4月15日，2021年上海車展前夕，華為公司發布其搭載自動駕駛系統ADS的宣傳片，搭載該系統的北汽αS在上海街頭展現了無保護左轉、禮讓行人、敏捷并線、自動泊車等功能。這引起了社會關注。上海車展期間，“自動駕駛”成為社會討論的一個話題。

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參展的多家汽車廠商都展示了其自稱具備自動駕駛功能的新車型，并吸引了汽車圈甚至更多社會各界人士的關注。

麥肯錫公司4月發布的《2021汽車消費者洞察》報告顯示，越來越多消費者將自動駕駛功能納入購買下一臺車時的考量。在對比L2輔助駕駛與更高階的自動駕駛功能時，就支付金額意向來看，消費者普遍認為自動駕駛的價值更高。

不過，由于一些聲稱具有自動駕駛功能的汽車近期出現多起事故，也讓公眾對于自動駕駛是否名副其實、自動駕駛汽車是否安全更加關注并加入討論。

上海交通大學行業研究院智能網聯汽車行研團隊負責人蔣煒告訴新京智庫，一系列的熱鬧背后仍然需要冷靜的思考。自動駕駛技術的大規模商業化落地，需要軟硬件的共同支持以及數據層面的長期積累。

目前來看，相關技術開發周期長、測試驗證嚴苛且缺乏統一標準。產業鏈條牽一發而動全身，不同的產業參與主體都在以各自的方式探索商業模式，但“并沒有一家企業完全‘領跑’”，蔣煒說。

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過度宣傳導致消費者過于信賴“自動”駕駛

其實，關于自動駕駛是否名副其實的爭議早已有之。

公開資料顯示，2018年5月，有網友發現特斯拉從官網上撤銷了有關“Autopilot(全自動駕駛)”的功能介紹。關于Autopilot功能下架，特斯拉CEO馬斯克在推特回復“這個選項將會在菜單外臨時提供，但不會再存在于菜單中，在公司準備好推出全自動駕駛功能之前不會再出現”。

據歐盟新車安全評鑒協會(Euro-NCAP)此前統計，自從特斯拉宣稱推出“全自動駕駛功能FSD(Full Self-Driving)”之后，有71%的駕駛員認為目前已經可以購買到全自動駕駛汽車，其中甚至有11%的駕駛員認為以目前自動駕駛水平，完全可以在自動駕駛過程中小睡一會。

上海交通大學智能車實驗室負責人、教授楊明告訴新京智庫，特斯拉涉嫌過度宣傳，它的宣傳廣告和用戶手冊存在差異，導致了部分公眾誤以為特斯拉的自動駕駛技術已經非常完善，不一定非得按照手冊駕駛。“特斯拉目前的自動駕駛產品本質上是L2級，即輔助駕駛。”

按照我國工信部的《汽車駕駛自動化分級》顯示，自動駕駛汽車被劃分為L0—L5共6個不同的等級，L0-L2為輔助駕駛，L3-L5才是自動駕駛。

新京智庫梳理發現，不管是特斯拉還是其他廠商，不少廠家都在宣稱自己的智能汽車達到了L4級(高度自動駕駛)水平。

楊明表示，涉嫌過度宣傳的其實遠不止特斯拉一家公司，現在國內的一些公司也在過度宣傳自己產品的自動駕駛功能。

據公開報道，今年3月，特斯拉副總法律顧問威廉姆斯在郵件中承認，目前特斯拉的Autopilot和FSD能力都不是自動駕駛，它們都只能滿足美國汽車工程師學會(SAE)定義的L2級別輔助駕駛能力。

蔣煒表示，一些車企利用“自動駕駛”新概念，在營銷過程中過分宣傳駕駛的“自動”性，間接引導了部分司機的危險駕駛行為。這反映了在智能汽車領域還存在市場準入不規范和保障體系不健全問題。

然而，自動駕駛正成為越來越多人的購買意向。麥肯錫的《2021汽車消費者洞察》報告顯示，消費者認為重要且付費意愿較強的自動駕駛功能有：自動泊車、擁堵路段自動跟車、高速公路自動行駛等。

這份報告還顯示，在2019年的調研中，有25%左右的消費者認為自動駕駛離自己很遠，沒有任何考慮的必要。但這一數字2021年已經下降到20%。

蔣煒呼吁，汽車廠商應正確引導消費者安全駕駛，相關監管部門也應加強規范自動駕駛汽車在現階段的自動化程度，保證安全可控。同時，自動駕駛技術的落地需要健全的保障體系。目前自動駕駛相關法律法規和行業規范都很不完善，短時間內很難有一個類似ISO26262的標準來衡量自動駕駛的安全程度。

尚無匹配“自動”駕駛的全套技術

自動駕駛技術是否真的照進現實了?

