式中，驾驶员注意力会受各种因素影响而分散，而运用高级辅助驾驶系统（ADAS）的车辆，可以通过车路协同技术在人类视觉盲区接收道路信息，或通过激光雷达在光线不佳的情况下看到人眼分辨不清的障碍物，提前规划行为决策，避免交通事故。
　　汽车ADAS功能之一：防碰撞系统
　　通过高精度3D关键点的追踪及动作捕捉技术，能够准确识别打电话、吸烟、分神、疲劳驾驶等不安全的驾驶行为，并及时发出预警提示。而致密脸部跟踪、致密眼球跟踪、静默式活体检测等技术的运用也让人脸识别能力更为精进。全球最大的汽车再保险公司瑞士再保险公司（Swiss Re）和地图开发商HERE预测，ADAS可能导致汽车事故频率减少25%，相信智能驾驶将成为降低交通事故率、提高交通效率的重要途径。
　　| 自动驾驶与＂零死亡愿景＂ |
　　虽然到目前为止，还没有经验证明完全自动驾驶功能的整体安全性。但由于人为错误是道路交通事故的主要原因，并且道路事故分析的结果可以肯定的地表明，驾驶任务的自动化从＂仅驾驶员＂、＂辅助＂、上升到＂部分自动化＂的驾驶类别，是有助于最小化人为错误后果的关键技术。
　　不同自动驾驶等级下驾驶者与车辆所扮演的角色
　　基于2010年数据的碰撞事故总数下降趋势（2030-2070年）
　　根据对自动驾驶功能发展的预估，仅就单车安全性而言，基于2010年可预防的碰撞事故数据，到2030年将可以实现事故总数下降19%左右，2040年将减少23%，2050年减少50%，到2060年减少71%，到2070年几乎可以完全预防事故的发生。这样的预测表明，2070年的汽车几乎不会发生事故，但车辆仍然能够承受严重的碰撞。从技术角度看，今天的自动驾驶车辆已经可以在有利条件下的移动交通中接管许多驾驶任务，其中高度自动驾驶，特别是完全自动驾驶旨在使车辆尽可能无事故、高效率地行驶，有望在未来接近实现＂零死亡愿景＂。
　　一辆运行中的自动驾驶汽车
　　安全是汽车工业发展的永恒主题，也是汽车工业发展的最高优先级。对自动驾驶汽车而言，虽然能带来可以预见的安全效益，但Uber等企业的前车之鉴又证明社会对技术造成的事故容忍度极低。各国政府普遍遵循以安全为中心的准则，制定了自动驾驶管理及测试政策,规划自动驾驶汽车发展路线,但这样做可能导致将安全标准设置过高而减慢自动驾驶技术发展速度。
　　进行道路测试的Tesla自动驾驶汽车
　　不过，即使无人驾驶汽车的技术还未达到完美，并且出现了一些尚未知的事故情况，还受到交通伦理、公众接受度不高的约束，但当技术成熟的无人驾驶车辆在道路交通中广泛投入使用后，预期将产生较大的社会、经济和安全效益。因此，有关自动驾驶的跨科学研究活动仍然得到了促进和加强。
　　4、自动驾驶汽车面临的伦理困境
　　由于道路交通的高度动态性，安全性相关事件可能会在几分之一秒内发生，甚至在某些情况下，一连串的事件可能会导致问题无法在不造成人身伤害的前提下被解决。当遇到这种困境时，自动驾驶车辆必须选择一种最优的可能行动方式，即使造成人身伤害也要使损失可能达到最小。
　　（一）艰难的选择
　　让我们首先讨论一个假设场景：在可能的将来，一辆刹车失灵的自动驾驶汽车遇到了这样的选择，它必须向右转撞向一个婴儿，或者向左转撞向八十岁的老奶奶，且根据车辆的速度，被撞者一定会死亡，但如果不转向，两名受害者都会被撞身亡。如果你正在从事自动驾驶的编程工作，当遇到这种残酷的情况时，为了使结果尽可能好，你会做出什么样的决定呢？
　　自动驾驶伦理困境：艰难的选择
