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全球自动驾驶测试与商业化应用报告

发布日期:2019-03-11


自动驾驶汽车是汽车产业与人工智能、高性能计算、大数据、物联网等新一代信息技术以及交通出行、城市管理等多领域深度融合的产物,对降低交通拥堵、事故率,帮助城市构建安全、高效的未来出行结构,以及对汽车产业变革、城市交通规划具有深远的影响。

随着智能环境感知、多传感器融合、智能决策、控制与执行系统、高精度地图与定位等核心技术的快速发展与成熟,自动驾驶汽车已经从实验室走向公开道路实地测试及商业化示范的阶段。然而,在这个关键时期,围绕自动驾驶汽车的测试、示范及进一步商业化应用存在着一些值得思考的问题:自动驾驶汽车到底需要测试哪些内容;监管部门如何实施公开道路测试的管理监督;自动驾驶汽车商业化发展的方向如何;未来自动驾驶汽车将会带来哪些社会性影响,大规模商业化应用需要达到哪些条件;对法律法规带来什么样的挑战等。基于上述问题,本研究报告通过多方调研、咨询、讨论,从自动驾驶汽车测试及商业化应用的角度对各国、各企业现有的经验和产业发展面临的问题进行分析研究,主要包括五个部分的内容。

此篇为第一部分,重点介绍全球自动驾驶汽车发展的概况。

一、自动驾驶汽车已成为全球汽车产业发展的战略制高点


自动驾驶汽车是汽车产业与人工智能、高性能计算、大数据、物联网等新一代信息技术以及交通出行、城市管理等多领域深度融合的产物,当前全球汽车产业乃至未来交通出行领域智能化、网联化发展的重要方向,对汽车产业跨界融合发展具有重要的战略意义。

全球多数国家已将自动驾驶汽车发展纳入国家顶层规划,争抢未来汽车产业发展的战略制高点,强化国家竞争实力,以求在汽车产业转型升级之际抢占先机。美国交通运输部于 2016 年 9 月发布联邦《自动驾驶汽车政策指南》,持续推进自动驾驶汽车的安全监管与测试,并于 2018 年 10 月发布《为未来交通做准备:自动驾驶汽车 3.0》,加强自动驾驶汽车与整个交通出行体系的安全融合。德国联邦参议院在 2017 年通过法律,允许汽车自动驾驶系统未来在特定条件下代替人类驾驶。瑞典能源和交通部门联合发起“驱动瑞典”创新项目,计划于 2018 年在瑞典主要城市进行以无人驾驶为核心的多项道路测验,在真实环境中研究实现自动化交通的方案。日本在 2017 年发布《2017 官民 ITS 构想及路线图》,公布日本自动驾驶汽车发展时间表,提出 2020 年实现高速公路 L3 级自动驾驶功能,并在特定区域实现 L4 级自动驾驶应用。

国际组织方面,联合国于 2016 年 3 月修订并生效了《国际道路交通公约》新修正案,在全面符合联合国车辆管理条例或者驾驶员可以选择关闭该技术功能的情况下,将驾驶车辆的职责交给自动驾驶技术可以应用到交通运输当中。欧盟在 2018 年 5 月发布《通往自动化出行之路:欧盟未来出行战略》,明确自动驾驶产业化时间表,提出 2030 年达到全自动驾驶。 




全球多数国家已将自动驾驶汽车发展纳入国家顶层规划

中国也已启动自动驾驶汽车发展国家战略规划。2017 年 4 月,工信部、发改委和科技部印发《汽车产业中长期发展规划》,提出加大智能网联汽车关键技术攻关,开展智能网联汽车示范推广,并明确要求:到 2020 年,汽车 DA(驾驶辅助)、PA(部分自动驾驶)、CA(有条件自动驾驶)系统新车装配率超过 50%,网联式驾驶辅助系统装配率达到 10%,满足智慧交通城市建设需求。到 2025 年,汽车 DA、PA、CA 新车装配率达 80%,其中 PA、CA 级新车装配率达 25%,HA(高度自动驾驶)和 FA(完全自动驾驶)汽车开始进入市场。

2018 年 1 月,国家发改委发布《智能汽车创新发展战略(征求意见稿)》,提出到 2020 年,智能汽车新车占比达到 50%,2025 年中国标准智能汽车的技术创新、产业生态、路网设施、法规标准、产品监管和信息安全体系全面形成,2035年,中国标准智能汽车享誉全球,率先建成智能汽车强国,全民共享“安全、高效、绿色、文明”的智能汽车社会。

2018 年 12 月,工信部发布《车联网(智能网联汽车)产业发展行动计划》,目标到 2020 年,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,车联网综合应用体系基本构建,用户渗透率大幅提高,智能道路基础设施水平明显提升,适应产业发展的政策法规、标准规范和安全保障体系初步建立,开放融合、创新发展的产业生态基本形成,满足人民群众多样化、个性化、不断升级的消费需求。2020年后,通过持续努力,推动车联网产业实现跨越发展,技术创新、标准体系、基础设施、应用服务和安全保障体系全面建成,高级别自动驾驶功能的智能网联汽车和 5G-V2X 逐步实现规模化商业应用,“人-车-路-云”实现高度协同,人民群众日益增长的美好生活需求得到更好满足。




中国已启动自动驾驶汽车发展战略规划

二、多领域企业纷纷加强在自动驾驶汽车领域的战略布局

目前,几乎每家整车企业均在围绕自动驾驶汽车进行多方战略布局,加强战略转型,加大在自动驾驶汽车领域的投资,各方合纵连横广泛寻求合作,以在未来汽车产业生态竞争格局中占据主动。

宝马在 2016 年 6 月发布了企业发展新战略,将着眼于进一步加强电动汽车及自动驾驶技术优势,并发展优质个人驾驶领域的新服务。2016 年 7 月,宝马与英特尔、Mobileye 形成战略联盟,加强在自动驾驶汽车领域的合作,计划在 2021 年以前,让高度自主的自动驾驶解决方案全面实现量产。

大众集团监事会成员在 2017 年 11 月批准了未来 5 年的投资方案,大众将投资 340 亿欧元用于电动汽车、自动驾驶以及移动出行领域的战略转型。在自动驾驶这个领域,大众正在采取两条路线并进的策略,一方面在推向市场的汽车上搭载高度成熟的自动驾驶技术,而另外一方面,L5 级别的自动驾驶车型 SEDRIC 将承担更多探索未来出行和交通工具的重任。

通用在 2015 年 7 月宣布将在全球增长型市场投资 50 亿美元,在这其中,自动驾驶汽车占大头。2016 年 1 月,与美国汽车共享出行公司 Lyft 达成合作,将投资 5 亿美元与其共同打造自动驾驶网络。又于 2017 年 6 月启动自动驾驶汽车计划,并计划每季度投入 1500 万美元用于自动驾驶技术研发。

长安汽车在 2015 年 4 月公布 2025 智能汽车技术发展规划,将搭建六大平台,掌握五大核心应用技术,分四个阶段逐渐实现汽车全自动驾驶,并进入产业化应用。

一汽于 2015 年 4 月发布“挚途”互联智能技术战略,将从 1.0 发展到 4.0,目标在 2025 年实现“挚途”4.0,高度自动驾驶技术在整车产品渗透率达 50%以上。

吉利在 2017 年 5 月发布 G-Pilot 1.0 到 G-Pilot 4.0 技术规划,从实现 ACC 自适应巡航、AEB 自动紧急制动、LDW 车道偏离预警等驾驶辅助功能开始,到 2020 年前后实现高度自动驾驶,以提供完整的出行服务。

另外,来自互联网、信息通信、电子科技等非汽车领域的企业也在纷纷布局自动驾驶汽车及相关业务。

谷歌在 2009 年宣布开发无人驾驶汽车,并于 2016 年将无人驾驶汽车项目拆分出来,成立了独立公司 Waymo,其定位是成为人工智能软件开发商和出行服务提供商,凭借庞大的测试车队以及丰富的测试经验,Waymo 自动驾驶测试里程已经突破了 1000 万英里,并已经在美国亚利桑那州启动了商业化运营服务。

百度在 2013 年 7 月成立深度学习研究院,开始进入自动驾驶汽车领域,并于 2014 年 7 月首次发布“百度无人驾驶汽车”研发计划,2015 年成立专门的自动驾驶事业部。2017 年 4 月,百度决定向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供软件平台阿波罗,提供自动驾驶的环境感知、轨迹规划和驾驶操作等方面的源代码,帮助整车企业搭建完整的自动驾驶系统,并计划在 2020 年前开放高速公路和普通城市道路上的全自动驾驶。目前,百度与金龙客车联合打造的自动驾驶巴士“阿波龙”首批量产车型已经发往北京、雄安、深圳、平潭、武汉以及日本东京等地投入试运营。

华为在 2016 年发表了一份白皮书,详细介绍了移动网络运营商在自动驾驶汽车领域的价值,包括在智能停车、车队管理、与车内娱乐相关的数据、基于 LTE 的紧急服务等方面。2017 年巴塞罗那世界移动大会上,华为与沃达丰合作展示了用于车联网的蜂窝技术。2018 年 7 月,华为与奥迪展开战略合作,双方将在自动驾驶汽车领域开展深入合作,并将联袂推动汽车自动驾驶和数字化服务的发展,到 2020 年前,由双方联手打造的 5G 自动驾驶汽车将有望推出。

英伟达在 2015 年 CES 上发布了第一代专门为自动驾驶汽车设计的计算平台 Drive PX,于 2016 年 CES 上又发布了新一代产品 Drive PX2,相比第一代产品在计算性能上有明显提升,可以满足 L3 自动驾驶的运算要求。之后,英伟达与涉及自动驾驶汽车领域的数百家企业展开广泛合作,包括百度、特斯拉、博世、丰田等企业,以加快实现自动驾驶汽车的开发和商业化应用。

三、全球自动驾驶汽车产业链已初步形成

智能环境感知、多传感器融合、智能决策、控制与执行系统、高精度地图与定位等核心技术发展迅速,自动驾驶汽车的产业链已初步形成,一些技术已经具备或很快具备产业化应用要求。

在未来自动驾驶汽车的结构中,算法、软件以及运营服务等方面技术占比将增加,人工智能、车联网等新兴科技开始形成产业化,计算芯片等关键共性技术将成为核心,新型产业链体系将取代传统发动机、变速箱占据主导地位。



自动驾驶汽车产业链已初步形成 

自动驾驶汽车的快速发展,也催生了众多初创型企业涌向机器视觉、图像处理、整体解决方案、算法等关键技术领域。




自动驾驶汽车发展催生众多初创企业

四、自动驾驶汽车发展进入测试和商业示范阶段 

随着各国在政策上对自动驾驶汽车发展的战略支持,业内企业的重点布局,以及资本市场力量的推动作用,自动驾驶汽车关键技术发展取得了很大的成果,产品市场化的进程正在加快。 

然而,在大规模进入市场之前,自动驾驶汽车需要在实际场景中进行长时间的测试,不断验证系统、功能的可行性、安全性及稳定性,率先在应用领域实现商业化示范,持续进行技术的验证和迭代,并探索自动驾驶汽车商业化应用中可行的商业模式。 

国内外政府和业内主流企业逐渐意识到了自动驾驶测试及商业示范的必要性,故而纷纷提出规划和建设方案,以支持自动驾驶汽车能够进行公开道路测试(以下简称“道路测试”),并开展相关商业化应用的试运营项目,目的在于积累数据并完善系统功能,为自动驾驶汽车相关的技术标准和法规体系的建立提供必要支持。当下,自动驾驶汽车发展已经进入测试和商业化示范的阶段。 

中国、美国、日本、德国、英国、新加坡等国家纷纷发布政策,准许自动驾驶汽车在公开道路上进行测试,并加大力量布局自动驾驶汽车测试示范区的建设。企业方面,诸如 Waymo、福特、通用、优步、百度、上汽等企业首当其冲,搭建自动驾驶测试车队,以不同的方式尝试开展商业化应用的运营服务。

