每個車都帶調方向盤嗎?自動駕駛技術發展不可謂不快，而每當事故發生，造車企業則均強調“駕駛員需全神貫注”，當下的自動駕駛到底多“自動”？，我來為大家科普一下關于每個車都帶調方向盤嗎?以下内容希望對你有幫助!

每個車都帶調方向盤嗎

自動駕駛技術發展不可謂不快，而每當事故發生，造車企業則均強調“駕駛員需全神貫注”，當下的自動駕駛到底多“自動”？

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特斯拉又遇上麻煩。

9月14日，特斯拉在美國遭遇集體訴訟，被指控誇大宣傳自動駕駛功能，緻使公衆認為他們比實際更先進，對客戶造成誤導。原告方稱，他為自己的2018款特斯拉Model X支付了5000美元的額外費用，用于升級增強版Autopilot功能，然而在實際駕駛時發現了 “無數的問題”，包括車輛轉向迎面而來的車輛、闖紅燈、無法常規轉彎等。

特斯拉一方則辯稱，自動駕駛系統使車輛能在其車道内轉向、加速和刹車，而完全自動駕駛系統可以讓車輛遵守交通信号和改變車道，但這都需要“積極的駕駛員監督”，駕駛員應雙手放在方向盤上，“全神貫注”，不能讓車輛完全自主。

據報道，自2016年以來，美國國家公路交通安全管理局 (NHTSA) 對據信涉及自動駕駛輔助系統的特斯拉撞車事故展開了38項特别調查，有19人在這些事故中死亡。

因過于信任自動駕駛系統導緻的事故同樣發生在中國。8月10日，浙江甯波一台小鵬P7在高架上發生追尾事故。網傳視頻顯示，事發時，一輛白色轎車停在高架的最左側車道，一名男子于車後檢查車輛故障，此時，一輛小鵬P7從後方快速駛來，在沒有減速迹象的情況下，撞上該名男子及白色車輛。網傳聊天記錄顯示，小鵬車主稱，事發時自适應巡航控制系統（ACC）和車道居中輔助系統（LCC）等輔助駕駛功能正在工作，車輛在撞擊前沒有發出任何預警，而“以前都有預警，這次剛好分神”。

自動駕駛一度被認為可以大幅降低由人為因素導緻的各類交通事故，如今看來，AI代替人類駕駛員還有很長的路要走。

自動駕駛技術發展不可謂不快。9月1日，在2022世界人工智能大會上，百度董事長兼首席執行官李彥宏表示：“當我們希望在一座城市的某一地區獲得自動駕駛運營資質的時候，技術上一般隻要20天左右的準備時間就可以了。”

相對自動駕駛技術的快速發展，每當事故發生，車企則均強調“駕駛員需全神貫注”，當下自動駕駛到底多“自動”？人們是時候放開方向盤了嗎？

01 靜止物的識别障礙？

8月8日，一輛理想ONE在高速路段以77公裡的時速行駛在最左側車道，車道前方出現一輛停在路邊且打着雙閃的工程車輛，理想ONE徑直撞上該車輛，行車記錄儀信息顯示，事發時理想ONE開啟了ACC和車道保持輔助功能。

對此，理想官方回應稱：“用戶是開啟了導航輔助駕駛（NOA）功能，但一直處于脫手狀态，沒有握方向盤。此外，事故發生時超出了 2021 款理想 ONE高級駕駛輔助系統的工作範圍。”

理想和小鵬兩起事故的原因類似，均是在駕駛員“分神”的情況下，輔助駕駛系統未能識别前方靜止物而導緻事故，事發時駕駛員均開啟了ACC等輔助駕駛功能。

ACC功能的一大賣點是，在城市擁堵路段，可以實現低速跟随，防止被加塞。上述兩款車型均采用毫米波雷達和攝像頭的組合方案實現ACC、LCC等輔助駕駛功能，這也是目前國内大部分車企采用的主流方案。

