自动驾驶技术分为多个等级。2021年8月20日，《汽车驾驶自动化分级》推荐性国家标准由国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会批准发布（国家标准公告2021年第11号文），于2022年3月1日起实施，其对自动驾驶等级进行了如下分类。总体上，《汽车驾驶自动化分级》与国际自动机工程师学会（SAE）推出的分类标准无实质区别，仅在命名和部分细节存在微小差异。

根据上述《汽车驾驶自动化分级》，目前我国自动驾驶的量产车辆正在从L2级向L3级过渡，且在研发及测试L4级别的自动驾驶技术。2020年2月，发改委、网信办、工信部等11部委联合发布了《智能汽车创新发展战略》，指出要从多个维度确保2025年实现L2级自动驾驶规模化生产，L3级在特定环境下市场化应用。2020年10月，国务院印发《新能源汽车产业发展规划（2021-2035）》，提出“2025年高度自动驾驶汽车实现限定区域和特定场景商业化应用”和“2035年高度自动驾驶汽车实现规模化应用”的目标。根据百度Apollo智能交通白皮书，预计到2035年车路智行完成网联化转型。高级别自动驾驶车辆实现大规模商用，新型交通信息基础设施基本实现全域覆盖，一站式出行技术和产品惠及普通大众，智能交通技术自主可控。预计2035年后可完全实现无人驾驶。

自动驾驶系统主要分为感知、决策、执行三大核心系统。感知是实现自动驾驶的前提条件之一，车辆只有能够感知周边环境才能做出正确的判断和动作。感知的主要工具是传感器，包括车载摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等。基于不同的传感器，自动驾驶车辆的感知能力，分为纯视觉和多传感器融合两种技术路线。

纯视觉方案以特斯拉为代表，主要依赖车载摄像头，就像人的眼睛。顾名思义，纯视觉方案就是依靠摄像头感知周边环境，同时也可能搭载一些辅助传感器，依靠视觉算法去分析摄像头采集的视觉信息并作出判断。该方案的优点是硬件成本低，毕竟车载摄像头的成本远低于激光雷达。马斯克当年创业时，无论是对SpaceX还是特斯拉，都想尽了办法控制成本。也因此，特斯拉抛弃了激光雷达这样高成本的硬件设备路线。但是，摄像头和视觉算法还未能达到足够的精度和准确性，容易出现测距不准、判断错误的情况，特别是不容易识别白色物体。此外，由于依赖摄像头，其在恶劣天气下的可靠性会降低。

另一种技术路线是多传感器融合方案。由于单个传感器无法完成全部感知功能，因此需要综合利用各种传感器的优势提高感知能力，其优点是可以发挥不同传感器的优势；缺点是硬件成本高，尤其是激光雷达。此外，在该技术路线下还需要分配不同传感器之间的决策优先级，处理不同传感器之间相互冲突的信息。

激光雷达是自动驾驶系统中的核心传感器之一。激光雷达架设在汽车车顶上，使用激光脉冲对周围环境进行测距，并结合软件绘制3D图，从而提供环境和距离信息。激光雷达的优点是测距又快又准又稳，简单一个字那就是“靠谱”！但好东西往往不便宜，激光雷达的缺点就是实在太贵了，好的激光雷达的价格比一辆奔驰GLC还贵，真不知道是花钱买车还是买雷达，怪不得马斯克对其不感冒，如果激光雷达价格降不下来，可能难以运用到量产家用汽车上。

如上文所述，激光雷达太贵了，特斯拉就采用了摄像头的技术路线。特斯拉的Model 3全车四周配备了8个摄像头以及多个辅助传感器，车前配备了前置毫米波雷达（有消息称特斯拉将逐步取消前置毫米波雷达）。虽然这种技术路线成本较低、易于量产，但对于摄像头的识别能力具有很高要求。不同的摄像头也有不同的特征和性能，简而言之，分为单目摄像头和双目摄像头。单目摄像头对目标的识别和判断需要基于庞大的、不断更新的样本数据库，告诉处理系统这是车辆、这是行人、这是树木。如果缺乏样本，就会导致系统无法识别和测距，容易导致事故的发生。双目摄像头更像人的眼睛，可以通过两幅图像的视觉差计算距离，但计算量大，需要提高计算性能和设备小型化，硬件成本也相对更高。

自动驾驶对于路况信息的依赖程度很高，需要更加精确的地图，需要达到厘米级的精确度。传感器为自动驾驶车辆提供了车辆周边环境的信息，使车辆与其他物体保持安全距离，确保不会发生碰撞，而高精地图则为车辆提供了更全面、立体的环境信息，可以提供传感器无法感知的信息。但是，高精地图也面临着以下问题：（1）具备高精地图测绘资质的企业数量较少；（2）所需投入的资金成本较高；（3）现阶段高精地图的动态更新频率较低。此外，绘制国内高精地图涉及国家地理安全等敏感信息，在数据安全、网络安全监管日益重要和严格的趋势下，企业要高度重视高精地图数据的存储、传输、处理、保密，必须建立合规制度，数据合规性会成为企业发展甚至生死存亡的关键问题之一。