随着智能环境感知、多传感器融合、智能决策、控制与执行系统、高精度地图与定位等核心技术的快速发展与成熟,自动驾驶汽车已经从实验室走向公开道路实地测试及商业化示范的阶段。然而,在这个关键时期,围绕自动驾驶汽车的测试、示范及进一步商业化应用存在着一些值得思考的问题:自动驾驶汽车到底需要测试哪些内容;监管部门如何实施公开道路测试的管理监督;自动驾驶汽车商业化发展的方向如何;未来自动驾驶汽车将会带来哪些社会性影响,大规模商业化应用需要达到哪些条件;对法律法规带来什么样的挑战等。

 

  基于上述问题,本研究报告通过多方调研、咨询、讨论,从自动驾驶汽车测试及商业化应用的角度对各国、各企业现有的经验和产业发展面临的问题进行分析研究,主要包括五个部分的内容。

 

  此篇为第二部分,重点介绍全球自动驾驶汽车法律法规分析。

 

  一、主要国家已启动自动驾驶法律法规及标准探索

 

  为助力自动驾驶汽车产业发展,清除其上路行驶、商业化应用的法律障碍,基于自动驾驶汽车相关法规、标准以及道路测试规范的研究,已经在全球范围内展开,如下表 所示,目前国际上已经有十余个国家进行了相关部署,并出台相关政策以指导自动驾驶汽车的发展。

 

  国内外自动驾驶汽车相关政策

 

  (一)美国从联邦和州层面对自动驾驶汽车展开立法

 

  在联邦层面,美国交通部共发布三个版本的指导性文件,为自动驾驶汽车的发展提供了整体的战略性思路。美国《自动驾驶汽车政策指南》对自动驾驶汽车的性能提出了相应指导,并就自动驾驶汽车的安全设计、研发、测试和运行等方面对汽车制造商提出了 15 项安全评估点,并鼓励各州重新评估现有的交通法律法规,建议各州加强对自动驾驶汽车的认证和要求,如测试人员的培训要求、自动驾驶道路测试的监控及报告机制、自动驾驶汽车不能影响联邦规定的安全要求等,进一步为自动驾驶汽车的测试和商业化部署扫除法律障碍。

 

  2017 年 9 月,美国交通部发布《自动驾驶系统 2.0:安全愿景》,取代 1.0 版本(自动驾驶汽车政策指南)成为最新的指导性文件。2.0版本充分听取了反馈意见,删除了 1.0 版本中要求汽车制造商提交的 15 项安全评估标准的相关内容,优化技术布局,聚焦包括系统安全、操作设计领域、最小风险状态、数据记录等12项非强制安全评估标准。

 

  2018 年 10 月,美国交通部再次发布《为未来交通做准备:自动驾驶汽车 3.0》,在《自动驾驶系统 2.0:安全愿景》的基础上,进一步明确专业术语,建立标准词汇库,明确联邦和州政府的监管职责,解决产业发展关键问题等。3.0 版本将自动驾驶技术的范围从私人领域进一步延伸至个人出行、公共交通、卡车运输、铁路运输等多模式交通运输系统,旨在促进自动驾驶技术在整个地面交通运输系统的应用,并针对多种运输模式提供新的安全指导。

 

  在立法方面,联邦政府已经展开了针对自动驾驶汽车的立法研究。2017 年 9 月,美国众议院表决通过《自动驾驶法案》(H.R.3388),明确发展自动驾驶汽车技术的核心目标是安全,并对消费者权益的保护以及网络安全、隐私信息保护等问题提出了相关要求。该法案为自动驾驶汽车的监管创建了基本的联邦框架,明确了联邦和州在自动驾驶立法上的职权和分工,避免各州和各政府部门多头管理的局面。与此同时,该法案还允许自动驾驶汽车在满足联邦机动车安全标准的情况下申请豁免,以适应自动驾驶技术的发展,推动自动驾驶汽车测试与商业化部署的进程。

 

  2017 年 11 月,美国参议院提出《自动驾驶法案》(S.1885),规定事项涉及高度自动驾驶汽车测试、豁免、安全评估、网络安全、隐私保护以及高度自动驾驶技术委员会、HAV 数据访问咨询委员会等。该法案与众议院《自动驾驶法案》(H.R.3388)存在相似之处,旨在强调加强自动驾驶汽车的安全监管力度,强化联邦、各州以及地方政府的作用。

 

  随着联邦多项政策的引导,美国各州也同样在积极推动地方自动驾驶立法。自 2012 年起,美国至少有 41 个州及华盛顿特区对自动驾驶相关法案的建设和修改进行了提议。截至到 2018 年 12 月,有 29 个州及华盛顿特区颁布了自动驾驶生效法案,已生效法案共计 64 个。美国各州针对自动驾驶汽车的立法内容主要包括自动驾驶汽车的概念、功能、技术条件,驾驶人员的资质,自动驾驶汽车运行规范,道路测试的管理方式,基本的法律责任以及事故报告制度等内容。

 

  (二)德国修改道路交通法支持自动驾驶汽车

 

  2017 年 6 月,德国通过了《道路交通法》第八修正案,从法律层面承认了自动驾驶技术和自动驾驶汽车上路行驶的合法性,并进行了相关规定。修正案指出自动驾驶汽车应满足多个方面的要求,比如符合机动车驾驶的交通规范,驾驶员可以随时手动接管或关闭自动驾驶系统,可以识别出需要驾驶员亲自操控的情形,并能够向驾驶员做出提示等。对于自动驾驶导致的交通事故,该修正案提高了最高赔偿金额,造成人员伤亡的,最高赔偿额从 500 万欧元提高到 1000 万欧元,对于财产毁损的情形,最高赔偿金额从 100 万欧元提高到 200 万欧元。此外,该法案还将依据未来科技发展的状况进行适用性方面的评估,为以后进一步完善与自动驾驶汽车相关的法律法规提供了很大的空间。

 

  针对自动驾驶汽车将要面临的伦理道德问题,2018 年 5 月,德国政府推出了关于自动驾驶技术的首套伦理道德标准,该准则将会让自动驾驶车辆针对事故场景作出优先级的判断,并加入到系统的自我学习中。该准则确定了如人类的安全必须始终优先于动物或其他财产,道路安全优于出行便利等优先性原则,又明确禁止在极端情况下对两个人生命的选择时进行标准化设定或编程的行为。该准则的推出,为自动驾驶汽车的进一步立法提供基于伦理道德方面的方向和依据,对自动驾驶汽车真正实现商业落地具有重大意义。

 

  (三)英国出台法案对自动驾驶汽车保险加以规制

 

  为鼓励电动汽车与自动驾驶汽车的发展,2017 年 10 月,英国提出《自动化与电动化汽车法案》,2018 年 7 月该法案获得批准并正式通过成为法律,在法律层面对自动驾驶汽车发展所面临的多项问题加以规制。其中,针对事故责任和保险问题,该法案明确自动驾驶汽车发生事故后,可根据车辆的投保情况由保险公司以及车主来承担事故损失带来的赔偿责任。此外,该法案还明确了保险公司承担理赔责任的条件,以及保险人及车主的责任减免条款和追偿制度,对未来探索自动驾驶汽车保险体系以及商业化发展具有指导性的作用。

 

  针对道路测试,2015 年 7 月,英国交通部发布《无人驾驶汽车发展道路:道路测试指南》,准许自动驾驶汽车在公共道路上测试,并对测试车辆、测试人员等提出明确的要求。

 

  (四)日本发布政策明确自动驾驶汽车事故责任

 

  2016 年 5 月,日本制定了自动驾驶普及路线图,并声明自动驾驶汽车将在2020 年允许上高速公路行驶。在政策法规方面,日本将放宽与自动驾驶汽车相关的法律法规,并启动《道路交通法》与《道路运输车辆法》修订工作。而针对自动驾驶汽车引发交通事故的责任问题,日本政府已开展赔偿机制讨论,并从2017 年 4 月起,将自动驾驶期间的交通事故列入汽车保险的赔付对象。

 

  2018 年 3 月,日本政府提出《自动驾驶相关制度整备大纲》,大纲对自动驾驶汽车发生事故时的责任问题加以明确,针对自动驾驶汽车造成的事故损失,则继续适用《机动车损害赔偿保障法》中对民事责任的要求。针对黑客入侵等网络安全问题导致的事故赔偿,则获得与车辆被盗导致事故损害相同的待遇。

 

  在道路测试方面,2016 年 5 月,日本警察厅发布《自动驾驶汽车道路测试指南》,明确准许自动驾驶汽车在公开道路上进行测试实验,并对车辆技术条件、驾驶人员的职责、测试流程、安全保护措施等方面加以规制,比如测试时驾驶员必须坐在驾驶位上,始终观察和监视周围道路交通情况以及车辆状态,测试车辆达到相关安全要求,并安装行车记录仪等。

 

  2017 年 6 月,日本警察厅针对远程监管自动驾驶道路测试发布《远程自动驾驶系统道路测试许可处理基准》,允许自动驾驶汽车在驾驶座位没有人的状态下进行道路测试,但要求远程操作人员对测试车辆进行监管,承担驾驶员的责任。

 

  (五)中国已出台自动驾驶道路测试管理规范

 

  中国在自动驾驶汽车方面的政策主要集中于道路测试方面。

 

  2018 年 4 月,国家三部委出台《智能网联汽车道路测试管理规范(试行)》,确定了智能网联汽车测试管理的基本框架,从管理机构及其职责、测试主体、测试车辆、测试驾驶员、交通事故责任认定、测试门槛与考核、保险和赔偿金要求、数据的记录和保存、安装监管装置、自动驾驶脱离情况报告、违规操作法律责任等多方面对自动驾驶汽车道路测试提出要求,在国家层面准许各地开展自动驾驶道路测试。

 

  2018 年 7 月,针对自动驾驶封闭测试场地的技术要求,交通运输部出台《自动驾驶封闭测试场地建设技术指南(暂行)》,规范自动驾驶封闭测试场地建设要求,并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。

 

  2018 年 8 月,中国智能网联汽车产业创新联盟、全国汽车标准化技术委员会智能网联汽车分技术委员会组织多家行业组织共同编制了《智能网联汽车自动驾驶功能测试规程(试行)》,对智能网联汽车 14 项自动驾驶功能检测项目及测试场景的验证方式、测试场景、确认其具备进行道路测试的条件等方面进行了细化,为自动驾驶汽车道路测试规程提供了可量化的标准。

 

  在技术标准方面,2017 年 12 月,工信部联合国标委发布《国家车联网产业标准体系建设指南(智能网联汽车)》,明确了智能网联汽车标准体系结构,包括基础、通用规范、产品与技术应用和相关标准。2018 年 10 月,为促进 V2X 技术发展,工信部发布《车联网(智能网联汽车)直连通信使用 5905-5925MHz 频段的管理规定》,明确将 5905-5925MHz 频段作为基于LTE-V2X 技术的智能网联汽车直联通信的工作频段,与国际主流频段保持一致,并为未来发展预留了扩展的可能性。

 

  在法律法规方面,中国对于自动驾驶汽车相关的要求还在暂处于空白状态。基于自动驾驶汽车在驾驶主体认定、网络安全、数据跨境传输、个人信息保护、地理信息测绘、产品标准化等方面与现行法律法规存在冲突,需要在规制上突破。

 

  (六)其他国家也已开展自动驾驶法律法规相关部署

 

  比如韩国政府已经开展了对相关道路交通法规的修订工作,修订后的新法规允许自动驾驶汽车在韩国范围内的公路上进行道路测试;新加坡从 2014 年就开始了面向交通驾驶的公共政策研究,2017 年通过道路交通法修正案(Road TrafficAct),允许自动驾驶汽车进行公共道路测试;荷兰于 2018 年 4 月出台《自动驾驶汽车测试法(草案)》,允许自动驾驶车辆在没有人员跟随的情况下进行测试;瑞典于 2017 年 7 月实施《自动驾驶公共道路测试规范》,明确现行交通事故赔偿条款仍然适用于自动驾驶情况,测试单位需确保测试数据采集、保存符合国际相关法规,并且保护个人隐私信息;加拿大安大略省根据“公路交通法案”启动为期 10 年的试点项目,允许合格参与者在满足特定条件的前提下,在安大略省道路上测试自动驾驶车辆。