　　在这种特殊的场景中，自动驾驶汽车需要根据程序员设计好的成本函数，计算各种选项的预期成本，进而选择最低成本的选项，而一旦做出选择，将可能决定谁能够生存或死亡。
　　根据现有的相关道德准则，在这种情况下，程序员做出的任何选择在伦理上都是不正确的。在欧洲和美国的相关法律中，明确规定了所有人都需要被公正对待，不能因种族、宗教、性别、年龄、国籍等因素采取歧视行为。同时，如果自动驾驶汽车获得控制权并做出导致一个人死亡的决定，那么汽车、OEM或自动驾驶公司就要对杀死一个人的行为负责。所以，很难想象一个程序员需要做出如此重大、严肃的决定。
　　但是，如果不做出选择同时撞向两个人，就会造成两人死亡，这样的结果显然更加糟糕，并且假如我们进一步修改场景，用10名行人替换老奶奶，如果继续前进就会造成10人死亡，而转身则只会造成1人死亡。另一种做法是随机选择转向方向，不对任何人产生偏见。但这似乎也存在道德上的困扰，因为我们过于＂草率＂的选择了生命的去留。这是一个不容易解决的问题，为开发自动驾驶汽车提出了很高的道德要求。
　　（二）更多伦理场景
　　除了上述假设之外，还有许多涉及伦理判断的实际和假设场景，接下来本文将再列举一些，用于引发读者的思考。
　　1.自我牺牲
　　当你的自动驾驶汽车正行驶在悬崖边的狭窄道路上时，一辆载有28名孩子的校车突然出现在急转弯处，同时车辆的一部分在你的车道上，你的汽车根据速度和距离计算出碰撞即将来临，并且碰撞后将使校车坠落悬崖，进而导致28名孩子死亡，而如果选择主动驶向悬崖，则只会造成你一人死亡，既自我牺牲，此时你希望自动驾驶汽车如何做决定呢？
　　2.闪避伤害
　　假设你的自动驾驶汽车停在一个十字路口，正耐心等待前面穿过路口的孩子，此时它检测到车后的货车将会撞到其后端。碰撞可能会在某种程度上损坏你的车，也许会对你造成轻伤，但绝对不会死亡。为了避免这种伤害，你的汽车被编程为在安全的情况下冲出道路，在这种情况下，汽车可以轻松地在交叉路口右转，避免后端的碰撞。但是让路后，货车将会穿过十字路口，进而造成路口的孩子们死亡，此时你希望自动驾驶汽车如何选择？
　　3.突然出现的动物
　　假设在自动驾驶模式下，一头鹿突然出现在汽车前方的道路上，自动驾驶系统是否有时间合理地把汽车控制权交给转向盘后面的人？如果没有，是否有时间停车？是需要紧急制动还是适度制动？这些问题发生在真实的场景中，在美国，有专家估计每年有超过100万次的车辆事故是由鹿造成的，许多驾驶员都曾被突然出现的鹿吓到过，这对人和动物来说都是危险的。而这一切可能仅发生在几秒钟内，自动驾驶汽车需要一个周到的程序，以最佳的方式迅速做出反应。
　　与自动驾驶有关的伦理问题还有很多，我们真的无法知道自动驾驶汽车的未来会是什么样子，但是可以看到我们还需要做很多的工作。在未来的交通中，单纯的预防碰撞功能是远远不够的，特别是在各种复杂的道路条件下，极端的天气、一些带有恶意的行人、不好的运气也可能导致碰撞发生，因此，自动驾驶车辆还需要有关伦理思考的碰撞优化策略。
　　不过，车路协同技术的发展，为解决一些伦理问题提供了有效解决方案。如果自动驾驶汽车能够更早 的 获取和风险有关的信息，例如路面损坏、结冰、拥堵或道路前方车辆的紧急制动操作，并对所有收集到的数据进行监控和分析，从而预测情况将如何发展，那么自动驾驶汽车的响应时间会进一步缩短，甚至可以在事故发生之前的零点几秒完成障碍检测，进而采取更加安全的响应动作。所以，通过增加与路端基础设施、其他车辆之间的信息交互，有望进一步提升自动驾驶汽车的道路安全潜力。