2018年，馬宏賓在北京國家會議中心舉辦的全球移動互聯網大會(GMIC)上發表了題為《自動駕駛的過去、現在、未來》的演講。

馬宏賓是北京理工大學自動化學院教授，當時他剛榮獲2017年吳文俊人工智能科學技術獎。馬宏賓以Uber事件為導向，為現場觀眾解析自動駕駛面臨的四大困難，并提出自動駕駛面臨的四大“坑”，即法律追責、心理因素、落地成本和商業盈利問題。

Uber事件發生在馬宏賓演講的一個月前，在美國亞利桑那州坦佩市，一輛Uber自動駕駛汽車在行駛中撞死了一位行人。這起事件也成為了全球首例自動駕駛汽車致人死亡事故。不過，數日后，該州檢察官表示，Uber公司不負刑事責任。

自動駕駛的安全成了全球關注的一個新問題。僅僅在Uber致行人死亡后不到一個月時間，我國工信部，聯合公安部和交通部發布了國家級的《智能網聯汽車道路測試管理規范》。這也被稱為我國自動駕駛領域的首部法律規范。

馬宏賓告訴新京智庫，如今這四大“坑”依然存在。整體上來講，在技術的底層，多年以前領先的公司基本上都已經“跑通”了。但“就技術框架體系而言，到目前為止沒有根本的變化”。

馬宏賓也承認，隨著這三年來競爭越發激烈，尤其是互聯網企業的加入，在局部的技術實現上，包括細節優化、數據地圖、硬件加速等方面，“還是有不少進步，但這些進步都是局部的”。

羅蘭貝格汽車團隊執行總監時帥向新京智庫介紹，從硬件上來說，主要有控制芯片和傳感器，如攝像頭、雷達。以計算芯片為例，目前領先廠家的高端芯片單就算力上來說，已經可以滿足L4級自動駕駛，但核心瓶頸依然沒有得到解決。

首先是成本問題，因為芯片制造是巨額投入，從7納米制程，向3納米制程，甚至再高端的制程升級，研發投入可能是成幾何數量級的增長。其次，真正的L4以上自動駕駛所需要的軟件，或者說從場景上以及在政策上其實還沒有完全準備好。

比如，計算芯片的車規級安全與質量穩定性，與整車整體控制策略的匹配性等問題。換句話說，“現在軟件層面的主要瓶頸在于，感知融合算法尚不成熟，仍需針對邊角情況實現對對象的精準識別與決策”，時帥說。

麥肯錫在今年4月發布的《中國汽車行業CEO特刊》介紹，自動駕駛車輛仍然難以攻克兩類場景：

首先，由于大部分測試局限在特定區域，迭代出來的算法很難快速推廣到更多復雜場景中。其次，即使測試里程達到千萬公里，真正特殊場景的數據仍然稀缺，系統對特殊情況的應對能力仍很弱，而高級自動駕駛技術成熟的標志是對各類特殊情況都能自如處理。

“自動駕駛往后其實就是要在不同場景中去摸索和探索，然后適配這些場景，從而增強自動駕駛系統的穩定性、可靠性。這個過程本身就是一個很緩慢的爬坡過程”，商湯科技移動智能事業群副總裁石建萍對新京智庫說，行業內多數公司的產品在這幾年中系統的穩定性、可靠性上還有很大的提升。

石建萍舉例解釋，三四年前他們的產品還只是在系統搭建階段，但現在他們的自動駕駛系統僅在上海臨港就已穩定運行了幾十萬公里，也是一直在收集各類問題，碰到一些非常罕見的場景，然后在不同車型上適配，不斷對系統進行迭代升級。

車路協同標準急需制訂

中國工程院院士、國家衛星定位系統工程技術研究中心主任劉經南曾表示，智能車輛通過激光雷達、攝像頭等傳感器可以“看”到周圍車輛或人、物體的情況，但更外圈層的情況就“看”不到了。這時就需要車路協同，比如道路監控攝像“看”到的情況、衛星“看”到的情況及時傳輸給智能車輛，讓其根據實時情況做出預判，以避免發生交通事故。

東南大學-威斯康星大學智能網聯交通聯合研究院院長冉斌表示，全球自動駕駛的解決方案有三類，單車智能、智能網聯汽(基于V2V(從車輛到車輛)的通信)以及車路協同，其中車路協同是自動駕駛的必由之路。

蔣煒表示，目前，我國的車路協同還屬于早期階段。車路協同方面有多個細分領域，眾多產業參與主體都進行了初步的試探，但依舊存在不足之處。

比如，智能車載方面，目前的車載系統主要以導航、娛樂為主，尚未實現與車路網協同系統相結合的人機交互系統。智能路側方面，我國各個省份都在積極展開智慧公路的部署，但由于我國道路環境多元化、運營主體碎片化，建設步伐較為緩慢。

再如，云控平臺方面，目前已經基本形成“車端-邊緣云-區域云-中心云”四級支撐體系，也有一些綜合示范建設項目不斷展開，但是在發展初期，用以支撐的云控平臺與滿足測試監管、智慧交通服務的產業發展需求之間仍存在較大差距。