 

  二、自动驾驶汽车需要适宜的法律环境

 

  现行的交通法规、标准对人、车、路等方面提出了明确的要求,但主要是基于传统汽车的交通出行方式和特点而设计,却不完全适用于自动驾驶汽车。自动驾驶汽车解放了人的驾驶行为,由车内系统所取代,这就意味着未来驾驶员的角色将从人类逐渐转移至系统本身,将必然带来驾驶责任、保险等方面的问题,这也使得其进一步的商业化应用需要适宜的法律环境。

 

  (一)责任主体向制造商、系统提供商等延伸

 

  自动驾驶汽车将会带来驾驶责任的转移,从驾驶员向车辆制造商、系统提供商乃至车载传感器厂商、核心算法提供商、高精度地图与定位服务提供商等主体延伸。一旦发生交通事故等造成人身伤亡或财产损失的事件,责任主体的确定以及责任分配的问题将对法律法规提出了新的挑战,也迎来了广泛的关注和讨论。

 

  一是由驾驶员承担过错责任。根据目前各国针对道路测试施行的管理规范来看,要求驾驶员承担监管义务。在测试过程中,驾驶员需监管道路情况,并做好实时接管驾驶的准备,当出现紧急情况时,及时控制车辆驾驶,以保证自动驾驶汽车周围交通参与者的安全。若没有尽到监管义务,驾驶员作为第一责任人要承担事故责任,远程监管人员同样如此。比如中国《智能网联汽车道路测试管理规范(试行)》明确在测试期间发生交通违法行为的,由公安机关交通管理部门按照现行道路交通安全法律法规对测试驾驶人进行处理,在测试期间发生交通事故,应当按照道路交通安全法律法规认定当事人的责任,并依照有关法律法规及司法解释确定损害赔偿责任,构成犯罪的,依法追究刑事责任。瑞典则是规定高杜自动驾驶汽车在进行测试时,由驾驶员承担责任。由驾驶员承担过错责任的方式可以有效地解决事故责任分配的问题,且与现行的交通法规冲突性较小,但并不适用驾驶员不存在监管过错行为的情景,以及未来车内无驾驶员自动驾驶应用的阶段。

 

  二是由汽车制造商、系统提供商等主体承担产品缺陷责任。因自动驾驶汽车存在缺陷而导致事故造成损害,向参与自动驾驶汽车设计、研发、制造等环节的主体追究责任。这种方式降低了车主购买并使用自动驾驶汽车的风险,且能够解决驾驶员不存在监管过错以及未来车内无驾驶员的自动驾驶应用场景所带来的责任分配问题,但是在具体责任确认的过程存在一定操作上的难度。因产品缺陷而申请赔偿,需要证明产品确实存在缺陷、确实存在产生损害的事实,以及产品缺陷与损害事实之间的因果关系等,对于技术密集程度较高的自动驾驶汽车而言,内在系统间关联性较强,难以从中取证并进行责任判别。另外若因外界环境发生变化而导致事故,超过车辆开发所预期的特殊情景,而非产品缺陷,也同样难以进行责任判断。

 

  三是由车辆所有者承担责任。随着自动驾驶汽车大规模普及,私家车或将难以得到实时监控,未来车内无驾驶员的情况将会十分常见,因此针对自动驾驶汽车上路造成的交通事故损害,也有国家提出由车辆所有者承担责任,并辅以保险以应对相应的赔偿。日本《自动驾驶相关制度整备大纲》中,明确自动驾驶汽车造成的事故损失,继续适用《机动车损害赔偿保障法》中对民事责任的要求,原则上由车辆所有者承担责任,并同样适用机动车交强险进行赔付,而汽车制造商的责任仅限于车辆系统存在明确缺陷之际。

 

  四是基于自动驾驶汽车施行新的责任制度。2015 年 1 月,欧盟议会法律事务委员会决定成立一个工作小组,专门研究与机器人和人工智能发展相关的法律问题,该法律事务委员会提出成立一个专门负责机器人和人工智能的欧盟机构,确立人工智能伦理准则,为智能机器人重构责任规则等方面内的提案,以考虑赋予复杂的自主机器人法律地位的可能性。另外,美国联邦政府目前制定了围绕自动驾驶汽车的专门法案(草案),该法案包括了自动驾驶汽车涉及的所有法律问题,如自动化分级、安全标准更新、联邦和州的职权划分、测试、豁免、网络安全、数据隐私等重要议题,并进一步拓展到对自动驾驶系统特殊性能的考虑、消费者教育、交通安全和执法等方面。未来自动驾驶汽车将会带来极大的不确定性,现有的法律环境难以支撑其最终实现大规模商业化应用,或将需要创新的制度来对自动驾驶汽车的产品标准、责任分配、数据隐私、伦理道德等问题加以规制,不过,但新制度的建立是一个长时间讨论、更改、验证的过程,也需要多方面考虑如汽车、通信、交通等多领域行业的跨界融合,协同发展的问题。

 

  (二)技术标准与产品准入认证有待明确

 

  自动驾驶汽车上路行驶(不仅是测试)的资格,将成为其进入市场实现广泛应用的关键,而自动驾驶汽车的上路资质,将涉及功能、性能、安全性等方面的量化指标,并与未来产品标准紧密相连。

 

  比如美国《自动驾驶法案》(S.1885)要求汽车制造商在测试、销售自动驾驶汽车之前,向监管部门提交相应的安全评估报告,涉及系统安全、数据记录、网络安全、人机交互界面、防碰撞性、自动驾驶能力和限制、碰撞后行为、遵守交通法规、自动功能等 9 个方面的评估事项,这些评估项或可作为市场准入和产品准入的条件。

 

  在自动驾驶汽车的产品准入认证方面,目前存在有多种思路的讨论,一是参照美国汽车产品的准入方式,由汽车制造商自我认证,并不需要相关监管机构进行事前批准,而监管机构若在后期发现产品存在安全漏洞或产品缺陷,则会对汽车制造商采取相应的措施;二是许可机制,自动驾驶汽车需要申请并经过一定的评估认证流程,方可获得相应的产品许可,这与当下多数国家施行的道路测试管理思路类似,中国、日本以及美国大多数州均要求测试主体需申请并获得许可,才能够在公开道路上进行自动驾驶测试。许可制施行的关键在于明确自动驾驶汽车的标准问题,提供可量化、可评估的安全评价体系,不仅如此,未来标准化问题还将涉及道路基础设施、高精度地图、通信网络等多领域的内容;三是自我认证与许可制混合的机制,美国交通部提出,对于既有的联邦机动车安全标准,由自动驾驶汽车制造商进行自我认证,对于未被联邦机动车安全标准涵盖的自动驾驶汽车功能,则由国家公路交通安全管理局或者经授权的第三方进行批准。

 

  (三)数据保护与隐私问题需要法律规制

 

  与传统汽车不同,未来自动驾驶汽车将会与外界信息进行更为深入的互联互通,实现数据交换,这些数据不单具有车辆自身的速度、行驶里程、位置等,还将包括乘客利用自动驾驶汽车出行的乘车时间、下车时间、途经地点、行车轨迹以及最终目的地等信息。不仅如此,倘若车内搭载有监控装置,车内乘客的相貌、行为等信息往往也会形成数据并记录存储。若这些数据一旦泄露或者被滥用,不仅会对车辆的安全性带来影响,乘客的个人隐私也将受到侵犯,因此,基于自动驾驶汽车的数据保护问题需要法律法规来进行规制。

 

  美国和欧盟已经对自动驾驶汽车引发的隐私问题予以重视,美国《自动驾驶法案》(H.R.3388)要求自动驾驶汽车制造商制定书面隐私计划,向消费者解释如何收集、使用、分享和储存数据的方法以及详细描述核心隐私原则。欧洲委员会于 2016 年 11 月发布欧盟网联汽车战略,表明了个人数据和隐私的保护对于自动驾驶汽车的成功部署是决定性的因素,欧盟认为必须使用户对于他们的个人数据未被当作商品感到放心且消费者对于如何以及为何种目的而使用他们的数据保有有效的控制。

 

  (四)保险体系有待创新,需适应自动驾驶汽车

 

  目前来看,主要国家针对道路测试均采取了强制性的保险制度,比如中国的北京、上海等城市要求测试主体需要为测试车辆购买不低于 500 万元的保险或提供相同数额事故赔偿保函,而美国的加州也同样要求测试主体提供不低于 500 万美元的保险证明或保函,作为申请道路测试的材料之一。此外,英国、日本、荷兰等国家也都提出了类似的保险制度。在产业发展初期,尤其是在当下的道路测试阶段,强制性保险的方式已然成为各个地区共同的选择。

 

  未来,随着自动驾驶汽车开始大规模商业化应用,传统汽车的保险体系将不再完全适用,比如基于驾驶员驾驶行为和理赔记录的风险分析不再是保费定价的基础,而面向自动驾驶汽车的风险评级则完全与索赔历史无关,而是与系统本身的技术水平、功能稳定性、网络安全防护能力乃至所处的运行环境等方面有关。虽然目前保险公司仍然是按照传统保险机制为配备 ADAS 功能或者具备一定自动驾驶功能的汽车提供保险产品,但在保险与自动驾驶功能之间还尚未形成清晰的动态模型,未来自动驾驶系统、网络安全系统、高精度地图等会频繁通过 OTA 进行升级更新,车辆本身安全性的提升以及功能的迭代将会对保险覆盖范围带来很大影响,因此需要考虑制定创新的自动驾驶汽车保险产品以及保险体系。此外,事故责任认定难的问题也将成为保险后期理赔的过程中很大的难点。

 

  (五)自动驾驶汽车将直面伦理道德问题

 

  未来自动驾驶汽车上路将会面临类似“电车难题”的伦理问题,比如在紧急情况下,应该撞向左边的行人,还是撞向右边的车辆,亦或是为避免车内人员损伤,是否会选择撞向路边行人。针对这种安全优先级的问题,系统在开发之初如何来规避风险以提高安全性,也将成为自动驾驶汽车法律体系建设的一大难题。

 

  目前来看,德国在这方面走在了前头,并推出了首套关于自动驾驶技术的伦理道德标准,其中包含多项核心要点:一是明确人类的安全必须始终优先于动物或其他财产,旨在引导自动驾驶技术需将人类的生命安全放在系统考量安全优先级的第一位;二是当自动驾驶车辆发生不可避免的事故时,任何基于年龄、性别、种族、身体属性或任何其他区别因素的歧视判断都是不允许的,即要求人人平等,严禁以人物特征作为评判安全优先级的标准,基于“电车难题”的相关决策不允许被编程与标准化;三是要以技术或其他安全策略来防范伦理困境的出现,与此同时,公众对自动驾驶技术的开发情况具有知情权,汽车制造商或系统提供商应将自动驾驶汽车功能逻辑及编程准透明化,向公众公开,并接受监督,且自动驾驶车辆必须始终配置记录和存储行车数据的“黑匣子”,以便事故发生后能够辨明责任方。

 

  德国自动驾驶技术伦理道德标准核心观点

 

  三、自动驾驶对中国法律法规的挑战

 

  (一)高速公路测试许可尚未放开

 

  《道路交通安全法实施条例》明确机动车在高速公路上行驶,不得有试车或者学习驾驶机动车的行为。而《公路法》中指出,机动车制造厂和其他单位不得将公路作为检验机动车制动性能的试车场地,《公路安全保护条例》也指出禁止将公路作为检验车辆制动性能的试车场地,《城市道路管理条例》同样规定,城市道路范围内禁止机动车在桥梁或者非指定的城市道路上试刹车。