為何毫米波雷達和攝像頭對前方靜止車輛視而不見？“攝像頭感知的信息其實很豐富，但是存在幾個問題：一是對于路上很少見的情況（比如車後站了一個人、造型迥異的作業車等），攝像頭很難準确判斷；二是無法準确判斷某個物體的存在狀态，比如到底是天空等背景、畫在地面的标志，還是立體存在的物體。此外，攝像頭無法準确探測距離，雖然現在也有解決方案，但還是需要大量場景或物體的訓練數據，對于比較少見的道路情形，依舊有一定劣勢。”一位自動駕駛企業的工程師向财經E法解釋。

攝像頭看不到高度，這組搭檔的另一方——毫米波雷達則由于受成本限制，有着回傳的數據噪點多、信息量低等缺陷，其感知效果亦不理想。“車用毫米波雷達的感知結果存在很多問題，首先有很多噪音，導緻結果對應到無關的物體、甚至是并不存在的物體；其次，其回傳的結果稀疏，每一幀大概幾百個點，感知能力有限。另外，毫米波雷達對于金屬類物體更敏感，而對于其它質感的物體感知能力較差。”上述工程師表示。

目前業内較看好的方案是使用激光雷達。首先激光雷達感知的數據較多，上述工程師表示：“比如一張圖片大概800萬像素點，使用毫米波雷達進行感知訓練時，一幀可能就幾百個像素點，但若使用激光雷達，每一幀大概有20萬個像素點，這是非常大的數量差距。”

其次，相較于毫米波雷達 攝像頭構築的二維世界，激光雷達可以準确感知物體的高度、距離等信息，建立周邊環境的三維模型。“這對于行車軌迹預測，避免一些特殊、極端場景下的事故是非常有意義的，目前激光雷達成本下降也相對較快，是更可及的方案。”上述工程師對财經E法說。

隻是硬件的升級叠代不意味着可以高枕無憂。馬路是多變、開放的環境，一旦加入不受控制的變量，如大霧、雨雪天氣等，即使層層武裝，目前自動駕駛系統也難以如人類一般聰明，應對多變的三維環境，顯然尚需人類駕駛員把控。

02 輔助駕駛or自動駕駛？

根據美國高速公路安全管理局（NHTSA）和美國汽車工程師學會（SAE）發布的自動駕駛分級制度，自動駕駛共分為L0、L1、L2、L3、L4、L5六個等級，其中，L0-L2屬于輔助駕駛，駕駛員必須時刻觀察各種情況，保持駕駛狀态；L3級别的自動駕駛，駕駛員需在功能請求時接管汽車；L4-L5屬于無需接管的自動駕駛，區别僅在于L5可在任何可行駛條件下執行全部動态駕駛任務。

中國最新的自動駕駛分級标準為2022年3月正式實施的《汽車駕駛自動化分級》，這份國家推薦性标準将自動駕駛分為0-5級，大緻與國際分級相對應。

目前，中國市場大部分面向消費者的駕駛乘用車主要還處于L2的輔助駕駛階段，L4級别的自動駕駛偏向封閉場景，包括限定條件下的Robotaxi、Robotruck等載客、運輸領域。也就是說，還不到駕駛員們放開方向盤的時候。據工信部公開的數據，2022年上半年，L2級輔助駕駛乘用車新車市場滲透率達到30%。

車企們在自動功能介紹和用戶手冊中反複強調，駕駛員不能過度依賴輔助駕駛系統，需随時注意接管汽車。

如8月發生追尾事故的小鵬P7，其官網頁面介紹高速智能導航輔助駕駛功能時強調，“小鵬P7搭載的為适應中國國情和目前企業研發實力的輔助駕駛功能，并非完全自動駕駛”，“在行駛途中請随時關注系統提示，做好提前介入操控的準備。在極端情況下，輔助駕駛可能會失效”；在介紹ACC功能時強調，“在交通情況複雜多變，冰雪雨路面濕滑天氣、道路積水或爛泥路面、能見度較差、崎岖山路或高速路入口出口等情況下，請謹慎使用”。