算法是支撑自动驾驶技术关键的部分。通过各种软硬件系统的信息收集、汇总，算法需要对获得的信息进行综合分析、判断和决策，是自动驾驶车辆的“大脑”。目前主流自动驾驶公司都采用了机器学习与人工智能算法。海量的数据是机器学习以及人工智能算法的基础，使得自动驾驶车辆能够面对各种复杂、变化和突发的现实情况。通过传感器、车路协同（V2X）和高精地图所获得的数据，以及收集到的驾驶行为、驾驶经验、驾驶规则、案例和周边环境的数据，不断优化算法才能够识别并最终规划路线、操纵驾驶。

根据《中华人民共和国测绘法》第二条，测绘，是指对自然地理要素或者地表人工设施的形状、大小、空间位置及其属性等进行测定、采集、表述，以及对获取的数据、信息、成果进行处理和提供的活动。国家对从事测绘活动的单位实行测绘资质管理制度，并且需要根据测绘资质的分级分类标准，在特定范围内从事测绘活动。

根据《国家测绘局关于导航电子地图管理有关规定的通知》，导航电子地图的编辑加工、格式转换和地图质量测评等活动，属于导航电子地图编制活动，只能由依法取得导航电子地图测绘资质的单位实施。另根据《关于加强自动驾驶地图生产测试与应用管理的通知》，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。导航电子地图制作单位在与汽车企业合作开展自动驾驶地图的研发测试时，必须由导航电子地图制作单位单独从事测绘活动。在外资准入方面，目前我国禁止外商从事导航电子地图编制业务。

综上，对于没有测绘资质的自动驾驶企业，或是拥有外资背景的自动驾驶企业，无法自行从事测绘、地图编制活动，需要与有资质的企业进行合作，由有资质的单位单独进行测绘活动或地图编制后，授权给无资质的自动驾驶企业使用。

我国在中央和地方层面都出台了自动驾驶车辆道路测试的规定。根据工业和信息化部、公安部和交通运输部联合于2021年7月27日颁发的《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范（试行）》，在公共道路上进行自动驾驶车辆的测试需要申请并取得临时行驶车号牌，同时需提交安全性自我声明。全国约有27个城市出台了智能网联汽车公共道路测试的规定或政策，已有至少70家企业获得了公共道路测试的牌照。

以《上海市智能网联汽车测试与应用管理办法》为例，智能网联汽车道路测试实行分级分类管理，遵循从低风险道路到高风险道路、从简单类型测试到复杂类型测试的原则。优先支持在物流配送、短途接驳、智能公交、养护作业等应用领域开展智能网联汽车测试与应用。经过道路测试、示范应用后，具备相应道路运输经营资质的自动驾驶企业（或与有资质的单位合作）还可以申请商业试运营活动。针对交通安全问题，在测试期间发生交通违法行为的，按照现行道路交通安全法律规范对测试驾驶人进行处理。

数据在现代生活中的重要作用已不言而喻，其已成为各大行业最重要的资产之一，甚至已成为关系国民生活、国家安全的重要因素。近几年全世界各国、各地区也陆续出台、加强了对数据的法律规制。自动驾驶行业涉及各方面庞大的数据，包括车辆自身的性能和运行数据，地图数据，车辆周边环境数据，乘坐人的个人信息等等，对国民生活和国家安全有重大影响。

自动驾驶适用一般性的网络安全、数据处理、个人信息保护的法律法规。自动驾驶的企业在研发、运营过程中应当按照网络安全相关法律法规和信息安全标准的强制性要求，建立网络安全管理制度，落实网络安全等级保护制度。同时建立健全数据安全管理制度，落实数据安全保护责任，对数据实行分类分级保护，采用加密、签名、备份等技术措施和其他必要措施，保障数据的保密性、完整性和可用性。对于数据和个人信息的使用应遵循合法、正当、必要原则，不得非法买卖、提供或者公开相关数据。此外，数据应当依法在境内存储。如果因业务需要确实需向境外提供的，应当进行安全评估。

此外，根据2022年2月15日实施的《网络安全审查办法》，掌握超过100万用户个人信息的运营者赴国外上市，必须向网络安全审查办公室申报网络安全审查。

虽然之前国家和地方政府出台了一些关于智能网联汽车发展战略、道路测试等方面的规范性文件，但我国目前并不存在关于智能网联汽车法的专门规定。《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》可能将成为我国第一部智能网联汽车的综合性立法，对规范智能网联汽车应用，保障道路交通安全，促进智能网联汽车产业高质量、可持续发展具有重要意义。《深圳条例意见稿》未来作为正式条例出台后，在深圳经济特区范围内有望解决智能网联汽车的入市、运营许可等问题，同时强化数据安全、隐私保护并明确责任分配，实现对智能网联汽车管理进行全链条规范，为自动驾驶在相对成熟应用场景的商业化发展提供法律支撑，将有力推动深圳智能网联汽车产业迈上新台阶。