 

  这也就意味着,《公路法》、《公路安全保护条例》等法律法规并未全面限制自动驾驶汽车在公开道路进行测试,只是限定了可能对其它道路交通参与者产生影响且容易导致交通事故的制动性能试验的行为,反而《道路交通安全法实施条例》针对高速公路的测试提出了相应禁令,这也是目前各城市尚未开放高速公路作为测试路段的原因之一。不过,从技术验证的需求及商业化应用的场景来看,限制自动驾驶汽车在高速公路上进行测试并不利于未来产业的发展。

 

  (二)法律未将自动驾驶概念纳入其中

 

  《道路交通安全法实施条例》中规定,境内的车辆驾驶人、行人、乘车人以及与道路交通活动有关的单位和个人,应当遵守道路交通安全法和本条例,明确道路交通安全法及其实施条例的适用范围和对象是以人为核心,并未考虑“自动驾驶汽车”的概念。与此同时,针对机动车驾驶证的申领对象,也提出“符合国务院公安部部门规定的驾驶许可条件的人”的要求,将车辆驾驶负责对象限定为人,从而间接限制了自动驾驶系统控制车辆驾驶行为的情景。从这一角度来看,法律法规层面针对自动驾驶汽车等相关概念存在空白,将会使得其在定义和归类方式上处于模糊状态,未来基于自动驾驶汽车的法律监管和安全责任判定等问题将难以实施。

 

  (三)技术标准或将成为制约上路的关键

 

  《道路交通安全法实施条例》中规定,准予登记的机动车应当符合机动车国家安全技术标准,申请机动车登记时,应当接受对该机动车的安全技术检验。然而,现阶段的自动驾驶汽车并不符合国家针对汽车产品的强制性安全标准的要求,比如其最基本功能之一的自动转向功能,现行标准要求汽车必须具备环形方向盘且要求左置、转向系统由驾驶员直接操作、不得装用全动力转向机构等要求,而这些要求并不符合自动驾驶汽车的技术特性。

 

  因此,技术标准的相关问题或将成为制约自动驾驶汽车上路的关键,不过,考虑未来基于自动驾汽车的法律法规体系的调整,涉及到自动驾驶汽车的登记、检验,并不必修改《道路交通安全法》相关规定,只要符合“机动车国家安全技术标准”即可。汽车的强制性技术标准并不包含在法的效力层级中,相比调整整个法律法规体系,技术标准的修订较为容易。

 

  (四)道路测试或将涉及测绘管理领域

 

  自动驾驶汽车展开道路测试工作时,车上搭载的智能化感知设备将会实时采集道路环境中的信息,与此同时,高精度地图作为实现自动驾驶功能的关键元素,其构建需要采集地图信息的过程,而这些在一定程度上或属于测绘的范畴,将接受测绘方面法律法规的约束。国家测绘局在 2016 年发布通知,指出自动驾驶地图属于导航电子地图的新型种类和重要组成部分,其数据采集、编辑加工和生产制作必须由具有导航电子地图制作测绘资质的单位承担。对于大多数整车企业及核心零部件供应商而言,并不具备导航电子地图制作测绘资质。

 

  (五)网络安全要求将对外企产生影响

 

  自动驾驶汽车将涉及智能化和网联化两大关键技术趋势,从网联化的角度来讲,自动驾驶汽车及其相关基础设施属于《网络安全法》中“关键信息基础设施”概念的范畴,商业化应用所产生的信息数据应遵循关键信息基础设施的运营者在境内运营中收集和产生的个人信息和重要数据应当在境内存储的要求。然而,境外企业在中国境内开展网联化服务产生的数据往往需要向境外的总数据平台传输并存储,更有助于进行数据分析、技术迭代及服务优化。因此,该类企业将会受到《网络安全法》所带来的约束和影响,需要在中国境内单独设立数据平台,并单独开展自动驾驶汽车网联化服务,与境外业务独立运行。

 

  此外,为保护自动驾驶汽车所有者及使用者的合法权益,汽车制造商及网联化服务提供商、网络运营商等主体还需要就车辆涉及到的驾驶信息,以及个人信息的收集、使用等进行说明,并征得车辆所有者、使用者等被征集者的同意。在这之中,中国虽然针对个人隐私权有明确的规定和保护措施,但针对自动驾驶汽车所产生更为细化的数据问题,还存在规范上的缺漏。


自动驾驶汽车的测试承担着智能化、网联化等技术以及在云、管、端多方面的技术研究和产品开发,对技术迭代、功能安全性的验证、应用示范,以及未来产品标准、法规、监管等方面的探索具有重要意义。

一是自动驾驶汽车的最终产品形态尚未清晰,但技术进步和迭代升级的需求迫切。测试是当前发展阶段的重中之重,能够帮助企业积累场景数据,有助于对系统功能进行量化分析,为技术的发展指明方向,是未来自动驾驶产品实现应用不可或缺的条件。

二是汽车的电动化、智能化、网联化、共享化和绿色化正在进行中,自动驾驶汽车将成为五化融合后的汽车产品的最终形态,自动驾驶测试为探索五化条件下的新商业模式提供了有效的载体,而商业示范类的测试项目可以为商业模式创新指明方向。

三是自动驾驶汽车尚未形成稳定的产品形态,产品标准无从谈起,测试可以为未来的产品标准建设提供有利的数据支撑,能够为未来稳定型态的自动驾驶汽车提供产品标准、测试标准以及认证体系等一系列支撑产业化发展的基础,为中国在国际标准、国家标准方面的建设提供有利支持,甚至能够帮助中国重塑全球汽车产业格局的地位。

四是自动驾驶汽车或者具有自动驾驶功能的交通工具未来将实现上路行驶,立法和执法部门需要一定的时间去了解和吸纳,以建设有效的监管机制,测试则可为其提供数据和经验积累,产品的演变将带来监管方式的变化,为未来稳定时期的监管体系建设提供重要的参考教材,帮助立法和执法部门提前并充分地了解这个产品,进而在立法和监管措施制定时,全面考虑产品的定位和价值。

一、自动驾驶测试的内容

与传统汽车测试的方式不同,自动驾驶汽车的性能表征存在不确定性,且非单调,是人、车、道路交通环境相互耦合的结果,传统的单一工况重复测试并不适用,需要穷尽所有的测试场景。自动驾驶汽车的验证将重点考核车辆对交通环境的感知及应对能力,同时 V2X 通信技术的引入也增加了网联化方面的测试需求。根据自动驾驶汽车的应用特性及技术要素,自动驾驶汽车的测试内容主要涉及以下方面:

1、基本的功能与性能。一方面是自动驾驶功能的完备性,主要包括启动、停止、转弯等基本的驾驶功能,以及在各种常见道路场景中的通过方式,对障碍物的识别及响应能力、发生故障或无法安全运行时能够提示驾驶员接管或自动进入最小风险状态的功能等,这也是各个地区评判自动驾驶道路测试资格的基础要素;另一方面,重点测试车辆的性能,即车辆的响应时间、运行效率、资源利用情况等指标,比如对障碍物的识别时间、采取刹车行为的反应时间、通过十字路口的效率、停车入位的时间、转弯时的路线选择、跟车距离等,是对比评价自动驾驶汽车与人类驾驶能力的关键方式。目前中国依据常见的交通场景已经出台了针对自动驾驶汽车相关测试评价规程。

2、预期功能安全性。有别于传统汽车,自动驾驶汽车应重点关注预期功能安全的测试。在系统及相关零部件部件不存在故障的情况下,自动驾驶汽车在复杂的交通场景中,有可能导致系统做出错误判断从而执行不符合预期的行为,产生安全风险。比如雨、雪等极端天气对感知系统造成干扰,从而影响自动驾驶系统的决策过程。

自动驾驶汽车预期功能安全的测试是一个长期、庞大的工程,美国智库兰德公司 2016 年的一份报告认为:一辆自动驾驶汽车需要积累 110 亿英里的测试数据才能验证其安全性。天气、温度、地形、信号强弱等因素均会对自动驾驶汽车带来未知的影响,理论上需要穷尽所有场景的测试才能真正保证预期功能的安全性,而为了提高效率,往往会引入模拟测试的方式。2017 年 5 月,M-City 发布白皮书《公开自动驾驶快速测试方法论》,文中有研究员表示按照他们的模拟测试程序能够将测试时间减少 300-10 万倍,其方法论的关键思想是增加事故频率高的场景进行数据提取与分析,进而评估自动驾驶汽车的安全性能。

3、信息网络安全。当汽车处于联网状态时,会无时无刻面临潜在网络风险,2016 年 9 月,腾讯科恩实验室宣布他们以“远程无物理接触”的方式成功入侵了特斯拉汽车。多项试验性“攻击”的案例表明,自动驾驶汽车将要面对数据丢失、数据泄露、系统被侵入等问题,信息安全、网络安全已经成为其发展的重要挑战,需要加强相关测试。

自动驾驶汽车的网络结构主要由车内网、车云网和车际网构成,因此,在测试网络安全防护能力时,不仅要对自动驾驶汽车本身的安全性进行测试,还要重点关注其与外界通信时的网络安全风险,比如自身数据的保密性如何、能否鉴别外界信息的完整性与真实性,以及当被网络攻击后的及时响应与处理能力等。

4、决策能力与安全意识。决策能力与安全意识相当于自动驾驶汽车的“大脑”,从技术水平来看,自动驾驶汽车的决策能力还存在不足,安全意识还比较薄弱,这两点正是自动驾驶技术发展的痛点。决策能力决定了自动驾驶汽车是否能真正实现智能化,而安全意识则是人类是否能够相信自动驾驶技术可靠性的绝对基础。

基于决策能力与安全意识的测试往往需要通过人工智能算法对大量数据进行训练,收集真实驾驶场景的数据并进行物体类别标注或驾驶决策,建立用于训练驾驶模型的数据库。对于数据库的建立和后期的更新,需要结合真实场景测试与虚拟测试的方式。

5、车路协同与通信技术。在车路协同的技术路线下,未来自动驾驶汽车将与城市交通平台、道路基础设施等智能化终端进行互联,需要具有高带宽、低延时、高可靠特性的通信网络支撑。从整个智能交通系统的角度来看,基于通信技术能力的测试也十分重要,一方面尝试不同技术路线的应用,如 5G、DSRC 等,为车-车及车-路协同通信提供保障;另一方面,重点关注联网协同感知、控制的能力,自动驾驶汽车如何与智能交通平台实现互联互通,哪些数据能够为自动驾驶汽车带来驾驶决策依据,智能交通平台又将如何通过大数据计算实现对交通管控的最优调配。

二、自动驾驶封闭测试分析

当下,自动驾驶汽车技术尚未成熟,基于封闭场地模拟构建各种实际道路场景对自动驾驶汽车进行试验验证,是提升其技术水平、功能稳定性、安全性的重要途径。一方面,封闭测试可以为自动驾驶汽车提供接近真实交通场景的试验环境,相关企业可以在风险可控的条件下发现自动驾驶汽车存在的技术问题,确定车辆实际可靠运行的道路环境条件;另一方面,封闭测试可以帮助测试主体复现在道路测试中遭遇的偶然场景,满足定制化需求,更有针对性地提供测试场景,加快技术试验验证的效率,专业化的封闭测试场可以提供多种道路突发状况集中发生的测试场景,对于测试主体来讲,这仅有的几公里的测试效率相当于真实道路中上百甚至上千公里的测试经历。此外,封闭测试还能帮助测试人员熟悉自动驾驶汽车的操作习惯、测试方式,并充分了解紧急情况下的应对方法,以提升公共道路测试的安全性、可控性。

(一)国内外自动驾驶测试场建设情况

在自动驾驶测试评价体系中,依托封闭测试开展自动驾驶功能、安全性的验证愈发重要,模拟尽可能多的交通场景,不断积累测试数据,将为自动驾驶汽车技术迭代提供有力支撑。能够满足封闭测试需求的自动驾驶测试场也将扮演重要角色,目前全球范围内正加速布局测试场的建设。



