劉誠 / 文 春節期間，華爲智駕董事長餘承東發布信息表示，自己從安徽老家開問界 M9 回深圳，全程幾乎都用的是智能駕駛，但方向盤不允許長時間離手的規定，使其兩次被禁用智能駕駛。這引發社會關注，發人深省的問題是，什麽是智能駕駛？如何對其進行治理才能更好地滿足社會發展需要？
仍未進入自動駕駛時代
作爲工業文明的産物，四次工業革命都離不開汽車，不斷改變着人們的生産生活方式。
1776 年，英國發明家瓦特改進了蒸汽機，此後歐洲科學家相繼研發以蒸汽爲動力的設備、器械，人類自此進入工業革命時代。之後，英國制造出了蒸汽汽車和有軌電車。美國、日本則分别在第二次工業革命和第三次工業革命過程中，實現了汽車的規模化流水線生産、強化了汽車工業電氣化。時至今日，第四次工業革命曆史機遇下，中國新能源汽車和自動駕駛汽車脫穎而出，成爲全球領先者。
然而，目前大多數車企的智能駕駛級别爲 L2 級，未達到完全無人狀态下的自動駕駛層級。餘承東駕駛的問界 M9 隻是智能駕駛輔助，不是自動駕駛汽車。華爲自稱爲 L2.9 級自動駕駛，" 無限接近 L3 的高階智能駕駛 "，但按照國家、行業的标準，L3 以下的級别均爲輔助駕駛功能。
根據華爲發布的信息，問界 M9 搭載了 HUAWEI ADS 2.0 高階智能駕駛輔助系統，硬件部分由 1 個激光雷達、3 個毫米波雷達、4 個開門防撞毫米波雷達、12 個超聲波雷達、11 個高清攝像頭組成，可以實現 540 ° 感應覆蓋，可通過實景呈現來完成高速、城市領航、無車位線自動泊車等功能。其實，高速路跟車巡航、自動泊車等輔助駕駛功能，在高端汽車行業已是标配，已不是什麽新鮮的前沿技術。
既然隻是輔助駕駛，那麽一旦車輛發生事故，駕駛者首先要承擔事故責任。自然地，人手不離方向盤要求是合理合法的，無可厚非。
自動駕駛場景非常複雜，輔助駕駛系統在技術上仍難以達到完全自動駕駛水平，在數據訓練上也遠遠不足，嚴格限制使用條件既是對司機負責，也是對路面其他車輛安全負責。
不能因司機個人覺得此時此境下駕駛安全就自由放寬限制條件（如在路況好的情況下人手可以離開方向盤超過 3 分鍾），因爲這些細則評估需要大量客觀數據且立法需要長期過程。
在北美地區，早在七年前，通用汽車推出的 L2 級輔助駕駛系統 Super Cruise 就提供了 " 脫手駕駛 " 功能，用戶可以在限定區域内（絕大多數是北美地區的高速路段）開啓輔助駕駛，雙手離開方向盤，但注意力仍需集中。
即便是可脫手智能駕駛，事故責任方仍将是駕駛者，而不是 AI 輔助系統。
近年來，因輔助駕駛引發的事故，無論是在國内還是國外都并不少見。最終的結論雖然都是 " 駕駛者未能集中注意力 "。但這也反映了輔助駕駛在部分極端情況下，存在失效的可能性。
特别是，這種極端情況下的失效，通常難以在标準化測試中得以體現。也就是說，即便監管設立一個 " 脫手 " 輔助駕駛的入門門檻，也不可能測試出所有極端情況。
可見，隻要責任方是駕駛者，那麽無論可不可以脫手，實質上都對人的行爲和注意力進行了嚴格約束。從這個意義上講，隻要 AI 不能承擔起兜底責任，限制人手不離方向盤實際上是對駕駛者的一種強制保護。
從中得出的一個基本結論是：目前距離真正的智能駕駛（或稱自動駕駛）還有很大距離，對輔助駕駛技術采取司機主責治理思路是必要的，人手不離方向盤等限制要求合情合理合法。
高水平智能駕駛車輛上路了嗎
從全球來看，自動駕駛汽車發展慢于預期。人類對自動駕駛的向往由來已久，但由于對技術和場景的界定不同，導緻很難追朔自動駕駛汽車的曆史起點。
一個代表性的事件是，1925 年發明家霍納迪（Francis Houdina）展示了一輛無線電控制的汽車，車輛在無人控制方向盤的情況下，在曼哈頓的街道上行駛。令大衆産生豐富聯想的則是富有科幻色彩的影視作品，例如幾十年前的 007 系列電影中就出現了自動駕駛汽車追逐場景。
通用、大衆、奔馳、谷歌等也多次推出雄心勃勃的自動駕駛汽車生産計劃，但無一例外，進展都不及預期。
日前，被譽爲 " 自動駕駛第一股 " 的圖森未來從美國納斯達克退市，成爲全球首家主動退市的自動駕駛公司，折射出當前高階自動駕駛仍難以商業化落地的窘境。
走出實驗室的第一步是上路測試，這也是全球自動駕駛所處的階段。美國、英國、日本等汽車大國往往在特定城市特定區域内，允許特定公司特定車型的自動駕駛汽車上路測試。例如，倫敦設立了自動駕駛汽車測試路線，允許 Wayve（英國自動駕駛初創公司）、日産等自動駕駛汽車上路測試，但英國監管部門要求上路的自動駕駛汽車必須有人監控，并且可以随時切換到人工駕駛模式。
除了上路測試，自動駕駛車輛還被大量用于特定場景的配送。這種使用類似于無人售貨機和短途配送員。例如，京東推出的無人車主要用于最後一公裏配送，可以實現在小區内、商業區内的配送。這種自動駕駛車輛跟傳統意義上的在馬路上載客的車輛有很大不同，狹義地說它們可能不是車輛。