另一方面，我们注意到《深圳条例意见稿》将涉及对《道路交通安全法》等现行法律制度规定的一系列突破和衔接，而该等法律制度主要由全国人民代表大会及其常务委员会和国务院颁布制定。《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》作为深圳市人大常委会制定的地方性法规，其立法内容、范围、权限及效力等级均受限于《立法法》等法律的规定。尽管中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《实施方案》从政策层面赋予深圳在无人驾驶等新兴领域的先行先试权，支持深圳充分利用经济特区立法权进行探索，但特区的立法权应符合宪法的规定以及法律和行政法规的基本原则，应符合《立法法》等法律的规定。在未获得全国人民代表大会或其常务委员会的明确授权的情况下，《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》突破作为上位法的法律的规定，制定智能网联汽车的道路测试、准入登记、使用管理、道路运输、交通事故及违章处理、法律责任等事项，设定智能网联汽车道路运输经营行政许可事项或变更道路运输经营行政许可条件，从《立法法》、《行政许可法》等法律的角度而言，其规定范围以及内容可能有进一步商榷的空间。此外，该条例的适用范围仅限于深圳经济特区，因此智能网联汽车的应用和销售使用不可避免地受到极大限制。

尽管如此，制定《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》作为我国智能网联汽车领域专项立法的初步尝试，将会为今后国家层面制定智能网联汽车相关法律积累经验，有利于我国智能网联汽车相关法律法规的制定和完善，并促进我国智能网联汽车产业的健康发展。

《道路交通安全法（修订建议稿）》第一百五十五条明确规定了道路测试和车辆准入，为“自动驾驶汽车道路测试”和“自动驾驶汽车上路通行”提供了法律层面的依据；将自动驾驶汽车分为两类，即“具有自动驾驶功能且具备人工直接操作模式的汽车”和“具有自动驾驶功能但不具备人工直接操作模式的汽车”；提出了技术要求和一定程度上厘清责任承担；并且新增自动驾驶功能的第三方检测机构的相关规定。

《道路交通安全法》自2011年以来的首次修订建议稿中出现关于自动驾驶的规定，是自动驾驶领域立法的重大突破。此前虽然国家和地方政府出台了关于智能网联汽车发展战略、道路测试、分级标准等方面的一些规范性文件，但本次《道路交通安全法（修订建议稿）》第一百五十五条关于自动驾驶的内容，作为国家法律首度从上位法的层面明确了自动驾驶汽车道路测试和上路行驶的合法性，将对自动驾驶领域后续立法起到了基础性支撑的作用。如果上述修正条款未来正式出台后保留甚至更加细化关于自动驾驶的相关规定，那么后续有关各方就自动驾驶技术的发展和应用也将在合法框架下得到法律制度的保障。

根据《汽车数据规定》的规定，汽车数据，包括汽车设计、生产、销售、使用、运维等过程中的涉及个人信息数据和重要数据。个人信息，是指以电子或者其他方式记录的与已识别或者可识别的车主、驾驶人、乘车人、车外人员等有关的各种信息，不包括匿名化处理后的信息。可以看出，个人信息的定义与《个人信息保护法》的规定一脉相承。重要数据是指一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用，可能危害国家安全、公共利益或者个人、组织合法权益的数据，具体包括（1）军事管理区、国防科工单位以及县级以上党政机关等重要敏感区域的地理信息、人员流量、车辆流量等数据；（2）车辆流量、物流等反映经济运行情况的数据；（3）汽车充电网的运行数据；（4）包含人脸信息、车牌信息等的车外视频、图像数据；（5）涉及个人信息主体超过10万人的个人信息；（6）国家网信部门和国务院发展改革、工业和信息化、公安、交通运输等有关部门确定的其他可能危害国家安全、公共利益或者个人、组织合法权益的数据。与《网络安全法》、《数据安全法》相比，《汽车数据规定》对重要数据的定义和范围有了进一步的细化，但仍然存在不明确的地方，这有赖于将来重要数据目录的制定以及主管部门的解释和说明。

《汽车数据规定》规定的汽车数据处理，指汽车数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等。因此，只要是开展汽车数据处理活动的组织，在其处理数据时均需遵守《汽车数据规定》的规定和要求。《汽车数据规定》列举的汽车数据处理者包括汽车制造商、零部件和软件供应商、经销商、维修机构以及出行服务企业等。

《汽车数据规定》倡导汽车数据处理者在开展汽车数据处理活动中坚持四大原则，即（1）车内处理原则，除非确有必要不向车外提供；（2）默认不收集原则，除非驾驶人自主设定，每次驾驶时默认设定为不收集状态；（3）精度范围适用原则，根据所提供功能服务对数据精度的要求确定摄像头、雷达等的覆盖范围、分辨率；（4）脱敏处理原则，尽可能进行匿名化、去标识化等处理。从行文而言，《汽车数据规定》似乎并未强制汽车数据处理者遵守这些原则要求。但是，考虑到《个人信息保护法》等一系列与个人信息、数据保护有关的法律出台和贯彻实施，我国越来越强化对个人信息和数据的保护。因此，汽车数据处理者在进行汽车数据处理时，除非有特别合理的理由，否则应尽可能遵守上述原则。

