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春節期間，華為智駕董事長余承東發布信息表示，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，什么是智能駕駛？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

作為工業文明的產物，四次工業革命都離不開汽車，不斷改變著人們的生產生活方式。

1776年，英國發明家瓦特改進了蒸汽機，此后歐洲科學家相繼研發以蒸汽為動力的設備、器械，人類自此進入工業革命時代。之后，英國制造出了蒸汽汽車和有軌電車。美國、日本則分別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產、強化了汽車工業電氣化。時至今日，第四次工業革命歷史機遇下，中國新能源汽車和自動駕駛汽車脫穎而出，成為全球領先者。

然而，目前大多數車企的智能駕駛級別為L2級，未達到完全無人狀態下的自動駕駛層級。余承東駕駛的問界M9只是智能駕駛輔助，不是自動駕駛汽車。華為自稱為L2.9級自動駕駛，“無限接近L3的高階智能駕駛”，但按照國家、行業的標準，L3以下的級別均為輔助駕駛功能。

根據華為發布的信息，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標配，已不是什么新鮮的前沿技術。

既然只是輔助駕駛，那么一旦車輛發生事故，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。

自動駕駛場景非常復雜，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分鐘），因為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內（絕大多數是北美地區的高速路段）開啟輔助駕駛，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，事故責任方仍將是駕駛者，而不是AI輔助系統。

近年來，因輔助駕駛引發的事故，無論是在國內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。

特別是，這種極端情況下的失效，通常難以在標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，只要責任方是駕駛者，那么無論可不可以脫手，實質上都對人的行為和注意力進行了嚴格約束。從這個意義上講，只要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，導致很難追朔自動駕駛汽車的歷史起點。

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。令大眾產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、大眾、奔馳、谷歌等也多次推出雄心勃勃的自動駕駛汽車生產計劃，但無一例外，進展都不及預期。

日前，被譽為“自動駕駛第一股”的圖森未來從美國納斯達克退市，成為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內，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）、日產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，并且可以隨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后一公里配送，可以實現在小區內、商業區內的配送。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，在幾分鐘內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自動駕駛平臺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，該公司何時重啟運營遙遙無期。

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態，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復雜場景進行計算，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里程達7000萬公里，與美國相當。北京在經開區設立了高級別自動駕駛示范區，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、干線物流和自動駕駛環衛），累計為大眾提供常態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，仍將面臨社會治理困境。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，只是很初級的問題，今后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將不斷涌現。

汽車行業的進步必然伴隨社會規則制度的變遷。歷史上，英國曾經因制度僵化而限制了汽車行業發展。1865年，由于英國公眾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英里（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，其余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內容。

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。那么，解放人類之后，AI工作過程中交通事故責任由誰承擔？人不承擔責任，只拿AI工作帶來的好處？這么理想的情境能夠發生嗎？

究其本質，只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，如果責任是汽車生產企業，那么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（如大型平臺公司），那么就需要制定平臺責任范圍和適用條件；如果責任在駕駛者，那么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，詳細分解車企生產責任、平臺服務責任以及駕駛者使用責任。在責任明確后，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，人工智能技術將加快發展，自動駕駛汽車全面上路或將更依賴社會治理的突破。美國OpenAI公司發布的AI視頻生成工具產品Sora，繼ChatGPT之后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、大討論，以期及早適應自動駕駛在內的人工智能社會的到來。

（作者系中國社會科學院財經戰略研究院副研究員）