　　5、自动驾驶面临的法律问题
　　虽然自动驾驶面临的技术性难题已经在相当大程度上得到解决，但在现实中，以环境自动感知为基础进行控制的自动驾驶汽车不可能完全无瑕疵地操作，仍然可能发生交通事故。而从Uber的例子可以看出，一旦发生严重交通事故，将对自动驾驶企业造成巨大影响。所以自动驾驶汽车产业的规范有序发展，离不开法律制度的支持与保障。
　　（一）合法性及准入问题
　　目前，我国在国家层面还没有承认自动驾驶汽车上路的合法性，技术发展与法律滞后的冲突已经非常明显，对自动驾驶汽车进行立法已经迫在眉睫。此外，由于L5级别自动驾驶汽车无需驾驶员介入操作，现行法规中关于对驾驶员培训的内容似乎已失去存在依据，需要将原有的驾驶员培训制度（驾驶员准入制度）转向自动驾驶汽车准入制度。
　　（二）事故责任认定难题
　　自动驾驶车辆在应用中面临的最严峻的问题，是发生交通事故后如何划分事故责任。当前，可选择的责任主体主要在车主、驾驶人、OEM、软件供应商以及自动驾驶汽车本身之间，由于自动驾驶汽车在道路上行驶过程中，不完全由人进行干预，情况较为复杂，现行法律尚无明文规定。所以一旦发生交通事故，责任的划分将面临无法确定的情况。特别是完全自动驾驶之前的＂人机混驾＂阶段,人和机器同时驾驶一辆车时,是最容易出问题的,同时责任也最难以准确界定。
　　（三）事故处理方面
　　可以预见的是，当交警发现自动驾驶汽车出现违反道路交通安全法规的行为时，假设罚款、警告这样的处罚措施仍然能够适用，由于难以确定处罚对象，应该对谁进行处罚、如何进行处罚将成为一个难题。此外，自动驾驶汽车是否能够在事故发生后，像人类驾驶员那样对无争议的事故开展自行协商与处理，也应在修订相关法规时进行充分的研究。
　　综上所述，自动驾驶汽车可以说完全不同于传统有人驾驶汽车。传统有人驾驶汽车的法律制度与体系，以及监管模式，已不能适应自动驾驶汽车发展的需要，亟需结合自动驾驶汽车的实际完善现行的法律制度。
　　6、  自动驾驶监管政策
　　自动驾驶技术的快速进步正在创造一种科技发展需求超越监管环境的局面，研究证明，若事先未做好充分的准备，自动驾驶技术的直接应用不仅无助于解决反而会加剧城市交通的痼疾。因此技术的发展给政府带来了监管的压力，促使政府允许自动驾驶车辆开展道路试验和示范应用，并在自动驾驶车辆技术的开发、吸收和管制方面发挥重要作用。
　　设想中的自动驾驶汽车专用车道
　　（一）国外自动驾驶政策发展情况
　　在美国、欧盟、日本等主要汽车生产市场之间，有关自动驾驶车辆的国家政策存在着一些差异，但这些市场都较早的启动了自动驾驶相关政策研究，有效推动了自动驾驶汽车技术进步和产业发展。
　　1.美国
　　美国在2016年便出台了《联邦自动驾驶汽车政策指南》，要求车辆运营方对自动驾驶汽车道路测试进行全面的安全评估，并联合33个州的监管机构建立了自动驾驶汽车监管体系，在这个大框架下，各州逐步放开了自动驾驶道路测试。2020年1月，美国交通部发布了《确保美国在自动驾驶汽车技术方面的领先地位：自动驾驶汽车4.0》，详细列举了美国在促进自动驾驶技术创新上所具备的基础条件，强调要在确保安全、安保和隐私的前提下，为自动驾驶创新者提供一个理想的开发和集成环境，促进形成有效的市场，协调全国范围内的科学研究工作。2020年3月，美国智能交通系统联合计划办公室发布了《智能交通系统战略规划2020-2025》，提出了未来五年美国智能交通领域的6项重点计划，从新兴技术评估研发到具体技术应用部署，从数据权限共享到网络安全保障，从自动驾驶持续推广到完整出行的全人群全链条出行服务，力求实现ITS技术的全生命周期发展。