汽车数据处理者处理个人信息应当通过用户手册、车载显示面板、语音、汽车使用相关应用程序等显著方式，告知个人所处理的个人信息的种类、处理目的、用途和方式、信息保存地点和期限等规定事项。并且，汽车数据处理者处理个人信息应当取得个人同意或者符合法律、行政法规规定的其他情形。

关于重要数据的处理，《汽车数据规定》明确规定：汽车数据处理者开展重要数据处理活动，应当按照规定开展风险评估，并向省级网信部门和有关部门报送风险评估报告。重要数据应当依法在境内存储，因业务需要确需向境外提供的，应当通过国家网信部门会同国务院有关部门组织的安全评估。

根据国家互联网信息办公室有关负责人就《汽车数据规定》相关问题答记者问的介绍，汽车产业涉及国家经济、装备制造、金融、交通运输、生产生活等诸多领域，汽车数据处理能力日益增强、汽车数据规模庞大，同时暴露出的汽车数据安全问题和风险隐患也日益明显。与传统汽车相比，自动驾驶汽车对个人信息和数据的处理更加突出。因此，在汽车数据安全管理领域出台有针对性的规章制度，厘清汽车数据等重要概念的内涵和外延，明确汽车数据处理者的责任和义务，规范汽车数据处理活动，有利于促进汽车数据依法合理有效利用和汽车行业健康有序发展，有利于企业合法合规经营，有助于加强个人信息和重要数据的保护。

基于驾驶自动化系统可以完成的动态驾驶任务、运行条件、接管方式、设计运行等分级要素，根据在执行动态驾驶任务中的角色分配以及有无设计运行范围限制，分级标准将驾驶自动化功能分为了0-5级共6个级别，即0-2级为驾驶辅助，系统辅助人类执行动态驾驶任务，驾驶主体仍为驾驶员；3-5级为自动驾驶，系统在设计运行条件下代替人类执行动态驾驶任务，当功能激活时，驾驶主体是系统。具体而言，3级驾驶自动化（有条件自动驾驶，conditionally automated driving）系统在其设计运行条件下持续地执行全部动态驾驶任务。4级驾驶自动化（高度自动驾驶，highly automated driving）系统在其设计运行条件下持续地执行全部动态驾驶任务并自动执行最小风险策略。5级驾驶自动化（完全自动驾驶，fully automated driving）系统在任何可行驶条件下持续地执行全部动态驾驶任务并自动执行最小风险策略。

分级标准与国际驾驶自动化分类标准，即国际自动机工程师学会（以下简称“SAE”）制定的J3016《标准道路机动车驾驶自动化系统分类与定义》（以下简称“SAE标准”）接轨，参考SAE标准的 0-5 级分级框架，并结合我国当前实际情况进行调整。按照分级标准和SAE标准，对每个具体的驾驶自动化功能分级结果基本是一致的，可减少不必要的分歧，有利于标准的统一。

驾驶自动化是国际公认的汽车行业未来重点发展方向和关注重点之一，而自动驾驶技术的研发与应用以及智能网联汽车的发展需要相关的法律法规、标准提供制度性的保障。根据2017 年12 月工业和信息化部、国家标准委联合发布的《国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车）》，分级标准是智能网联汽车标准体系的11 项基础类标准之一，对整个标准体系起到关键的基础支撑性作用。

分级标准由全国汽车标准化技术委员会组织国内外十余家单位组成项目组，在充分参考国际通用标准基础上进行了多次研讨后起草编制。分级标准的制定和实施为国内驾驶自动化系统分级提供了明确的指引和规范，为汽车厂家开发驾驶自动化系统，以及政府对自动化系统开发与应用的监管提供了重要基础和规范依据，标志着我国的智能网联汽车相关制度建设迈出重要一步，将对推动驾驶自动化技术的普及应用与智能网联汽车的发展发挥重要作用。同时，也有利于我国与国外相关部门及企业在自动驾驶领域的交流与合作。

此外，从实践角度，相关汽车厂家应注意结合此前的智能网联汽车道路测试规范，在对具备3-5级驾驶自动化系统的车辆进行道路测试的情况下，应当注意符合道路测试规范的相关要求。

在2018管理规范的基础上，《管理规范》对智能网联汽车道路测试与示范应用提出了多项要求，保障智能网联汽车道路测试的安全进行。

《管理规范》从准入条件对道路测试和示范应用的车辆、主体以及驾驶人分别规定了多项要求，设置了较高的准入门槛，以确保测试的安全。同时，为防止事态的恶化以及风险的扩大化，《管理规范》赋予主管部门在一定条件下终止其道路测试、示范应用的权限。

为保证测试期间发生交通违法和交通事故时，追究违法违规方的责任，《管理规范》单独设置了“交通违法与事故处理”章节，明确了交通违法处理和事故责任认定的依据，以及相应的处理和处罚部门，并规定在发生事故后道路测试、示范应用主体向省、市级主管部门的情况报送要求。