全球主要自动驾驶汽车测试场分布

美国:自 2015 年美国密歇根州立大学建立了自动驾驶汽车测试场“交通转换中心”(M-City),并于当年 7 月投入使用以来,自动驾驶测试场项目在美国得到了广泛的关注。美国从联邦政府层面准许自动驾驶汽车造商可以申请开展道路测试,《自动驾驶汽车政策指南》中指出,申请道路测试前需要完成包括从系统功能、适用范围、目标响应、系统安全等多方面的评估,这也带来自动驾驶封闭场地测试的需求,美国各州根据产业发展需求展开了自动驾驶测试场的建设热潮。

2016 年 11 月,美国交通部公布“自动驾驶试验场试点计划”,并于 2017 年 1 月确立了 10 家自动驾驶试点试验场地(M-City 不在其中)。这 10 个自动驾驶试点试验场分布于 9 个州,分别位于美国的东北部、东部、东南部、北部、中西部、南部、西部、西南部,各个试验场具有差异化的气候条件和地貌特征,比如位于密歇根州的美国移动中心(ACM)能够提供冰雪天气的测试环境,位于加州的 GoMentum Station 具有丰富的丘陵、斜坡等地貌场景,能够使自动驾驶汽车可以在更加丰富的条件下开展测试。

英国:在自动驾驶汽车测试与示范方面,英国政府计划投资 1 亿英镑用以推动相关工作,目标是在沿伯明翰和伦敦之间(包括考文垂、伯明翰、米尔顿凯恩斯、牛津和伦敦等地区)的 M40 走廊建设网联与自动驾驶汽车先进技术集群,同时将基于英国现有的部分网联与自动驾驶汽车测试中心,在英国汽车产业核心区域集中建设测试设施集群,为自动驾驶汽车构建多种测试环境。

Mira City Circuit 测试场由英国汽车测试服务商 Mira 公司修建,该测试场占地 4560 亩,内部共有 24 个环路,全长超过 95km,测试场分为 9 个区域,可分别用于传统车辆测试以及智能交通和网联车辆的测试。Mira 测试场提供了模拟信号遮蔽和各类 V2X 通信设施,能够帮助自动驾驶汽车进行网络方面的测试和动态捕捉系统的完善。

日本:2016 年 2 月,日本经济产业省制造产业局汽车课正式公布“无人驾驶评价据点整备项目”并征集承接单位,最终该项目落户日本汽车研究所(JARI),并于 2016 年开始建设。 

整备项目对日本国内外企业、科研院校实行资金补助,资助其进行相应的无人驾驶安全测试模拟设施建造,以积极参与国际相关自动驾驶规则与标准制定,加速具有节能效果的自动驾驶技术研发,降低交通运输过程中二氧化碳排放量。




日本 J-town 自动驾驶汽车测试场

随着整备项目的推动,自动驾驶汽车测试场 J-town 于 2017 年 4 月面向日本国内企业和研究机构开放测试。该测试场占地约 240 亩,具有特殊环境测试区域、 V2X 测试区域和多功能测试区域 3 片测试区域,能够提供包含各种交叉路口的直线车道、四车道-二车道交叉口、四车道-四车道交叉口、坡道、城乡结合部道路、有信号控制和人行横道的交叉口、可设置隔离栏及标志标线的多功能测试街区、车流汇合道路等多种测试场景。

韩国:2016 年 8 月,韩国政府宣布,将开放一个约 36 万平方米的场地(K-City)供自动驾驶车辆进行性能测试。2018 年 12 月,韩国交通部表示 K-City 已建成,是一座无人居住的城市,将用于基于 5G 移动网络的自动驾驶汽车测试。K-City有五个主要的路测环境——高速公路、市区道路、郊区街道、停车场和公共设施,将配备 40 个建筑立面、十字路口、一个交通圈、一座桥梁、一条隧道、碎石路,以及大量的场景及障碍,还包括约 8 公里长的道路,有交叉路口、交通标志和信号灯、人行道、长椅、模拟建筑、街灯以及建筑等交通场景元素。

瑞典:AstaZero 是位于瑞典哥德堡附近的大型测试区域,占地约 200 万平方米,依赖于传统汽车试验场的改造升级,为自动驾驶汽车提供完整的测试环境与条件。AstaZero 主要研究如何通过主动安全技术来避免事故,其采用政府和社会合作模式,由政府、行业学会及企业共同出资 7000 万美金建设,由瑞典 SP 技术研究院和查尔姆斯理工大学共同所有,汽车厂商沃尔沃是 AstaZero 的主要投资和使用方。

2014 年 8 月,AstaZero 一期完成建设并投入使用,二期建设工作已经进入筹备阶段,将在一期的基础上进一步丰富、完善基础设施和测试场景。AstaZero 包含乡村道路测试区、高速测试区、城镇测试区和多车道测试区,可针对不同场景灵活设置,进行系统化测试,第二阶段将增加隧道、造雾机与雨水发生器、喷水、干燥设备等测试条件。

中国:随着工信部构建的“基于宽带移动互联网的智能汽车与智慧交通应用示范”项目的推动,中国积极推进智能网联汽车测试示范区的建设,已经构建形成了包括北京-河北、上海、重庆、浙江、吉林(长春)、湖北(武汉)、江苏(无锡)在内的“5+2”车联网示范区,提供包括车路协同、先进辅助驾驶、自动驾驶、交通大数据等新技术与新产品实验验证、测试评估、封闭测试、应用示范等多方面的自动驾驶汽车政策、法规现状与展望的智慧交通测试示范条件。




中国正加快自动驾驶测试示范区建设

目前,上海、重庆、北京等城市的智能网联汽车测试示范区及封闭测试场地已完成开园并投入使用。与此同时,长沙、常州、厦门等地区也在结合产业发展状况,依托地区优势、特色资源,积极探索自动驾驶汽车的测试与示范,为自动驾驶汽车的快速发展提供环境上的支持。

全球主要自动驾驶汽车测试场建设情况









(二)运营模式以跨部门、领域合作为主

自动驾驶测试场建设耗资巨大,以国家智能汽车与智慧交通(京冀)示范区亦庄基地为例,不考虑土地成本以及人员的成本,仅是包括路网的建设、测试场景的搭建、测试设备的安装等基础建设方面的投入大约为 3 亿元。因此,测试场需要多方支持,展开多方面合作,目前来看,国内外主要测试场大多采用政府、企业、研究机构等紧密结合、跨产业协同发展的模式,由政府部门联合相关具有一定技术实力的合作伙伴共同建设。

一是充分发挥政府自身职能,为测试场建设运营提供政策、资金、土地资源等多方面的支持,政府作为主导者,又肩负着自动驾驶测试顺利开展,产业健康、快速发展的重担,依据技术进展及产业态势继而设计适用不同时期的顶层规划。如 GoMentum Station 允许政府部门获得正在研制的新技术的信息,使得政府部门有知情权,以便开发政策、法规和合理规划决策。日本汽车研究所测试基地规定,经济产业大臣可以随时要求受托机构报告项目进展情况以及收支情况,以确保政府可以随时对项目情况进行监管,项目结束之后,政府依旧对项目成果具有约束力。

二是凝聚来自不同领域企业的力量,掌握不同技术能力的企业将会提供在基础设施搭建、通信网络覆盖等多方面的支持,明确分工,高效推进测试场的建设与运营。

三是测试场将带来产业集聚,如 M-City 的合作伙伴中,企业数量较多,且分布领域涉及整车制造、汽车零部件、汽车电子、信息通信、交通运输、保险等,有利于充分发挥产业集聚优势促进企业间跨领域的合作。 

国内外部分测试场的运营模式



(三)自动驾驶测试场的关键组成部分

从国内外的建设情况来看,自动驾驶测试场往往会模拟搭建诸如单向车道、双向车道、十字路口、环形交叉路口、丁字路况、环岛、高速公路等常见的交通场景,除此之外,还应具备多种类型的道路环境、智能化的交通基础设施、辅助测试设备、V2X 通信网络以及具有丰富场景类型的场景数据库,为自动驾驶汽车测试提供完善的测试条件。

(1)多类型的道路环境。测试场应覆盖城市、郊区、乡村以及高速公路等典型道路场景,以满足自动驾驶汽车所要面临的复杂道路环境。标准车道标线的铺装路面及非铺装路面相组合,坡道、土路、泥路、砂石路以及结冰路面等道路类型以及桥梁、隧道、树木、电线杆、路灯、铁路等场景,能够帮助自动驾驶汽车应对复杂多样的交通场景特征。此外,天气因素对自动驾驶汽车的性能表现具有很大的影响,尤其是对预期功能安全带来很大的挑战,因此,引入天气模拟器,搭建雨、雪、雾等恶劣天气的测试场景,训练自动驾驶汽车在极端、复杂的环境下的感知、决策能力,这也将成为测试场的关键。

中国、美国等国家具有土地资源上的优势,不同地区的气候、地貌特征差异性较大,对封闭测试带来很好的天然条件。如中国重庆起伏路段较多,且多雾、多雨,长春秋冬季节较为寒冷,雨雪天气频繁,在全国分布建设测试场,能够帮助自动驾驶汽车在不同气候环境下进行测试,企业开展测试和部署工作时也更具针对性。

(2)智能化基础设施。如交通信号灯及限速、指示、禁令等道路交通标志牌,旨在验证自动驾驶汽车对交通信号的识别、判断及执行能力。测试场还应搭建诸如 ETC 系统、RFID 系统、GPS 基站、北斗导航系统、交通控制系统、交通流模拟系统、通信系统、监控系统等智能化基础设施,构建智能交通测试环境,保障完整的测试能力,为自动驾驶封闭测试提供技术支持。

不过,为了降低建设成本,提升基础设施的利用率,一些测试场在提供一定基础设施支持的同时,还应为丰富的测试需求预留定制化的空间,继而会采纳柔性化设计。例如 M-City 设定了一片开放测试区域,能够依据需求设置成不同的场景,比如停车场、特殊的交叉路口等。

(3)辅助测试设备。测试场应引入背景车、假人、自行车、摩托车等其他交通参与者以及模拟气球、模拟塑料袋等有可能出现在道路中的其他物体,以验证自动驾驶汽车对实际路况的适应能力。尤其是在中国,交通出行体系较为复杂,一、二线城市中出行高峰道路状况较为混杂,交通参与者众多,人车同行等情况屡现不鲜,测试场应针对中国特色的道路情况,加入诸如电动自行车、三轮车等交通参与者模型,进一步加强测试能力。

(4)用于 V2X 的通信网络。自动驾驶汽车将同时具备智能化和网联化的技术,基于 V2X 的网联化协同感知、协同控制将是未来实现全自动驾驶应用的必要条件,车路协同更是自动驾驶汽车发展的重要技术路线。对自动驾驶测试场而言,搭建 LTE-V、DSRC 等主流通信设备,率先探索 5G 在车联网方面的应用,实现全区域 WiFi 及 4G 网络覆盖,可以为企业提供不同技术路线、不同应用场景的测试环境,对探索车路协同技术发展提供基础性的保障。从信息安全的角度,测试场应加强网络安全防护措施,对测试信息进行加密,与此同时,对自动驾驶汽车尝试“网络攻击”,以验证车辆本身的安全性,以探索未来基于自动驾驶汽车的网络安全技术。

(5)场景数据库。交通场景数据是自动驾驶汽车研发与测试的基础数据资源,是评价其功能安全的关键参考,是定义自动驾驶汽车技术标准的重要依据。场景库能够通过软件以及仿真工具包对测试场景进行虚拟复现,其中元素包含各种道路路谱、交通标志、气象环境、事故场景、法律法规场景、驾驶人员及其他交通参与者的行为习惯等,将这些场景元素以及车辆驾驶行为进一步数字化,有利于进行数据提取并量化分析自动驾驶的安全性能及不足,测试过程产生的数据也能更好地支撑场景库的搭建。 