　　2.欧盟
　　欧盟从2015年开始就不断地完善调整自动驾驶与网联汽车的战略规划，通过举办多届高水平的网联与自动驾驶会议不断完善路线图计划。2018年5月，欧盟发布了《通往自动化出行之路：欧盟未来出行战略》，提出2030年步入完全自动驾驶社会的远景目标，该战略认为自动驾驶是欧洲的新机遇，当自动驾驶的部署完全融入到整个运输系统后，将为实现欧洲道路交通事故＂零死亡愿景＂做出重大贡献。欧盟认为，当下的自动驾驶还没有做好在无监督情况下运行的准备，为了确保车辆能够完全感知环境、理解环境并像人类驾驶员一样采取正确的行动，仍有许多技术挑战需要解决。当前，欧洲允许在开放道路测试自动驾驶的国家有奥地利、比利时、德国、荷兰、西班牙和瑞典。
　　3.日本
　　近年来，为紧跟全球汽车产业转型趋势，日本政府积极推动自动驾驶技术的发展和落地，从国家战略高度推动自动驾驶汽车产业发展， 同时发布多项配套政策法规，不断形成完善的管理体系。日本整体的发展思路是：注重智能网联汽车与智能道路基础设施的结合，从推动智能交通信息技术和系统发展，逐步向推动自动驾驶与智能交通信息系统融合发展演进。同时，日本也在逐步修订不适应自动驾驶汽车发展的法规。2019年3月，日本内阁批准了《道路交通安全法》修正案，并于2020年4月正式实施，对驾驶时操作智能手机、注视导航屏幕等行为不再做禁止性规定，同年5月，日本《道路运输车辆法》修正案获内阁批准，在车辆安全保护标准适用装置中追加了自动行驶装置，并将自动运行装置纳入车辆检修条目，允许改变汽车自动运行装置的软件程序，并对相应的审批程序做出调整。
　　（二）国内相关政策发展情况
　　我国在国家层面高度重视智能网联汽车产业发展，据不完全统计，国家有关部委自2017年以来，已累计出台了20余项自动驾驶相关的政策或规划，加快构建多层次政策法规体系，大力推动智能网联汽车发展。
　　2017年-2020年出台的智能网联汽车重要政策（国家级）
　　机构
　　政策
　　内容
　　时间
　　工信部、发改委 、科技部
　　《汽车产业中长期发展规划》
　　以智能网联汽车为突破口之一，引领整个产业转型升级
　　2017年4月
　　国务院
　　《新一代人工智能国家发展规划》
　　将智能网联汽车自动驾驶应用放到重要地位
　　2017年7月
　　工信部、国家标准化管理委员会
　　国家车联网产业标准化体系建设智能（智能网联汽车）
　　智能网联汽车相关标准制定计划
　　2017年12月
　　发改委
　　《智能汽车创新发展战略 （征求意见稿）》
　　将智能汽车发展提升至国家战略层面，到2020年我国智能汽车新车占比达到50%。
　　2018年1月
　　工信部、公安部、交通运输部
　　《智能网联汽车道路测试管理规范(试行)》
　　省、市政府相关主管部门可以根据当地实际情况，制定实施细则，具体组织开展智能网联汽车道路测试工作。明确道路测试的管理要求和职责分工，规范和统一各地方基础性检测项目和测试规程。
　　2018年4月
　　交通部
　　《自动驾驶封闭场地建设技术指南（暂行）》
　　规范自动驾驶封闭测试场地建设要求，指导各地各单位开展自动驾驶封闭场地建设，更好服务封闭场地测试工作及自动驾驶技术发展，有力支撑交通强国建设。
　　2018年7月
　　工业和信息化部
　　《车联网（智能网联汽车）产业发展行动计划》
