近日，博世宣布该公司与梅赛德斯-奔驰联合打造的自动驾驶出租车已经开始在硅谷圣何塞市提供基于手机应用程序的叫车服务，从指定乘车点接送乘客至目的地。由于自动驾驶出租车有助于减少交通拥堵现象和提高出行效率，帮助汽车制造商解决监管、成本和规模等方面的挑战，一直被认为将早于无人驾驶私家车出现。

正因为如此，近两年该领域集聚了大批玩家。例如小马智行与现代汽车、文远知行、百度与一汽、AutoX、安波福与Lyft、Waymo等均已面向普通民众推出了相当数量的RoboTaxi，探路商业化。到2030年，据相关预测数据显示，全球自动驾驶出租车市场价值可能超过2万亿美元。

然自动驾驶虽前景广阔，这项技术在商业化过程中面临的挑战亦不容忽视，比如法律法规。目前来看，无论是在自动驾驶路测、自动驾驶地图制作，还是保险定责、伦理准则等方面都面临较大的法律挑战。

自动驾驶路测

目前，自动驾驶研发企业想在国内开展自动驾驶路测，首先需取得测试资质，未取得临时行驶车号牌，不得上路行驶。这在三部委于2018年4月发布的《智能网联汽车道路测试管理规范(试行)》中，有明确规定。

因此，取得自动驾驶路测牌照是很多自动驾驶玩家都在积极推动的事。据悉，自2018年初，上海市出台《上海市智能网联汽车道路测试管理办法（试行）》，并发布全国首批智能网联汽车开放道路测试号牌到现在，过去一年多的时间里，国内先后有20多个城市出台了自动驾驶道路测试的地方性法规，累计为近50家自动驾驶相关企业颁发了200多张道路测试牌照。

不仅如此，目前国内自动驾驶在路测方面还面临着已开放的测试道路和测试场景有限，各个地方对路测的要求不尽一致，实践中存在着不同城市测试资质无法互认，缺乏覆盖不同等级自动驾驶的完整测试体系等问题。

图片来源：智能车联

以测试道路和测试场景为例，即使取得测试资质，现阶段路测也只能在限定区域内进行。例如上海，作为国内第一个颁发自动驾驶测试牌照的城市，目前开放的测试范围虽然涵盖了城市商圈、工业园区、港口码头等1500多个应用场景，但累计开放的测试道路长度却只有79.7公里。而北京，作为目前国内开放测试道路最长的城市，其所有测试道路的长度加起来不过255.62公里——包括顺义区的143.82公里，海淀区的19.4公里，北京经济技术开发区的74.4公里，房山区的18公里。

而根据《智能网联汽车道路测试管理规范(试行)》规定，已申领临时行驶车号牌的测试车辆，如需在其他省、市进行测试，测试主体还应申请相应省、市的测试通知书，并重新申领临时行驶车号牌。除非相应省、市级政府准许持其他省、市核发的测试通知书、临时行驶车号牌在本行政区域指定道路测试。这意味着，同一家企业如果想在上海和北京两地开展自动驾驶路测，必须具备两地的测试资质。

更何况目前国内发放自动驾驶测试资质是以测试车辆为单位发放，一家企业想投放几辆自动驾驶测试车，就必须申请几张牌照。从这一点上来讲，如果想要打造一个具备超强环境适应性的自动驾驶系统，仅仅依靠目前这些分散且有限的区域，显然不够。

不过好消息是，已有部分地区选择开放全域供自动驾驶测试。例如沧州，目前已开放我国首个区级全域自动驾驶可载人测试路网，今后只要获得由沧州政府部门颁发的京津冀地区自动驾驶载人测试牌照的车辆，就可以在沧州经济开发区内所有路段进行载人无人驾驶测试。亦庄也计划在今年年底前，将全域开放为自动驾驶开放测试区域。而德清则计划将全县域范围作为可适用单车智能与车路协同两种自动驾驶技术的开放道路测试区，目前德清已建成172亩的封闭测试区并投入使用。

至于跨地域测试资质互认方面，监管也正在破冰。今年9月，长三角地区三省一市的相关领导共同签订了《长江三角洲区域智能网联汽车道路测试互认合作协议》，以有效规范测试行为。随后在《上海市智能网联汽车道路测试和示范应用管理办法（试行）》中，相关条款明确指出对已获得江苏、浙江、安徽的省级或市级道路测试牌照的申请主体，在符合相应测试评价规程的条件下，可按适当的简易程序获得上海市智能网联汽车道路测试资格。这意味着今后在上海的智能网联汽车开放道路上会经常看到长三角其他地区的测试车辆。

自动驾驶地图测绘

自动驾驶地图可以为自动驾驶汽车提供准确、全面的环境信息，帮助车辆进行精准定位和车辆路径规划导航，是自动驾驶汽车产业发展的重要支撑之一，特别是高精度地图，可谓高级别自动驾驶汽车不可或缺的关键技术。然由于地理信息数据属于国家基础性、战略性信息资源，涉密地理信息与国防安全，事关国家安全利益，现行的法律以及政策在自动驾驶地图数据采集、传输、储存、使用以及表达上都存在着很多的限制。