(四)典型自动驾驶测试场案例 

1. M-City。M-City 位于美国密歇根州安娜堡市的密歇根大学校园内,占地 32 英亩(约12.9 万平方米),由密歇根大学交通改造研究中心(MTC)负责设计,是全球首个专门为测试自动驾驶车而打造的测试场。M-City 已于 2015 年 7 月建成开放。

在道路场景和基础设施方面,M-City 采用了模拟城镇建造的思路,充分考虑了现实并最大限度地还原现实场景,同时设置了不同材料的道路路面、不同形态的道路结构和不同样式的路侧基础设施。比如 M-City 提供混凝土路面、沥青路面、砖面路、污垢路面等多种路面环境,能够帮助验证自动驾驶汽车在多种不同路面中行驶的能力及稳定性。再比如 M-City 还提供人行横道线、车道标记、街道斜坡、自行车道、树木、消防栓、人行道、周围的建筑物以及在实际公路中会遇到的其他场景,旨在训练自动驾驶汽车在常见的真实场景中的性能表现。

另外,M-City 采用了大量的可移动、可替换、可升级的基础设施,道路无固定标线,可随时更改车道布置,如建筑外墙、假人等多种交通元素可以移动,标志牌、信号灯等交通标志可以随时进行更换。



M-City 自动驾驶测试场

在运营模式方面,M-City 采用了会员制度,最初的建设是由密歇根大学和密歇根州交通部共同出资,启动资金为 1000 万美元。之后,引进了一批来自政府、企业、大学三类领域的合作伙伴,跨越多个产业领域,这些合作伙伴划分为“领导圈”会员和其他联盟成员两个级别,分别拥有不同的权利和义务。其中,包括福特、通用等企业在内的 17 家“领导圈”会员将在三年内分别注资 100 万美元,用于自动驾驶、V2X 技术的研发测试,其他 49 家联盟成员将在三年内分别提供 15 万美元的资金支持,用于参加测试场的各种活动。在收费方式上, M-City 按照不同级别会员和普通测试(按天)进行收费。 

总体来看,M-City 柔性化设计理念为自动驾驶汽车测试场景构建带来了很高的灵活性和兼容性,能够满足多元化的自动驾驶测试需求,可灵活变更的场景设施还能够进一步强化测试,测试主体可定制化地集中设计突发状况的“发生”,提高测试效率。与此同时,“会员制”的模式能够帮助测试场凝聚来自不同领域企业的力量,比如通信企业可以为测试场提供基于 V2V/V2I 车联网等技术的支持,交通运输领域的机构可以分享在交通控制及大数据管理等方面的经验,跨领域协同合作,以加快推进测试场的建设与技术迭代。不过,M-City 作为建设较早的测试场,最初设计的局限性也带来了一些不足,难以适应快速发展的自动驾驶汽车的测试需求,比如直线道路长度的不足,使得 M-City 难以提供 70km/h 以上速度的测试条件,受限于场地大小,M-City 只能构建一些相对简单的场景,测试场景的真实性和复杂性有待提高。 

2. 国家智能网联汽车试点(上海)示范区。国家智能网联汽车(上海)试点示范区(以下简称“上海示范区”)是由工信部 2015 年 6 月批准的国内首个国家级智能网联汽车示范区,由上海国际汽车城(集团)有限公司承担建设,2016 年 6 月,上海示范区的封闭测试区(F-Zone)正式开园,建设面积为 2 平方公里。 

在测试场景和基础设施方面,该测试场模拟了高速、城市和乡村道路场景,其中可用于测试的道路长 3.6 公里,建设了 1 个 GPS 差分基站、2 座 LTE-V 通讯基站、16 套 DSRC 和 4 套 LTE-V 路侧单元、6 个智能红绿灯和 40 个各类摄像头,园区内道路实现了北斗系统的厘米级定位和 WiFi 的全覆盖,具有隧道、林荫道、加油/充电站、地下停车场、十字路口、丁字路口、圆形环岛等模拟交通场景,可以提供 50 种场景的测试验证。辅助测试设备方面,该测试场提供了可移动的假人、背景车辆、气球车、驾驶机器人、自行车等,帮助自动驾驶汽车验证如碰撞预警、紧急制动等驾驶辅助及自动驾驶功能。



国家智能网联汽车(上海)试点示范区封闭测试区

针对多元化测试场景的需求,上海示范区在场景库建设方面还提供了软件支持。上海示范区在 2017 年 6 月启动了“昆仑计划”——《中国智能驾驶全息场景库建设》项目,目标建设一个面向全行业的、加速智能网联汽车研发、测试和标准制定的中国道路驾驶场景库,以支持自动驾驶汽车的开发、测试以及标准体系的建设。通过融合事故场景数据、自然驾驶场景、自动重构场景、路侧交通流场景、国内外标准规范场景、驾驶模拟器场景在内的多方面数据,来构建多类场景、多维要素的自动驾驶测试场景。




自动驾驶汽车场景库建设需求与来源渠道

相比 M-City,上海示范区的最大优势在于覆盖场景较为全面,通过柔性设计可以保证测试区内环境要素的多样性,随着“昆仑计划”场景库的不断积累,也将进一步丰富场景数量,满足多层次、多类型的交通场景重构需求。与此同时,通过对场景数据的分析、提取,可以帮助测试场探索标准化的自动驾驶测试体系,为自动驾驶汽车的性能测试、安全性认证提供可参考的评估标准,更能够为道路测试规程,乃至未来自动驾驶产品的技术标准建设提供可量化的支持。

运营模式方面,上海示范区同样采用了与 M-City 类似的会员制度,按照不同级别会员(金牌、银牌和普通会员)和普通测试(按天)进行收费,成员单位涉及多行业领域,能够为测试场的技术迭代和方案优化带来很好的促进作用。

自动驾驶公开道路测试分析

公开道路测试是自动驾驶汽车发展最终实现商业化应用的必经之路,在正式推向市场之前,需要经过在真实交通环境中进行大量的测试,全面验证自动驾驶汽车在不同道路场景中的可靠性、安全性,实现与道路、设施及其他交通参与者的协调,使其能够在各种道路交通状况和使用场景下安全、可靠、高效的运行。

(一)全球陆续进入自动驾驶道路测试阶段

当下,全球主要国家已经开始了自动驾驶道路测试的相关部署,不仅如此,多数国家已经出台相关政策,一方面承认自动驾驶汽车在公开道路测试的合法性,另一方面从管理手段上对道路测试的安全性进行约束。

各国自动驾驶道路测试情况如下:

中国:《智能网联汽车道路测试管理规范(试行)》确定了智能网联汽车测试管理的基本框架,包括对测试主体、测试人员、测试车辆,以及测试过程中的相关要求。

中国自动驾驶道路测试牌照发放及路段开放情况

如上表所示,截至 2018 年 12 月 25 日,有北京市、上海市、重庆市、长春市、长沙市、广州市南沙区、平潭综合实验区、肇庆市、深圳市、广州市、天津市、济南市、杭州市、江苏省、广东省共 15 个省市区公布了地方级的测试管理实施细则,准许企业申请自动驾驶汽车道路测试的许可。其中,北京已开放位于顺义区、海淀区、经济技术开发区、房山区的 44 条共 123 公里的测试道路,根据北京智能车联产业创新中心有限公司公开的数据,截至 2018 年 11 月,北京市自动驾驶车辆道路测试已安全行驶超过 12.5 万公里21。深圳开放的测试道路长度总计约 124 公里,包括福田、南山、盐田等行政区内的 19 个片区,测试道路涵盖工业区、旅游区、商务办公区、商业金融区等。涉及场景包括信号交叉口、无信号交叉口、十字交叉口、T 型交叉口,直线、曲线和坡道等不同道路地形条件,覆盖单行道、警示、指路等多种交通标志。

国内自动驾驶道路测试牌照发放情况

在牌照发放方面,截至 2018 年 12 月 25 日,国内共有 27 家公司获得了共95 张测试牌照。其中,百度分别从北京、平潭、重庆、长沙、天津五个城市共申请获得 51 张测试牌照。除了一汽、金龙、上汽等整车企业之外,也有众多互联网公司,以及自动驾驶领域初创型企业展开自动驾驶道路测试的布局。

美国:美国针对自动驾驶道路测试的管理规范主要由各州自行立法。截至2017 年底,美国有内华达州、加利福尼亚州、佛罗里达州、密歇根州等共 21 个州通过了地方层面的法案,另有 10 个州发布了行政命令,支持自动驾驶汽车道路测试,明确申请测试的资格要求及测试过程中的管理要求。

目前,美国自动驾驶汽车发展最具代表性的地区是加州,当地开放的政策使得几乎全球所有的自动驾驶公司都会选择在此进行道路测试。

加州自动驾驶道路测试许可企业


根据加州机动车管理局(DMV)公布的数据显示,截至 2018 年 12 月 7 日,共有62家来自不同领域的企业获准在加州测试自动驾驶汽车的许可,其中 Waymo

是唯一一家获得无驾驶员在车内的自动驾驶测试资格的企业。

日本:为鼓励和规范在公共道路测试自动驾驶汽车,日本内阁府计划从 2017年 9 月到 2019 年 3 月在国内部分高速公路、专用测试道路上进行自动驾驶汽车测试。日本警察厅先后颁布《自动驾驶汽车道路测试指南》和《远程自动驾驶系统道路测试许可处理基准》,对自动驾驶汽车道路测试的安全保障措施、测试流程、自动驾驶系统、测试数据记录、交通事故处理等方面提出了要求,并准许企业申请无人在车内的远程测试。

目前,日本本土企业如日产、丰田、软件公司 DeNA,以及大型出租车公司Hinomaru Kotsu、邮政服务公司 Yamtato 等均开展了不同类型的自动驾驶汽车的测试,其中包括有自动驾驶汽车出租车、货车等商业化服务的测试。

此外,日本还计划在 2020 年东京奥运会上推出自动驾驶汽车服务,并积极部署道路测试工作,以尽力在 2022 年前实现商业化。

英国:2015 年 2 月,英国交通部公布《无人驾驶汽车路线图》,称驾驶员将可以选择是否要自主控制车辆,人们有机会在不产生安全问题的同时将驾驶时间用在诸如读书、上网等其他活动上,并宣布自动驾驶汽车可以合法地在英国公共道路上进行测试。2015 年 7 月,英国发布《无人驾驶汽车发展道路:道路测试指南》,准许自动驾驶汽车在公共道路上测试,并对测试车辆、测试人员等提出明确的要求,比如驾驶员必须经过培训,且能够在必要时及时接管汽车、车辆需配备记录装置、已购买合适的保险等。该指南旨在对道路测试规范化,凡是符合要求的企业和车辆均可以开展道路测试。

2016 年 3 月,英国财政部大臣宣布,英国政府计划于 2017 年开始在高速公路上测试自动驾驶汽车。2016 年 7 月,英国商务部和运输部大臣公开表示,该国将清除束缚自动驾驶行业发展的相关政策法规,以确保先进的驾驶辅助系统能够被安全使用,并支持谷歌、捷豹、沃尔沃、日产等自动驾驶汽车企业在英国进行公共道路测试。在企业方面,2017 年 2 月,日产在伦敦对其自动驾驶汽车 Leaf 电动车进行公共道路测试。捷豹路虎则是计划于 2020 年前在英国测试 100 辆自动驾驶汽车和网联汽车。

德国:2013 年,德国允许博世、奔驰等公司的自动驾驶汽车可以在德国的高速公路、城市交通和乡间道路等多种环境开展实地测试。

2017 年 2 月,为进一步支持自动驾驶汽车在测试方面的需求,德国还联合法国决定在跨境公路开放一处特定区域,供自动驾驶汽车进行测试,该路段连接德国西部萨尔州的默齐希市与法国东部的梅斯,共 70 公里,旨在“测试真正跨边境的自动驾驶”。