此次对《管理规范》的修订进一步响应了2020年7月国务院办公厅印发的《关于进一步优化营商环境更好服务市场主体的实施意见》中提出的简化测试通知书申领、异地换发手续及在特定路段和区域探索开展智能网联汽车示范应用等要求，为智能网联汽车的道路测试及示范应用提供了更好的政策保障。

《管理意见》对智能网联汽车生产企业、智能网联汽车产品进行了一系列的规定。具体包括以下几个方面：

（1）加强数据安全管理能力，企业应当建立健全汽车数据安全管理制度，实施数据分类分级管理，建设数据安全保护技术措施，依法履行数据安全保护义务；在中国境内运营中收集和产生的个人信息和重要数据应当按照有关法律法规规定在境内存储。需要向境外提供数据的，应当通过数据出境安全评估。

（2）加强网络安全管理，企业应当建立汽车网络安全管理制度，具备网络安全保障的技术措施和技术条件，依法依规落实网络安全事件报告和处置要求。

（3）规范软件在线升级，强化企业管理能力，保证产品生产一致性。

（4）企业应当明确告知车辆功能及性能限制、驾驶员职责、人机交互设备指示信息、功能激活及退出方法和条件等信息。企业生产具有组合驾驶辅助功能的汽车产品的，应采取脱手检测等技术措施，保障驾驶员始终在执行相应的动态驾驶任务。加强自动驾驶功能产品安全管理，应满足规定的系列功能和要求。

（5）相关企业应当进行自查，发现生产、销售的汽车产品存在数据安全、网络安全、在线升级安全、驾驶辅助和自动驾驶安全等严重问题的，应当依法依规立即停止相关产品的生产、销售，采取措施进行整改，并及时向主管部门报告。

《管理意见》是自动驾驶汽车生产企业及产品准入管理领域第一部正式生效的规范性文件，对自动驾驶汽车生产企业的合规运营具有重要的指导意义。《管理意见》的正式发布为智能网联汽车的研发、生产和销售企业的运营提供有效指引，为未来智能网联汽车的产品准入应用提供了更好的政策支持。

《北京自动驾驶商业化实施细则》从申请审核、试点管理、网络数据安全、服务监督与违规管理等方面对企业开展商业化出行服务进行全方位详细规范，这标志着我国国内自动驾驶领域从测试示范迈入商业化试点探索新阶段，对全面贯彻新发展理念，加快构建新发展格局，变革未来出行方式具有里程碑意义。

《北京自动驾驶商业化实施细则》共八章，四十四条。《实施细则》对申请主体、试点车辆、安全员、平台和APP等关键对象的合规性作出了具体的规定。《实施细则》对技术能力及门槛、服务质量及投诉处理、运营安全、定价、网络安全、发票及纳税、数据安全等重点问题进行了回应。

《北京自动驾驶商业化实施细则》吸收了智能网联汽车道路测试和示范应用相关管理规范的立法和审核管理经验，在数据和网络安全的保护和强化管理方面与《数据安全法》、《个人信息保护法》、《关于加强智能网联汽车生产企业及产品准入管理的意见》等法律法规的规定一脉相承。

《北京自动驾驶商业化实施细则》推动了先行区“2+5+N”智能网联汽车管理政策体系发展完善，为智能网联新技术的商业化探索提供了有力支持。同时，《北京自动驾驶商业化实施细则》为智能网联汽车商业化应用试点提供了政策依据，其对今后形成有价值、可复制、可推广的商业化运营管理经验作出了有益的探索。

根据《汽车雷达管理规定》第二条的规定以及工信部无线电管理局的官方解读，汽车雷达，是指安装在汽车上的一种毫米波雷达，作为机动车的一部分，在机动车出厂前完成装载及功能性、安全性测试，为机动车智能驾驶提供辅助手段的无线电定位业务移动电台。汽车雷达的应用场景主要包括自适应巡航控制、防撞、盲点探测、变道辅助、泊车辅助、后方车辆示警、行人探测等。汽车雷达具有在雨雪等恶劣天气条件下稳定检测目标的优势。

《汽车雷达管理规定》明确了汽车雷达使用频率（即76-79GHz频段），规定了发射功率及功率谱密度限值、通用杂散发射限值、特殊频段保护限值、接收机阻塞特性等射频技术要求。

《汽车雷达管理规定》明确了汽车雷达无线电管理方式。在76-79GHz频段内设置、使用汽车电磁环境辐射限值的规定。生产或者进口在国内销售、使用的汽车雷达设备应当符合《汽车雷达管理规定》附件1“汽车雷达的射频技术要求”的规定，并向国家无线电管理机构申请无线电发射设备型号核准。

汽车雷达作为必不可少的传感器之一，是实现机动车单车智能的重要手段。《汽车雷达管理规定》的出台和实施，为推动智能网联汽车产业发展，避免和减少汽车雷达与其他无线电业务或无线电台（站）间的有害干扰，维护空中电波秩序提供了坚实的制度基础和法律保障。雷达，无需申请取得无线电台执照，但应当遵守国家道路交通安全、市场监督管理等行政管理部门有关汽车性能、安全驾驶、产品质量等法律法规和国家标准的要求，并符合国家有关电磁环境辐射限值的规定。