值得關注的是，2024 年初，美國自動駕駛公司的陰霾持續不散。
近日，美國自動駕駛汽車公司 " 出行新方式 " 發布召回令，涉及 400 多輛汽車。去年 12 月，該公司在亞利桑那州菲尼克斯運營的兩輛自動駕駛汽車因系統問題，在幾分鍾内與同一輛由拖車牽引的皮卡車相撞，未造成人員傷亡。
2024 年 2 月，通用汽車旗下自動駕駛公司 Cruise 自動駕駛平台高級副總裁兼硬件主管卡爾 ? 詹金斯（Carl Jenkins）宣布辭職。在此之前，該公司已經有多名高管離職。Cruise 的這一波動蕩可以追溯到 2023 年 10 月，舊金山的一次事故讓加州監管機構暫停了該公司的無人駕駛許可，NHTSA（美國政府部門汽車安全的最高主管機關）也向其發布了召回令，該公司何時重啓運營遙遙無期。
我國自動駕駛汽車發展較快，一大優勢是車輛行駛數據多、算法訓練快。人工智能可能會推動經濟社會構建一個新的技術生态，但目前，人工智能技術模型所學習的還是互聯網上公開的知識，還不能解決具體行業、企業一些個性化的問題，所以需要企業在相關的縱深行業、垂直細分行業進行二次訓練。
具體到自動駕駛領域，車企需要大量路測數據對複雜場景進行計算，以求做到萬無一失。貝恩公司數據顯示，截至去年 9 月，中國的自動駕駛汽車累計行駛裏程達 7000 萬公裏，與美國相當。北京在經開區設立了高級别自動駕駛示範區，截至 2023 年 11 月，已部署 22 家測試車企 739 輛自動駕駛車輛，實現了無人零售、無人配送等 8 大類應用場景（自動駕駛出行服務 Robotaxi、無人零售、無人配送、無人巡邏、無人接駁、Robobus、幹線物流和自動駕駛環衛），累計爲大衆提供常态化出行與生活服務超 200 萬人次。
由此，我們不難得出另一個結論：高水平智能駕駛（無人自動駕駛）仍處在測試階段，已經上路，但限于特定區域、特定車輛和特定用途，行業發展焦點在于基于大數據投喂對人工智能算法進行訓練。
當前及長期的社會治理困境與突破
在技術進步和數據積累的同時，自動駕駛全面上路，仍将面臨社會治理困境。沒有社會規則和交通法規的深層次變革，即便是成熟的自動駕駛技術也難以落地。
人手能不能離開方向盤，隻是很初級的問題，今後自動駕駛或輔助駕駛的事故賠償、車險繳納、AI 如何承擔刑事責任等問題将不斷湧現。
汽車行業的進步必然伴随社會規則制度的變遷。曆史上，英國曾經因制度僵化而限制了汽車行業發展。1865 年，由于英國公衆和馬車夫對路上橫沖直撞的蒸汽機汽車不滿，覺得 " 又吵又危險 "，英國議會迫于壓力通過了一部《機動車法案》。該法案規定，任何在道路行駛的機動車，必須有 3 人駕駛，還要有人在車前 50 米處揮動紅旗引導，且機動車時速不能超過每小時 4 英裏（每小時 6.4km）。
人類對安全的要求很高，而包容性很低，這就決定了對自動駕駛精準度要求極高，且治理規則趨于嚴格。
從我國現行法規來看，除了部分測試階段的自動駕駛車輛可以 " 脫手駕駛 " 甚至是 " 無人駕駛 " 外，其餘情況都要求駕駛員時刻握緊方向盤。目前，主流的輔助駕駛最多算半自動駕駛，并不是純粹的自動駕駛，社會規則仍是針對人類駕駛員而做出。交通規則主要是針對司機的，車企推出的智能輔助技術，也是從 " 輔助 " 視角做出了使用說明書和免責條款等内容。
自動駕駛面臨的深層次社會治理問題有很多，其根本在于，AI 用于解放人類還是控制人類？
答案當然是解放人類。那麽，解放人類之後，AI 工作過程中交通事故責任由誰承擔？人不承擔責任，隻拿 AI 工作帶來的好處？這麽理想的情境能夠發生嗎？
究其本質，隻有搞清楚責任方是誰，才能界定行業治理的各種問題。
簡單地說，如果責任是汽車生産企業，那麽就需要制定車企如何賠償交通事故、承擔法律責任（包括可能發生的刑事責任）等規則，并從車企視角對（遠程）駕駛者作出使用細則要求；如果責任在 AI 服務商（如大型平台公司），那麽就需要制定平台責任範圍和适用條件；如果責任在駕駛者，那麽就需要在現行法規下修改調試部分規則。申言之，在認定主要責任方的基礎上，詳細分解車企生産責任、平台服務責任以及駕駛者使用責任。在責任明确後，各方可以根據自身實際情況作出大膽創新和應用。
展望未來，人工智能技術将加快發展，自動駕駛汽車全面上路或将更依賴社會治理的突破。近日，美國 OpenAI 公司發布的 AI 視頻生成工具産品 Sora，繼 ChatGPT 之後再次引爆人工智能熱潮。相比技術進步，我們可能更需要一場思想大解放、大讨論，以期及早适應自動駕駛在内的人工智能社會的到來。
（作者系中國社會科學院财經戰略研究院副研究員）