　　到2020年，将实现车联网（智能网联汽车）产业跨行业融合取得突破，具备高级别自动驾驶功能的智能网联汽车实现特定场景规模应用，车联网用户渗透率达到30%以上，智能道路基础设施水平明显提升。
　　2018年12月
　　工业和信息化部
　　《2019年智能网联汽车标准化工作要点》
　　加快基础通用和行业急需标准制定，加强标准关键技术研究和试验验证工作，及时开展标准宣贯与实施，确保各类标准项目有序推进。
　　2019年5月
　　中共中央、国务院
　　《交通强国建设纲要》
　　加强智能网联汽车（智能汽车、自动驾驶、车路协同）研发，形成自主可控完整的产业链。大力发展智慧交通。推动大数据、互联网、人工智能、区块链、超级计算等新技术与交通行业深度融合。
　　2019年9月
　　发改委等11部委联合
　　《智能汽车创新发展战略》
　　2025年，实现有条件自动驾驶的智能汽车达到规模化生产，实现高度自动驾驶的智能汽车在特定环境下市场化应用。
　　2020年2月
　　工信部
　　《汽车驾驶自动化分级》
　　将为我国后续自动驾驶相关法律、法规、强制性标准的出台提供支撑。其中包括了对驾驶自动化的定义、驾驶自动化分级原则、驾驶自动化等级划分要素、驾驶自动化各等级定义、驾驶自动化等级划分流程及判定方法、驾驶自动化各等级技术要求等。
　　2020年3月
　　交通运输部
　　《公路工程适应自动驾驶附属设施总体技术规范(征求意见稿)》
　　该文件规定了公路工程适应自动驾驶附属设施的总体技术要求，包括：总则、术语与缩略语、总体架构、高精度地图、定位设施、通信设施、交通标志标线、交通控制与诱导设施、交通感知设施、路侧计算设施、供能与照明设施、自动驾驶监测与服务中心、网络安全
　　2020年4月
　　工信部、公安部及国家标准化管理委员
　　《国家车联网产业标准体系建设指南(车辆智能管理)》
　　该文件指导智能网联汽车登记管理、身份认证与安全、道路运行管理及车路协同管控与服务等领域标准化工作，推动公安交通管理领域车联网技术应用与发展，提升智能网联汽车与智慧交通水平。
　　2020年4月
　　工信部
　　《2020年智能网联汽车标准化工作要点》
　　重点提出，将以推动标准体系与产业需求对接协同、与技术发展相互支撑，建立国标、行标、团标协同配套新型标准体系为重点。
　　2020年4月
　　交通部
　　《关于促进道路交通自动驾驶技术发展和应用的指导意见》
　　到2025年，自动驾驶关键技术、产品研发和测试验证取得重要突破；建成一批国家级自动驾驶测试基地，在部分场景实现规模化应用，推动自动驾驶技术产业化落地。
　　2020年12月
　　此外，各省市近年来抢抓自动驾驶产业的发展机遇，各类地方级政策也层出不穷，北京、上海、广州、深圳、武汉、浙江等省市相继启动了自动驾驶汽车测试，并已出台地方性的规范性文件或规章制度，我们以上海和深圳为例做简要介绍。
　　上海市依托汽车产业基础和创新资源集聚优势，力争打造全国领先、世界一流的智能网联汽车产业集群。2018年3月，上海市发布《上海智能网联汽车道路测试管理办法（试行）》，为率先实施智能网联汽车开放道路测试奠定了基础；2019年9月，《上海市智能网联汽车道路测试和示范应用管理办法(试行)》颁布，加快推动智能网联汽车从研发测试向示范应用和商业化推广转变。2020年4月，为加快上海自动驾驶技术的发展应用，推进本市智慧交通体系建设，《上海市道路交通自动驾驶开放测试UC航警管理办法（草案）》发布并进入征询公众意见阶段。