2016年，装备了“Autopilot自动驾驶系统”（后更名为“自动辅助驾驶系统”）的特斯拉Model S在中国和美国先后发生了两起致命碰撞事故，导致事故发生的主要原因是驾驶员误以为该系统具备了自动驾驶能力，而未对行车安全进行监控，但实际上该系统的设计意图是L2等级，尚不具备独立驾驶能力。

如前所述，目前L1～L2级辅助驾驶技术并不具备独立驾驶能力，但汽车制造商在宣传时通常会以“自动驾驶”“L2+”甚至“L2.9”等迷惑性字眼进行宣传，如驾驶员对辅助驾驶功能不熟悉，就可能因误操作导致安全事故。

如上图所示，即便在L3级以上的自动驾驶中，当发生车辆系统异常或人工驾驶模式切换指令等突发事件后，系统需向人员发出警示，提醒其接管车辆，并监控其反应状态，同时逐渐退出自动驾驶模式，实现驾驶权移交。人类驾驶员接管车辆后，会经历一个人工驾驶状态的建立过程，最终达到稳定的人工驾驶状态，整个移交过程结束。

上述过程被称之为驾驶员后备，在此过程中如驾驶员未能及时接管系统（如睡着了）或系统故障未能及时发出提示，则可能发生安全事故。

自动驾驶汽车是通过各项传感器感知采集到的环境信息为基础进行独立决策判断，因此会受到道路条件、周边事物、环境天气等诸多因素的影响。除依靠自身传感系统外，自动驾驶汽车还会通过网络与其他车辆、基础设施或人员通信设备进行网络沟通，因此还可能受到来自网络的攻击。另外，自动驾驶汽车在行驶过程中记录了大量的乘客出行信息，这些信息包括个人基本信息乃至一些敏感信息，如果被不法分子窃取，将导致严重的隐私泄露问题。

自动驾驶汽车是智能网联汽车的终极形态，其不可能脱离网络运转，因此与自动驾驶技术伴随而来的必备工作则是网络安全与数据安全的防火墙建设，否则就会导致安全事故甚至车辆被彻底劫持。

对于自动驾驶汽车，即便系统未发生故障，也可能因识别、决策或执行过程的不准确，导致自动驾驶出现安全风险，如：目标使用场景考虑不周全，导致系统不能准确识别环境要素；功能仲裁逻辑不合理，导致系统决策失误；执行器响应能力不足，导致运动控制偏离预期等。

而新能源电动汽车使用电子电气系统控制涉及安全的关键系统和功能，例如动力控制系统、主动安全系统等，一旦电控系统出现功能失效或异常，如制动及转向功能失效，将可能导致车祸的发生，甚至造成严重的人身伤害。

美国国家公路安全交通管理局（NHTSA）认定谷歌无人驾驶汽车的人工智能系统可以被视为“司机”，也就是说人工智能产品在一定程度上被赋予了虚拟的“法律主体资格”。

我国也对自动驾驶行业的发展给予了大力支持。《北京市关于加快推进自动驾驶车辆道路测试有关工作的指导意见（试行）》及《北京市自动驾驶车辆道路测试管理实施细则（试行）》的颁布，使得北京成为国内第一个自动驾驶汽车可以合法进行上路测试的城市。

但我国目前并未承认自动驾驶汽车上路的合法性。2017年７月，百度CEO李彦宏乘坐无人驾驶汽车在北京五环路上行驶引起巨大争议当时交通管理部门介入调查并开出了罚单，认为此行为违反现行《道路交通安全法》，因为机动车驾驶人应为自然人，无人驾驶汽车上路并不合法。

由于目前市面上销售的“自动驾驶”汽车均为配备有L1～L2级辅助驾驶功能的人工驾驶汽车，因此消费者购买到的汽车均可以正常上路。

由于我国《道路交通安全法》等法律法规的制定背景均是基于传统意义上的汽车和交通出行方式，因此显然无法适应当前自动驾驶技术的发展。

《道路交通安全法》第七十六条规定了机动车之间、机动车与非机动车驾驶人、行人之间发生交通事故的赔偿责任。但自动驾驶汽车凭借人工智能系统独立自主地运行，没有驾驶员对其进行直接操控，这就使得以驾驶人的注意义务为前提的过错责任难以适用于因自动驾驶汽车导致的交通事故责任。

《道路交通安全法》第四章“道路通行规定”规定了道路通行中机动车、非机动车、行人和乘车人应当遵守的交通规则，而这其中的许多内容均与自动驾驶汽车的设计和特点不匹配，从而引发许多新的问题。如，关于车道的规定，道路可以划分为机动车道、非机动车道和人行道，还可设置供专门车辆行驶的专用车道。那么，未来自动驾驶汽车是否需要设置专用车道呢？

另外，《道路交通安全法》和《道路交通安全法实施条例》都有自行协商处理损害赔偿事宜这样类似的规定。自动驾驶汽车是否能够判断与人之间或者与自动驾驶汽车相互之间所发生事故的争议？是否有能力对事实及成因无争议的事故进行自行协商与处理？这些疑问都使得现行《道路交通安全法》规定的事故处理办法可适用度降低。