首先，在自动驾驶地图的测绘方面，根据《测绘资质管理规定》，在国内从事测绘活动的单位，应当依法取得测绘资质证书，方可在测绘资质等级许可的范围内从事测绘活动，且自动驾驶汽车所用的地图属于导航电子地图的新型种类，其数据采集、编辑加工和生产制作还必须由具备甲级测绘资质的单位承担，否则同样不能开展测绘活动。而测绘资质单位申请晋升甲级测绘资质的，应当取得乙级测绘资质满2年。目前，国内仅有20家企业获得了这样的甲级测绘资质。

至于外国的组织或者个人欲在国内从事测绘活动，更是受到诸多法律限制。例如在外商投资准入特别管理措施（负面清单）（2019 年版）中，就明确提出禁止外商投资大地测量、地面移动测量、导航电子地图编制。且自动驾驶技术试验、道路测试的地图数据按涉密测绘成果管理，未经批准，亦不得向外国的组织和个人以及在我国注册的外商投资企业提供、共享地图数据。正因为如此，目前在高精度地图领域，外资企业主要选择与本土有资质的图商合作，例如TomTom和百度，HERE和四维图新。

图片来源：四维图新

其次，在地图内容表示方面，据相关规定，公开地图位置精度不得高于50米，等高距不得小于50米，数字高程模型格网不得小于100米。不仅如此，对于重要桥梁的限高、限宽、净空、载重量和坡度属性，重要隧道的高度和宽度属性，公路的路面铺设材料属性，亦不得在导航电子地图上出现,若要使用必须进行空间位置技术处理，而这一非线性保密处理技术对地图相对精度的影响最小也在米级，这显然难以满足自动驾驶高精地图厘米级精度的要求。

再者，由于采集地图数据时，摄像头需要不断扫描和记录道路上的行人、其他汽车驾驶人员和/或自行车骑车人的影像或背景图像，这还会导致隐私方面的问题。 据民法总则第一百一十一条规定，任何组织和个人需要获取他人个人信息的，应当依法取得并确保信息安全，不得非法收集、使用、加工、传输他人个人信息，不得非法买卖、提供或公开他人个人信息。

一个典型的例子是“浙江理工大学教授状告杭州野生动物园违规使用人脸信息”案，该案目前已被法院受理，成为国内消费者起诉商家的“人脸识别第一案”。这意味着自动驾驶地图在制作过程中，如涉及获取个人的面部特征，严格意义上需获得相关个人的明确同意，但是在这种情况下取得每个人的同意并不现实。 

还有一点尤为重要，目前导航电子地图实行的是许可制，在出版和发行之前需要经过地理信息主管部门的审核。即使是在已经出版、发行的导航电子地图基础上更新地图表示内容、变更数据范围或者进行数据格式转换，也必须经主管部门的重新审核。而高精地图在实际应用过程中又需要实时更新，因而这种审核程序对于高精地图也是不切实际的。

交通事故责任认定和保险

自动驾驶作为一项高度复杂的系统性工程，因为相关的参与者很多，一旦发生交通事故，如何进行责任分配也是一个极为复杂的过程。

现行的法律法规都是建立在传统的驾驶员与汽车的关系上，即驾驶员在行驶中完全控制汽车，这种情况下一旦发生交通事故，责任主体为人类驾驶员。而对于自动驾驶汽车，随着人类驾驶员逐步从驾驶任务中剥离出来，“驾驶员”角色慢慢由人类司机变为自动驾驶系统，司机、自动驾驶系统设计商、汽车制造商、汽车销售者、关键零部件制造商、运营商、车辆所有者，甚至审发牌照的行政机关等都有可能成为交通事故的责任主体。 

例如，当L1-L3级别的自动驾驶发生事故时，由于人类驾驶员依然要承担紧急情况下的人工接管等一系列义务，这种情况下如果发生交通事故该如何定责？是系统的过错，还是人类驾驶员的过错，抑或其他？当一辆L5级别自动驾驶汽车因没有正确识别红路灯引发交通事故，这种情况下又该如何定责，究竟是汽车制造商、汽车销售方还是相关系统设计商的责任？如果肇事车为个人所有，车辆的所有者是否也要承担相应的责任？

图片来源：Uber官网

当然，在自动驾驶发展过程中还有一种情形不容忽视，即路测期间发生交通事故时如何进行责任划分，因为还涉及到安全测试员。譬如Uber的自动驾驶致死事故，经过NTSB一年多的调查，最终秉着鼓励“技术创新”的态度认定此次车祸主要原因在人，而非技术。因为事故发生之时，车上安全员正在车内通过手机观看电视节目，并未按要求监测车辆的行驶情况和周围环境。