15年前就開始做車路協同研究工作的楊明記得，彼時就提出來要形成標準。他告訴新京智庫，“到現在這個標準其實也還沒有完全形成，這件事情的確是需要一個漫長的過程”。因為車路協同要做的工作太多，涉及通訊、路側單元(一種基于4.5G蜂窩移動通信技術。可以提供如車輛高精度定位、高精度地圖等服務)、通信協議等一些功能的實現。

楊明也強調，車路協同的標準制定也依賴于技術的進步，15年前沒有5G技術，現在有了，現在再來制定車路協同標準的條件就可以說更成熟了。

時帥亦認為，雖然我們還處于單車智能階段，但是我國有一個特色，基建非常發達，很可能率先走出V TO I(車輛對基礎設施技術)車路協同路線。但這一方面有賴于基礎設施或者說車企的配合，另一方面是地方政府需要有決心去鋪設相關的基礎設施。

“因為短期內意味著會有一個很大的基建投入，卻不一定能看到非常確定的回報”，時帥表示，車路協同與基礎設施建設就像雞和蛋的關系，政府的考量點是看不到一個成熟安全的方案和投資回報，考慮投資建設基礎設施就可能比較謹慎。問題是，不建設好基礎設施，車路協同就無法實現。

蔣煒建議，首先做好管理協同，即解決好誰來投資、誰來運維、誰來監管、誰來協調的責任主體問題。因此，需要針對關鍵技術進行突破，如智能車載關鍵技術、智能路側關鍵技術、V2X通訊與協同控制關鍵技術等。

蔣煒還建議，需要制定相應的標準法規體系，如數據通訊協議、車路協同相關標準規范、交通事故的追溯性問題等。同時，進行相應的商業模式的探索，如面向B端、C端用戶的不同模式，從而提升用戶的滲透率。

數據安全管理迫在眉睫

特斯拉女車主維權事件發生后，智能汽車的數據安全也成為社會關注的問題。有文章表示，近年來，全球因自動駕駛數據安全引發的事故并不少見，如果自動駕駛相關數據遭到竊取或篡改，會直接造成財產或生命損失，相比傳統數據破壞危害更大。

其實，不少法律研究人士多年前即開始關注。中央黨校(國家行政學院)政治和法律教研部講師李若蘭在2019年發表的一篇論文中表示，數據安全是網絡安全的重要組成部分。未來自動駕駛汽車被定義為“輪式機器人”，其本身需要大量的精確數據支撐和運轉。而自動駕駛汽車與網絡、基礎設施、車載設備等產生越多連接，就會出現更多被攻擊的安全缺口。

李若蘭在文中表示，當前自動駕駛研發的國家法律政策主要著眼于技術安全和功能安全，對網絡安全層面關注不足。自動駕駛汽車網絡安全的法律規制尤為緊迫。

全國人大代表、上汽集團董事長陳虹在今年兩會期間表示，一輛自動駕駛測試車每天產生的數據量最高可達10TB。

“特斯拉在中國道路上行駛，細致到可以檢測到前方道路上一個微小的水坑。”國家智能網聯汽車制造業創新中心首席科學家、清華大學教授李克強此前公開表示，特斯拉車載系統在工作過程中，包括街道路況、導航距離以及環境景象等所有能被地圖測繪所掃描到的數據，都能夠被特斯拉收集到。

陳虹在其提交的《關于加強數字生態環境下汽車數據安全和隱私保護的建議》中建議，建立準入制度，智能網聯汽車數據(包括高精地圖數據)的采集、存儲和商業用途需經國家相關部門備案管理。只有滿足數據安全和隱私保護要求的智能網聯汽車產品才能進入汽車公告目錄。

在3月20日召開的中國發展高層論壇2021年會上，馬斯克也對國內對特斯拉可能存在的數據安全問題予以了回應。“特斯拉是不會將收集到的數據用于間諜活動的，因為這樣會讓特斯拉的發展受到嚴重的影響。”特斯拉愿意使用最高等級的保密措施，希望和大家共創互信的未來。

5月12日，中國國家互聯網信息辦公室發布《汽車數據安全管理若干規定(征求意見稿)》(下稱“規定”)。這是國家網信辦會同有關部門，根據《中華人民共和國網絡安全法》等法律法規聯合起草的，旨在“為加強個人信息和重要數據保護，規范汽車數據處理活動”。

北京師范大學互聯網發展研究院院長助理吳沈括教授告訴新京智庫，此時發布《規定》征求意見稿就是對近期一系列熱點事件的回應。特斯拉事件反映出車輛數據治理的預警：不能在大面積事故出現后再來談如何治理。

上海交通大學數據法律研究中心執行主任何淵表示，在《個人信息保護法》和《數據安全法》預計今年下半年即將出臺的背景下，《規定》的發布，除保護個人信息外，數據的國家安全也很重要，因此借此強調數據主權，即強調中國境內數據應該由中國政府說了算。