维也纳《国际道路交通公约》公约第8条第1款规定，“凡行驶的车辆或车辆组合必须有一名驾驶人”；“凡驾驶人均需具备必须的身体和智力能力，以及健全之身体及精神状态”。

美国对自动驾驶持开放性态度。2011年美国内华达州通过的“511法案”明确规定，在自动驾驶汽车运行中，并不要求驾驶者必须进行着积极主动的驾驶操作。“511 法案”要求自动驾驶汽车上路必须依规建立一个驾驶执照许可制度，在许可证明上须明确地表明“不要求驾驶者必须进行积极主动的驾驶操作”的许可内容。

德国对于自动驾驶汽车持着相对保守的态度。2017年新修正的《德国道路交通法》并未改变现有的责任认定体系。德国采取的是严格的驾驶人责任，因此，在自动驾驶模式下车辆发生事故，车主和驾驶人是自动驾驶事故直接的责任主体。虽然事后驾驶人可向生产者追索，但驾驶人仍是第一直接责任人。德国《自动驾驶伦理指南》规定了对于驾驶人接管义务的要求，该指南第17～19条要求在人工驾驶和自动驾驶之间进行切换必须是以人为本，即让自动驾驶系统适应人而不是相反，否则事故责任的主体是自动驾驶系统而非驾驶人。

对于L0～L2级的辅助驾驶汽车来说，在正常情况下，车辆仍由人类驾驶员控制，因此并未根本改变现有的责任体系，即机动车与机动车之间适用过错责任，机动车与非机动车之间适用过错推定责任。

不过，即便是目前已经上市的仅具备辅助驾驶功能的电动汽车也经常性发生安全事故。如车辆在缓慢驶入停车位的过程中，系统突然控制车辆并加速，显然属于不合理的系统操作，此时发生的安全事故即应当由汽车制造商承担责任。如果该事故是由驾驶员误踩油门造成的，则应当由驾驶员承担责任。（来自笔者客户的真实案例）问题在于，事故的真实原因如何认定？

对于L3和L4级自动驾驶汽车，事故的发生可能是基于驾驶人的操作失误，也可能是自动驾驶系统缺陷的问题，更有甚者是因为二者的结合出现了责任的竞合，因此更适合按照因果关系的比例承担责任。

在自动驾驶过程中，对于驾驶人的注意义务要求仍不应当超过通常理性人的标准。如L3级别的自动驾驶汽车要求驾驶人需要及时应对激烈驾驶情况，意味着驾驶人对车辆运行过程中的突发状况负有注意义务。而L4级别的自动驾驶汽车限定了车辆的行驶环境，意味着驾驶人对于超出自动驾驶系统控制的特定环境负有注意义务。

然而，由于自动驾驶技术的复杂性和每家汽车制造商自动驾驶技术的差异性，无法要求驾驶人自主地“知道”或“应当知道”其义务范围和内容，汽车制造商及其销售商应当交付车辆时予以充分的告知和培训。

而对于汽车制造商，则应当对自动驾驶系统的合理性负责。与其他系统一样，自动驾驶系统也应当符合相关国家标准和行业标准；如尚无明确标准，亦应与市面上处于同样技术级别的其他自动驾驶系统在相同状况下的可能结果保持一致，或是符合人类驾驶员在此状况下可能采取的决策。

问题在于，如何证明事故发生原因？从技术角度来看，应当强制要求自动驾驶汽车配置车用事故记录器（EDR），又称“黑匣子”。根据我国工信部新修改的《机动车运行安全技术条件》要求，从2022年1月起，新生产的乘用车必须配备EDR系统，用于记录车辆碰撞前、碰撞时、碰撞后三个阶段中汽车运行的关键数据（速度、ABS状态、安全带状态等）。

从举证责任角度来看，事故发生后，车主可以自行或要求车企提供或申请公安部门调取EDR数据。而对于受害人而言，如要求受害人证明事故的发生原因究竟是因驾驶人未尽到必要的接管义务还是自动驾驶系统自身存在缺陷，明显过于苛责。因此，生产者或者驾驶人对外应当承担连带责任，而受害人可以请求其中任意一方承担全部责任，一方承担责任后根据事故原因的不同可向另一方追偿。

由于L5 阶段的自动驾驶系统完全取代了驾驶人的地位，驾驶人无需根据提示接管自动驾驶汽车，也不需要监督驾驶环境以保证其符合驾驶要求，因此针对L5级的自动驾驶汽车事故，应当由生产者承担产品责任。当然，如果驾驶人对驾驶系统进行不适当的干预，生产者相应免责。

近年来，5G 的商用进程明显加快，在大数据、云计算、物联网等新技术的加持下，自动驾驶成为人们最热衷的“划时代”应用之一。德国早在2015 年就出台了《自动和联网驾驶战略》，提出保持在自动驾驶领域的领先地位是“国家持续发展和繁荣的基础”。美国也于2020 年1 月正式发布自动驾驶4.0计划，旨在确保其在自动驾驶领域的领先优势和领导地位。此外，英国、韩国、日本等发达国家都为在自动驾驶技术专利上占据先机而各自加紧了其在技术领域的研发。