　　作为改革开放的前沿阵地、中国特色社会主义先行示范区综合改革试点，深圳市正加快开展自动驾驶测试与应用场景探索。2018年9月，深圳发布《深圳市智能网联汽车道路测试开放道路技术要求（试行）》，有效指导了相关企业开展自动驾驶道路测试。2020年8月，印发《深圳市关于推进智能网联汽车应用示范的指导意见》，推动特定区域智能汽车测试运行及示范应用，鼓励在载人、城市环卫作业和载货及其它专项作业场景开展应用示范，推动深圳智能网联汽车进入创新发展快车道。2020年12月，深圳坪山区印发《关于加快推进智能网联汽车产业发展的若干措施》，提出在坪山区加快产业集聚发展、提升道路测试服务效能、构建多元场景应用示范、优化产业配套环境的25项具体措施，致力于将坪山打造成智能网联汽车产业发展高地。
　　7、自动驾驶公众认可度
　　从许多层面来看，自动驾驶代表了未来移动出行中极具吸引力的创新发明，自动驾驶会带来更好的安全性和便利性，人们将有更多的时间花在驾驶之外的其他活动上。
　　不过，尽管媒体关于自动驾驶的报道正在显著增加，但现阶段公众对其预期和恐惧的讨论仍处于初级阶段。一项有关人们对未来汽车需求的调查显示，公众对于自动驾驶的兴趣正在明显增长，多数人表示现在已经听说过自动驾驶汽车，但仍有大量的汽车驾驶员质疑自动驾驶技术的安全性，甚至对其有恐惧心理。
　　因此，广大公众该如何应对自动驾驶的风险？可以汲取哪些经验？应该对自动驾驶技术抱有什么样的态度和期望？这些问题同科技、法律和政策领域的研究一样，正在变得越来越重要。
　　在德国一项有关自动驾驶的调查中，当受访者被问到是否会准备用自动驾驶车辆替换现有的首选交通方式，只有11%-15%的人对这一说法大部分或完全同意，有27%的人表示，他们从未想过或者根本无法想象，用自动驾驶车辆去替代现有交通方式。当针对具体应用场景时，拒绝使用自动驾驶替代现有交通方式的比例提升到了44%-54%。这意味着随着场景描述 的 更精准，拒绝的想法变得更强烈，接受程度最低的是专车服务，有54%的人拒绝，仅有11%的人同意。
　　用自动驾驶车辆取代原有交通工具的意向调查表
　　问卷调查的结果挑战了目前广泛流传的假设，即自动驾驶有普遍的开放度和较高的接受度。对＂专车服务＂的评估特别表明，某些形式的自动驾驶仍然与人们对车辆和出行方式的概念相去甚远。
　　从使用者的角度来说，能够以不同的方式度过旅途中的时间以及更高的安全性是自动化驾驶最为显著的优点。所以，出现负面评估是由于人们感受到＂专车服务＂可能使他们暴露在潜在的安全风险中，并且当风险发生时他们将无法控制车辆。此外，仍有许多人对＂自动驾驶＂将意味着什么还没有概念。在定量调查中，有57%的受调查者宣称他们对自动驾驶的话题比较感兴趣，有44%的受访者仍然表示他们对这个问题一无所知。这清楚地表明有关自动驾驶的认知远远没有渗透到社会的各个角落，也标志着我们需要进一步关注自动驾驶应用场景的研究工作。
　　结语
　　到目前为止，能够威胁人工驾驶汽车市场占有率的安全性问题还没有被完全解决，所以我们难以判断自动驾驶技术是否会引发汽车系统的根本转型。自动驾驶汽车大规模推广应用的转折点将会何时出现仍然不可预测，它可能来自一系列关键技术的突破，也可能来源于政府和企业的大力推进。但是正如互联网和手机也是从＂无＂中发展那样，在可预见的未来，自动驾驶将会是一项与人们生活息息相关的技术，就像今天的开车一样被普及，也正是像自动驾驶一样的新技术，源源不断的、不可逆转的改变着我们的出行方式。 文章来源于深智联SFITIC ，作者惟见青松