2017 年 6 月,德国通过了《道路交通法》第八修正案,从法律层面承认了自动驾驶汽车在公开道路行驶的合法性,因而也准许了自动驾驶汽车在公开道路上进行测试。

法国:2014 年 2 月,法国公布了《无人驾驶汽车发展路线图》,计划在接下来的三年内投资 1 亿欧元进行自动驾驶汽车实地测试,表示将实现全国数千公里道路的联网,并推动道路交通法律法规的修订,满足自动驾驶汽车上路的要求,并且向全球汽车厂商开放道路进行自动驾驶汽车试验。

2016 年 8 月,法国政府正式批准国外汽车厂商在公路上测试自动驾驶汽车,在这之前,法国只允许本土汽车厂商开展测试。

新加坡:从 2014 年就开始了面向交通驾驶的公共政策研究,2017 年通过道路交通法修正案,允许自动驾驶汽车进行道路测试。

2016 年 8 月,自动驾驶出租车 nuTonomy 公司在新加坡正式开始营运载客,2017 年 9 月,nuTonomy 联合标致雪铁龙在新加坡进行 3008 车型的自动驾驶汽车道路测试。另外,德尔福也向新加坡陆路交通管理局提供了 6 辆自动驾驶汽车,安排了 3 条固定线路,总长度约 8 公里。

荷兰:2014 年修订相关政策法规以便在公路上开展大规模自动驾驶卡车测试,从而在五年内实现自动驾驶卡车在荷兰投入使用。2016 年 1 月,全球首辆自动驾驶卡车在荷兰上路,同年 7 月,奔驰自动驾驶卡车在荷兰上路开展测试,行驶了约 20 公里。

荷兰政府公告称,只有汽车制造商、大学和一些获得授权的研究机构才能获得自动驾驶汽车测试许可,测试时需要进行额外的控制,还需要提交详细的申请报告和相关程序代码。

瑞典:2016 年,瑞典国会启动自动驾驶相关政策法律分析工作,预计 2017 年完成国会审议,以确保 2020 年之前自动驾驶汽车能够合法销售和使用。2016年 3 月,《自动驾驶公共道路测试规范》完成初稿,适用于高等级自动驾驶水平的汽车,包括部分、高度以及完全自动驾驶汽车,2017 年 7 月,该规范正式生效,准许汽车制造商可以申请开展自动驾驶汽车在公开道路进行测试,测试许可的审查及授予由瑞典运输机构负责,并要求测试车辆外部必须安装摄像机和麦克风,并对数据进行永久保存。

韩国:2016 年 11 月,韩国政府启动道路交通政策法规修订工作,修订后的《机动车管理法》将允许自动驾驶汽车进行道路测试。2017 年 5 月,韩国国土、基础设施和交通运输部向三星发放许可,允许三星在公开道路上测试改装后的现代汽车,这些测试汽车安装了传感器和摄像头,以运行三星的自动驾驶软件。

(二)主要国家道路测试规范对比

自动驾驶汽车作为新生事物,其道路测试的相关标准、规程、管理方式均无经验可循,各个国家在推进落实测试工作时,有着各自的思考和一些倾向性。比如中国注重安全、可控,从申请测试到评审,再至测试中的管理、监督,均提出严格的要求,并设置相应的监管手段。而欧、美等国家技术发展时间较长,经验较为丰富,在保证安全的前提下,对自动驾驶汽车持欢迎、开放的态度,对于道路测试的管理也较为宽松。

通过梳理部分国家及相关城市出台的自动驾驶道路测试管理规范可以发现,各地所提出的要求及管理方式存在大大小小的差异,不仅对测试车辆及测试人员有着不同的要求,在测试管理方面也存在着诸多不同。这些差异性将会直接或间接地影响自动驾驶道路测试工作的效率,从而对技术迭代以及当地的产业发展带来一定的影响。

主要国家/城市自动驾驶道路测试规范相关要求对比

1. 管理方式

各国对道路测试的管理方式差异较大。

第一,大多数国家对自动驾驶汽车道路测试实施许可制度。测试主体必须在获得相关主管部门颁发的测试牌照(测试许可)后,才可以开展道路测试。

比如中国,各城市出台的自动驾驶测试管理规范中要求测试主体需提交相关的申请材料,由相关部门审核通过发放测试许可后,方具有道路测试资格。同样思路的还有包括加州、内华达州在内的美国多个州,以及日本、德国等国家。美国在《自动驾驶系统 2.0:安全愿景》中呼吁各州确定领导机构专门负责自动驾驶测试审查,成立自动驾驶技术委员会并制定处理测试申请的流程,多数州为自动驾驶道路测试明确了申请测试的条件和流程。日本的远程测试同样采用许可制度,测试申请经审查合格后,由警察局签发有效期不超过 6 个月的测试道路使用许可文件。

不过,日本在《自动驾驶汽车道路测试指南》中针对有人在车内的测试,并未提及有关申请测试许可的事宜,只是要求测试主体在测试前要将测试技术、安全确保措施等内容报告于当地警方、交通运输部门等。类似的还有英国,《无人驾驶汽车发展道路:道路测试指南》中同样未明确设立自动驾驶测试的准入门槛,只是对测试人员、车辆等提出了相应要求。

第二,中国暂不准许自动驾驶汽车在高速公路上进行测试。《道路交通安全法实施条例》要求,机动车在高速公路上行驶,不得有试车或者学习驾驶机动车的行为。各城市开放的测试道路多选取在城市中交通状况较为简单、车流量较少的路段,少有人车混杂的行驶区域,以防止自动驾驶汽车难以应对复杂环境从而带来更严重的交通拥堵。高速公路虽路况较为规整,但通行速度较快,一旦发生事故,带来的损失更为严重,国内尚未准许高速公路自动驾驶测试,一方面是基于安全及潜在风险考虑,另一方面则是涉及到相关法律法规的约束。

国外多数国家已经开放了自动驾驶汽车在高速公路上测试的许可,这与国外不同于国内的道路管理体系有关。以美国加州为例,加州针对准许自动驾驶汽车测试的公共道路的定义,主要参照了《加州车辆法案》中“highway”、“offstreet public parking facility”、“street”的三个概念。其中,针对“highway”和“street”的解释相同,指任何性质的且能够开发给公众使用的道路,包含了类似中国高速公路等级的相关道路。实际上,美国的高速公路网建设较为发达,且大城市内主要城镇间已基本体现快速化,美国不再称高速公路为 Freeway 或 Motorway,而一律简称为 Highway,即公路、主干道23。美国在概念上弱化了对高速公路与城市道路的区分,各州开展自动驾驶道路测试时也并未针对高速公路的测试专门提出禁令。

与美国类似,英国定义的公共道路同样包含了“highway”,未对高速公路的测试做出特别要求。此外,根据 2016 年 3 月英国财政大臣宣布的政府计划,英国将于 2017 年开始在高速公路上测试自动驾驶汽车。后来,英国政府还指出高速交通法律法规将得到适当的修改,以确保在高速公路安全使用改变车道、远程遥控泊车等先进驾驶辅助系统。

第三,美、日、英等国家准许远程测试。美国如加州、内华达州、密歇根州等州开放车内无驾驶员的远程测试许可,有别于有人在车内的自动驾驶测试,多数州政府要求该类测试车辆要通过相应的豁免申请。

日本考虑到未来全自动驾驶汽车“既无驾驶员又无需掌控方向盘”,通过颁布《远程自动驾驶系统道路测试许可处理基准》,准许测试主体申请远程测试,将远程监管人员定位为远程存在、承担现行道路交通法规规定义务和责任的驾驶人员,在测试过程中始终保持监视状态,以保证在紧急情况出现时能够及时对车辆进行处理。远程监管人员同样要经过相应培训方可承担测试任务。日本对远程测试地点的通信环境提出要求,确保周围的无线通信系统不会中断,且所选定的测试地点和时间应不会对交通状况产生严重阻碍。

英国在《无人驾驶汽车发展道路:道路测试指南》中同时定义了高度自动驾驶汽车及完全自动驾驶汽车,并提出不用坐在驾驶座位的测试操作员的概念,但仍要求能够实时接管汽车。

此外,荷兰、新加坡、新西兰等国家也同样允许自动驾驶车辆在没有人员跟随的情况下进行测试。

在中国,目前提出准许车内无驾驶员自动驾驶测试的只有平潭和广州两个城市。其中,平潭用安全员的概念替代测试驾驶员,且不要求安全员必须坐在车内驾驶座位上,但其职责与测试驾驶员无异,应实时监控系统的运行状况,在系统出现故障或发出警告提醒时立即接管车辆或启动紧急制动。广州准许驾驶人员的座位设置在远程,进行远程测试,并要求测试里程需累计超过 3 万公里且无发生

责任交通事故及失控状况,才可申请开展远程测试。

第四,内华达州、广州准许测试编队行驶。内华达州准许卡车进行编队测试,但将编队测试定义为驾驶辅助功能,而非自动驾驶功能。广州也在其发布的征求意见稿中指出编队测试能够在指定路段开展,不过测试车辆的数量最多不能超过6 辆,如果测试的是大型客车、重型货车及半挂牵引车,其测试时速不得超过 30公里/小时。

第五,针对交通责任,目前各国几乎依旧按照原有的交通规则进行判定。由测试人员承担直接责任,而测试主体作为测试活动的主导者将为测试车辆和测试人员负责。除非能够证明汽车自身及其系统存在重大的缺陷,汽车生产商、系统供应商等将不会承担道路测试的责任。

而对于交通事故赔偿,各国通过提高测试主体购买保险的额度,用以承担自动驾驶道路测试的高风险性,测试主体将以保险的方式对交通事故中的损失进行赔偿。值得一提的是,德国在道路交通法修正案中针对自动驾驶汽车造成的人员伤亡和财物损失的最高损害赔偿总额提出新的要求,分别为 1000 万欧元与 200万欧元,为普通情形下的 2 倍。

第六,日本、英国强调测试前的宣传工作。日本要求在开展测试前,测试主体应向当地居民以及周边的交通参与者就自动驾驶测试的相关内容进行宣传和说明,一方面提高周边人群对自动驾驶汽车的警惕性,提升安全性,另一方面也旨在达到教育群众的目的,让更多的人提前认识并逐渐接受自动驾驶汽车。英国则提出测试主体应考虑向公众及媒体传播有关自动驾驶汽车的潜在好处、道路测试的基本情况、对其他交通参与者带来的影响等内容。

第七,加州要求展开远程测试的车辆中应放置一份车辆交互指南。目的是提供给附近的执法人员,以及消防人员、医疗人员等,帮助他们以正确的方式与自动驾驶汽车进行交互,在车辆出现紧急情况,能够安全地将测试车辆移动至相对安全的环境中。车辆交互指南包含车辆基本信息、保险证明、测试人员联系电话以及车辆状态辨别方式、功能说明、限制条件、操作交互方式等内容。

2. 测试主体

测试主体作为自动驾驶道路测试的主导者,对测试过程的安全性负责。测试主体一方面应具有一定的研发水平,掌握丰富的自动驾驶技术经验,有能力加强测试车辆的安全控制水平,建立安全监管的技术平台,另一方面,面对测试过程中可能出现的交通事故,能够主动承担责任,承受相应的赔偿。

因此,大多数国家针对测试主体提交的申请材料,需包含实现安全控制的实施手段、远程监管的实现方式等,比如中国的北京、上海、深圳等城市要求测试主体应提交测试相关的风险分析及应对方案,日本针对远程测试的申请应提交应对紧急情况的安全实施计划,美国加州则要求提交远程监管通信方式的说明。

针对测试主体的责任赔偿能力,各国要求测试主体为测试车辆购买一定额度的保险,以承担交通事故造成的赔偿损失。其中,中国普遍要求每辆测试车辆的保险为 500 万元(重庆还要求提供不少于 500 万元的事故赔偿保函),美国加州则是 500 万美元。