随着自动驾驶技术的不断进步，我国对其产业发展的支持政策也全面升级。2019年9 月，中共中央、国务院印发了《交通强国建设纲要》，提出要“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”，十三届全国人大四次会议通过的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035 年远景目标纲要》中，对加快建设“交通强国战略”也做出专门部署，明确了智能交通系统的数字化应用场景，重点发展自动驾驶和车路协同的出行服务。

长三角地区是我国经济发展最活跃、开放程度最高、创新能力最强的区域之一，在基础设施建设、汽车产业链发展等方面均占据着一定的优势。随着长三角地区在“区域一体化”进程中不断增强高质量发展动能，其针对自动驾驶层面作出的布局也愈加清晰。中共中央、国务院印发的《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》中提出，“加强大数据、云计算、区块链、物联网、人工智能、卫星导航等新技术研发应用”，鼓励各城市发挥自身优势，“率先开展智能汽车测试，实现自动驾驶汽车技术的产业化应用”。

蓝图已经绘就，长三角三省一市正引导自动驾驶领域快速发展。上海首个中心城区自动驾驶开放测试道路，江苏苏州成为全国首个自动驾驶商用城市，江苏扬州启用国内首条支持自动驾驶的“未来高速公路”，浙江湖州创建全省首个省级自动驾驶和智慧出行示范区，安徽合肥打造4.4 公里自动驾驶5G 运行线……面向未来的长三角自动驾驶优势产业集群正在瞄准自动驾驶领域的明星项目，打造世界级战略新兴产业。

从美国加州车辆管理局（DMV）公布的《2019 年度自动驾驶人工接管报告》的数据来看，有64 家公司拿到“需配备安全员”的测试资格，仅有谷歌一家被允许“无需配备安全员”。2020 年6 月，在上海嘉定国家智能网联汽车（上海）试点示范区上线的自动驾驶网约车，每辆车统一配备了一名安全驾驶员和一名安全引导员。其中，安全驾驶员将会在极端情况下及时接管车辆，确保乘客安全。换言之，安全驾驶员必须保持精神的高度集中并随时控制车辆以应对交通安全风险，在事故发生时驾驶员依旧是事故的责任主体。但从更长远的角度去看，这违背了自动驾驶技术能够在未来为人们带来便利的愿景，自动驾驶汽车造福人类的社会价值也会被大大削弱。

但这一解释忽略了自动驾驶汽车（或者说人工智能技术）的“自主性”，《欧盟机器人民事法律规则》定义了智能机器的两项核心要素——自主性及学习能力，其中自主性代表着智能机器人将有能力完全自主行为。在这一前提下，自动驾驶汽车将依照深度学习的算法模型来应对复杂的道路环境，虽然算法模型是由汽车制造商、系统开发商提供，但具体运算是由计算机在“技术黑箱”中自主完成的。这些运算让程序员无法对其进行实时控制和预测，若出现运算失误导致的交通事故，汽车制造商该不该为其承担责任？答案似乎更不绝对。由此可见，用产品侵权责任约束自动驾驶汽车风险虽然有其合理性，但面对不断发展的技术仍有局限性。

综合各方所述，不同的观点均不能实现在受害人、生产者等主体之间的利益平衡，这足以看出自动驾驶侵权责任认定问题之复杂。在未来的发展过程中，共享经济下的自动驾驶汽车服务新模式，也会进一步加大问题的解决难度。

比如，美国加州对于自动驾驶汽车道路测试发放测试许可牌照的前提之一，即测试单位购买保额不低于五百万美元的保险或出具相应金额的保函。上海也发布过《上海市智能网联汽车测试与应用管理办法》，文件中明确车企（指自动驾驶汽车生产商）必须为申请道路测试的车辆（指自动驾驶汽车）购买每车保额不低于五百万元人民币的交通事故责任保险，或者提供不低于五百万元人民币的交通事故赔偿保函。此外，英国、荷兰、瑞典等国家均提出了此类保险制度。机动车交通事故责任强制保险是自动驾驶出行最基本的保障，也是最必要的措施。未来自动驾驶汽车制造商不可避免地将承担起更重的责任，由政府主导，推行强制保险制度。这不仅分担了制造商、设计者的风险压力，更是给行业注入信心、增添动力，帮助行业稳中向好，持续健康发展。

成立专营性公司将具有如下优势：一是能够有效地进行风险隔离。通过将一些特定风险业务从集团业务中剥离，能够防止系统性风险的发生。二是能够更好地运用“全数据”。公司可以对自动驾驶汽车道路行驶数据以及城市交通信息进行整体构建，从而准确分析市场保险需求，为客户提供专属产品方案。三是能够有利于国家政策的定向支持。政府可以为专营性保险公司提供包括营业税、企业所得税等税种在内的税费优惠政策。这不仅能保障专营性公司业务经营的稳定，也更能促进其对自动驾驶保险业务的拓展。