不过，在NTSB相关负责人看来，此次事故中自动驾驶系统的失控和安全员的不当行为还指向一个更深层次问题——Uber的无效安全文化，因为Uber在风险评估和控制、安全司机的监管等方面都做得不够充分，其设计的自动驾驶软件和使用程序没有坚持以人的安全为第一的准则，而是把车辆的流畅运行放到了第一位。故细究起来，Uber其实也要承担部分责任，更具体一点是公司的法人代表要负责任。

值得一提的是，在2018年4月北京市发布的《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）》中，也明确提到自动驾驶测试车辆测试期间发生交通事故或交通违法行为，认定测试驾驶员为车辆驾驶员，由市公安交管部门按照现行道路交通安全法律法规的规定进行处理，并由测试驾驶员承担相应法律责任。

而在上海市于今年9月份发布的《上海市智能网联汽车道路测试和示范应用管理办法（试行）》中，也明确提到测试车辆在道路测试或示范应用期间发生交通违法行为的，由违法行为发生地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。除非驾驶员可以证明是车辆系统出现问题导致事故。

而一旦事故责任主体发生改变，车辆保险势必也会受到影响。其中一个较为直接的问题是，未来自动驾驶汽车的投保主体是谁，究竟是车辆的所有者，机动车生产者还是自动驾驶系统设计者，抑或利益相关方共同承担?辅助驾驶状态下的第三者责任保险究竟是产品责任赔付还是事故责任赔付？全自动驾驶汽车的责任保险又该如何制定？另外，诸如车险险种、保险费率、保障范围、保障内容、风险评级等，是否也需要重新考虑？最终这些问题综合起来，带动的是《保险法》的修改。

早在2016年，英国就拟为自动驾驶车修改保险法、交通规则。2018年西班牙也被报道正致力于拓宽自动驾驶车辆相关规则，并修改保险法，从而为自动驾驶提供一个全面法律框架。而国内，目前《道路交通安全法》、《公路法》、《保险法》等都不涉及自动驾驶方面内容。

伦理道德

谈到自动驾驶的发展难点，“电车难题”始终是一个绕不过的槛。

假设一辆失控的有轨电车正驶向五个被捆绑在一起躺在轨道上的人，拯救他们的唯一方法是扳动道闸，让电车驶向另一条轨道；与此同时，另一条轨道上躺着的一个人就会因此丧生。这种情况下，如果你是司机，你会怎样做？是放任五个人丧生，还时选择扳动道闸，“谋杀”另一个无辜者拯救这五个人？

或许在人类主宰汽车控制权的时代，碰到此类情况，无论驾驶员作何反应，都会被认为是本能，而不会受到太多的责备。但自动驾驶汽车就不一样了，因为自动驾驶的决策源自于预先写好的程序，车辆上路后的所有决策执行都是通过程序员写算法代码来预先决定的，情况就复杂得多。

将上面的例子转换一下场景，放到十字路口，假如一辆自动驾驶汽车不可避免地要撞上前方三个闯红灯的路人，这时如果车辆打一下方向，往人行道开去，则可以避免撞上前方三人，但人行道上刚好有一对爷孙，车辆该如何选择？

据2018年发表在《自然》杂志上的一项研究显示，当自动驾驶汽车陷入此类“电车难题”时，许多人希望自动驾驶汽车优先保护人类而非动物，优先保护年轻人而非老人，保护尽可能多的人。而在偏重个人主义文化的国家(主要在西方)和偏重集体主义文化的国家之间存在着巨大的差异，西方国家往往更倾向于让无人驾驶汽车保护孩子而非老人，而东方国家则更重视老人的生命——例如，在优先保护儿童而非老年人的倾向度上，柬埔寨远低于世界平均水平。另外，西方国家的人也更倾向于保护尽可能多的人，不管群体的构成如何。而在南美大部分地区和与法国有渊源的国家，参与者非常偏向于保护女性而不是男性，也非常偏向于保护身体健康的人而不是不健康的人。

基于此类问题，2018年5月德国公布了全球首份自动驾驶道德伦理准则，以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。

该准则指出人类的安全必须始终优先于对动物或其他财产；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；在任何驾驶情况下，责任方，无论驾驶者是人类还是自动驾驶系统，都必须遵守已经明确的道路法规；虽然车辆在紧急情况下可能会自动作出反应，但人类应该在更多道德模棱两可的事件中重新获得车辆的控制权。据悉，此份自动驾驶道德伦理准则将在未来两年中进行不断的完善，从而保证自动驾驶技术开发迈向正确的方向。

可以说，德国做了一个很好的表率。如此深刻的伦理学思考，仅仅依靠程序员是无法解决的，毋庸置疑需要技术人员、设计师、伦理学家、政府官员以及民众更为广泛的讨论，并通过法律法规来界定责任归属以及赋予保护主体的优先权。更何况，与人类驾驶员“犯错”相比，人们对像自动驾驶这样具有变革意义的新技术所犯下的错的容忍度要小得多，更需要谨慎对待。