3. 测试人员

测试人员肩负着测试过程中的安全责任,并在出现紧急情况时实施应急措施,合格、称职、有能力的测试人员对于自动驾驶道路测试的安全保障十分重要。大多数国家及城市对测试人员提出相应的要求,一是具有一定的驾驶经验,并取得合法的驾照,且不应有酒驾、毒驾等危险驾驶的记录,二是接受过相应的测试培训,以加强自动驾驶道路测试的操作技能及安全意识,能够充分了解自动驾驶系统的功能,熟悉自动驾驶汽车的操作方式,可以意识到测试过程中的潜在风险,在紧急情况发生时能及时、正确地接管测试车辆。

为了进一步加强对测试人员的重视,美国加州以及中国各个城市还要求测试人员培训计划的证明材料作为测试申请的材料之一,英国、日本则是提出测试人员具有一定的自动驾驶汽车测试的经验,目的是确保测试人员有能力且能够胜任自动驾驶汽车在公开道路安全测试的工作。

德国对测试人员无特殊要求,只是强调了驾驶人员使用自动驾驶功能的权利和义务,比如当系统提出接管请求或者发现周边环境不适用自动驾驶功能时应及时接管汽车的控制权。

4. 测试车辆

为保证道路测试的安全、可控,各国对测试车辆提出了多项要求。

第一,测试车辆应具备基本的自动驾驶功能技术要求。包括车内具有可感知的提醒装置、可手动开启或关闭自动驾驶功能、可自动关闭自动驾驶功能,以及数据记录、存储等功能。以保证测试人员可以随时了解到测试车辆的运营状态,在车辆系统判定自身处在不适用自动驾驶功能的环境或者系统出现错误等风险状态时,以可视化的方式提醒测试人员关闭自动驾驶功能,以接管测试车辆的控制权,如果测试人员没有及时接管控制,车辆本身能够采取措施将自身风险降至最低。

此外,各地几乎均要求测试车辆具有数据记录及存储的功能,比如英国要求自动驾驶汽车应有安全数据记录设备,以记录速度、驾驶模式等关键信息。数据记录及存储的功能对于自动驾驶汽车的测试至关重要,一是数据能够帮助测试主体进行技术迭代,针对碰撞数据进行学习、分析,有助于提升自动驾驶汽车的安全性;二是测试过程中记录的数据,能够为可能出现的事故提供责任判定支撑。

第二,测试车辆具有相应的测试经历。如下表所示,大部分国家均要求自动驾驶汽车进行道路测试之前,应进行充分的封闭场地试验,以保证测试车辆具有基本的自动驾驶功能。

各国自动驾驶测试经历相关要求

第三,德国对于测试车辆的认证与传统汽车相同。一是满足德国国内有关传统汽车的相关规定,满足传统汽车的许可要求;二是通过欧盟制定的第 2007/46/EC 指令中针对机动车、车辆系统等相关的型式认证,即可提交上路申请,获取道路测试的资格。

德国道路交通法修正案针对搭载自动驾驶功能的机动车的概念进行了明确,比如可实现横向和纵向的自动行驶、驾驶员可以手动关闭自动驾驶功能、系统可以识别需要驾驶员操作的场景并能够用可感知的方式提醒驾驶员等。值得一提的是,德国针对这些功能是通过定义的方式,而非要求,这意味着在德国的法律中,不具备这些功能的车辆不属于自动驾驶汽车,也不适用其中对自动驾驶汽车的相关要求,而是适用一般规定。

第四,部分地区突破传统汽车技术标准。目前正在进行测试的自动驾驶汽车多由传统汽车改装而来,但自动驾驶技术标准尚未形成完整的体系,未来产品形态也未定型,部分国家及地区针对自动驾驶汽车的技术标准进行了突破。

比如日本国土交通省在 2016 年修订安全标准,批准乘用车、卡车等车型可以无后视镜,但前提是摄像头的覆盖范围和显示器的画质具备与后视镜同等的性能。

中国平潭在当地发布的测试规范中取缔了对方向盘的强制性要求,并准许车内无驾驶员的测试。一是考虑到自动驾驶产品形态尚未定型,从技术标准上突破传统定义;二是美国加州已经准许车内没有驾驶员的测试,无人驾驶是下一阶段测试的必然需求;三是为当地的测试主体提供便利,百度和金龙合作的无方向盘的无人驾驶小巴已经在平潭展开测试。

而中国除了平潭之外,其余城市均要求提交测试车辆的机动车安全技术证明或除耐久性之外的强制性检测项目的检测报告,将测试车辆视为传统汽车提出安全技术要求。在此之上,各城市为新技术的迭代发展留出了空间——若因实现自动驾驶而有个别项目无法满足要求,需证明其未降低车辆安全性。

第五,美、日、英强调网络安全防护。美国《自动驾驶法案》(S.1885)要求汽车制造商应制定网络安全计划,并通过与安全人员建立联系以减少网络安全的风险。英国要求测试主体应确保自动驾驶系统及车内的其他系统要达到一定的网络安全级别,以应对未经授权的网络访问所带来的风险。日本要求测试主体应根据当地《网络安全基本法》的规定,采取相应的网络安全防护措施以确保自动驾驶测试的安全性。

第六,杭州要求车辆加装智能网联模块。杭州在智慧城市的建设上具有较长时间的布局,未来自动驾驶汽车作为智能化终端将融入智慧城市的体系中。针对测试车辆,杭州额外提出加装智能网联模块的要求,确保车辆能够与交通设施如交通灯等以及其他车辆的正常通信。一方面是加快自动驾驶 V2X 功能的技术迭代,另一方面通过测试为智慧城市的建设增加更加丰富的数据资源。

5. 资格评审

为加强对自动驾驶道路测试的管理、监督,强化测试主体和测试人员的安全责任意识,各地测试管理部门需对申请测试的资格进行审查。首先是申请材料的审核,测试主体需提交相应的申请材料,测试管理部门需要对这些材料进行审核,以判定测试车辆的基本功能、测试人员的培训,以及保险等是否达到要求。在申请提交后,测试管理部门通过专家答辩、实车乘坐等方法对测试车辆的系统功能、稳定性进一步进行评估,这种方式多发生在中国,国外少有采纳。

国内外对于测试资格评审的差异化方式大概有以下几种:

一是中国设定专家评审过程。在申请材料提交后,测试管理部门会对通过初审的测试主体安排专家评审的过程,采用答辩问询,以及实车乘坐的方式来评估自动驾驶系统的稳定性、测试驾驶员的驾驶操作能力等,结合专家的综合意见,来判定是否具备测试资格,再结合各城市的交通状况、道路规划,逐步开放测试路段、发放测试通知书。

二是北京以场景评估测试车辆等级。北京对测试车辆设定了能力评估分级,共分为 T1-T5 的五个等级以及表明具备网联驾驶能力的 TX 等级,并建立自动驾驶能力与公共测试道路复杂程度的对应关系。测试车辆申请某一等级测试牌照时,需要在评审阶段通过相对应的评估场景的测试。

北京主要以场景的复杂程度作为等级划分的依据,并效仿“人考驾照”的思路,设定考核项目,测试车辆通过这些项目的测试,即可认定具有相应的等级。不过这种思路难以避免企业为了申请测试而“背题”。

三是上海提出 30 次有效测试、90%达标率指标。在评估阶段,上海要求测试主体需要在封闭测试区进行实车检查及试验,并划定了 17 个项目。17 个项为可扩展项目而非必选项,实际测试项目依据自动驾驶系统的操作设计领域、企业的测试目的、自评测试的情况而定。

针对这些项目,上海还提出每个测试项目的有效测试不低于 30 次、测试结果达标率不小于 90%的硬性要求。一方面加大了门槛,另一方面也充分验证系统的稳定性,为测试牌照的发放提供充分的评审依据。

四是日本远程测试需进行行车审查。在日本申请远程操作测试时,提交申请材料之后,当地的警察局会指派相关警员乘坐测试车辆参与公开道路的测试,该“考官”会依据行驶情况,重点考察测试车辆是否能够遵守交通法规,审查合格通过后,会由警察局签发有效期不超过 6 个月的自动驾驶道路测试的许可文件。

(三)道路测试规范的关键要素

自动驾驶道路测试管理规范的出台,承认自动驾驶汽车驶向公共道路的合法地位,很大意义上推动产业发展。然而,为保证道路测试安全、可控、有序、高效地进行,测试管理部门应严格把控测试准入,加强测试过程中的安全监管,明确责任主体及保险赔偿体系。

自动驾驶道路测试规范的关键要素

通过分析国内外对自动驾驶道路测试相关管理要求,可以看出自动驾驶道路测试规范的关键要素主要分为四个方面:准入门槛、监管制度、责任分配、保险体系。

(1)严格、开放的准入门槛。为杜绝自动驾驶道路测试一哄而上的乱象产生,测试管理规范应严格把控准入门槛,从测试主体的技术经验、经济实力,测试人员的操控水平,以及测试车辆的安全性等多个方面同时提出要求,让真正有实力的技术进入,从而暂时将不成熟的技术,安全性较差的车辆拒之门外。

在严格把关准入资质的同时,还应更加开放。一方面,自动驾驶汽车的发展融合了来自互联网、信息通信、大数据计算、人工智能、车联网、传感器、智能芯片、高精度地图等多技术领域的力量,且这些领域的企业将逐渐成为自动驾驶技术发展的主导者,基于专项技术的测试需求也愈加丰富;另一方面,自动驾驶汽车产品标准尚未确定,在保证自身安全性的前提下,无论是技术上的创新还是模式创新都值得鼓励。

(2)安全、可控的监管制度。现阶段,自动驾驶汽车正处测试、验证的发展阶段,技术尚未完全成熟,道路测试风险突出,2018 年 3 月份发生的优步自动驾驶测试车辆致死事故以及多起与特斯拉相关的交通事故等,使得自动驾驶汽车的安全性问题受到密切关注。安全是自动驾驶汽车作为交通工具最基本也是最为重要的要求,应贯穿于从产品研发到道路测试,再至后期商业化应用的整个生命周期中。

因此,为了保证道路测试中的安全性,尽可能地规避风险,形成安全、可控的监管制度。一是要求测试人员对测试车辆进行实时监管,紧急情况下接管车辆,在特殊场景中安排测试辅助人员,利于减少人为操作失误的可能;二是建立监控平台,帮助交通管理部门获取车辆状态信息,科学、合理地进行交通管理决策;三是施行报告制度,测试主体定期上交测试报告,有助于发现系统缺陷,加强技术迭代。

(3)科学、合理的责任分配。自动驾驶道路测试必将涉及交通违法、事故等情景,明确科学、合理的责任分配方式,确定责任主体,将有助于道路测试的顺利开展,加快自动驾驶商业化进程。

目前,考虑到自动驾驶道路测试当属试验性质而非商业化应用,各国普遍按照现有交通管理制度对自动驾驶道路测试进行责任分配,强化测试人员对测试车辆的监管职责,并承担传统驾驶人员的责任,而测试主体将为整个测试行为进行责任上的兜底,并没有针对汽车生产商或者系统提供商的责任进行过多的定义。

(4)清晰、可行的保险体系。保险作为交通事故赔偿的有效处理机制,在自动驾驶汽车道路测试乃至未来商业化应用中具有重要的意义。一方面在于给社会以及交通参与者提供一定程度的保障,在法律可容忍的范围下,准许技术尚未完全成熟的自动驾驶汽车进行道路测试,一旦发生事故,涉嫌赔付时,可直接请求保险或者保函账户进行垫付,将事故带来的社会损失及影响降低;另一方面,测试阶段的保险体系探索有利于未来商用阶段形成包含事故责任、保险赔偿在内的完整的大系统。

因此,考虑到自动驾驶道路测试的潜在风险,测试管理部门会要求测试主体通过购买高额保险,以承担交通事故所出现的经济赔偿。

(百人会《全球自动驾驶测试与商业化应用报告(2019)》)


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