小鵬P7的用戶手冊中亦聲明，“對于靜止車輛或物體（如路面障礙物），尤其是前方車輛離開所在的行駛車道導緻前方出現靜止車輛或物體時，ACC無法檢測到所有物體，可能無法制動/減速”，“過度依賴ACC可能會造成嚴重人身傷害或死亡”等。

那麼為何駕駛員們都開始放松警惕呢？“一方面，輔助駕駛功能的駕駛體驗優化使人放松警惕；另一方面，有些車企在宣傳上誇大了輔助駕駛功能，有意模糊輔助駕駛和自動駕駛的邊界，或是未充分對消費者進行教育和提示，讓消費者對輔助駕駛功能抱有不合理期待。”ICMA智聯出行研究院院長何姗姗向财經E法表示。

特斯拉并非首次被指控誇大宣傳自動駕駛功能。2022年8月，美國加州機動車輛管理局(DMV)指控特斯拉，在宣傳其标志性的“Autopilot”和“Full Self-Driving”技術時做了虛假廣告。

DMV稱，“Autopilot”意思是自動駕駛，一般而言具備全速域自動跟車、自動轉向和刹車等能力；“Full Self-Driving”為全自動駕駛的含義，包含自動導航駕駛、停車場内召喚和自動停車等功能。DMV指出，“Autopilot”和“Full Self-Driving”實際包含的功能都隻能提供輔助，并未實現其字面含義的“自動駕駛”。據此，DMV認為，盡管特斯拉聲明這些功能“需要駕駛員的積極監督”，但其命名方式和不當宣傳，已對車主造成誤導并可能導緻危險。

無獨有偶。在小鵬P7更新了智能導航輔助駕駛功能後，便有多篇宣傳文章和體驗視頻聲稱：“搶先體驗小鵬P7的L3級自動駕駛”“小鵬P7實現L3級自動駕駛”等。

簡單的名稱和功能噱頭，顯然比用戶手冊中不斷強調的“駕駛員需時刻保持關注”更易觸達用戶，加上不斷優化的駕駛體驗，在輔助駕駛系統一次次順利執行任務後，駕駛員們開始放松警惕。

“從心理學角度來看，當人們看到技術有效時會傾向于信任技術，并在心理上抽離技術運作過程從而無法再及時介入。即使人們仍然在場，也屬于典型的管理學上的責任分散或工程學上的自動化偏見現象。”中國人民大學法學院副教授王瑩對财經E法表示。

03 誰的事故責任？

L2階段發生事故造成的損害，認定事故責任方并沒有顯著争議。

王瑩向财經E法表示，L2 級駕駛的典型情形是，駕駛員利用ACC與車道保持系統的功能組合時放棄親自操作駕駛，但仍需時刻保持警覺，車企應對包括“雙手不離方向盤”等進行明确的提示與說明。如果車企已作出明确提示與說明，駕駛員放棄車輛控制權因而引發交通事故，應對此承擔責任。

在L2階段，車輛制造商需要承擔責任的情形更多與産品準入有關。“根據工信部《關于加強智能網聯汽車生産企業及産品準入管理的意見》（下稱《産品準入意見》）的要求，企業生産具有組合輔助駕駛功能的汽車産品，應采取脫手檢測等技術措施，保障駕駛員始終在執行相應的動态駕駛任務。此外，汽車制造商在用戶教育和宣傳上，也應注意履行充分提示消費者注意、不對産品本身功能進行誇大宣傳的義務。”何姗姗對财經E法表示。

而随着自動駕駛技術的發展，進入L3的人機共駕階段，事故責任認定将更為複雜，這也影響着自動駕駛商用的發展路徑。

在今年的世界人工智能大會上，李彥宏提到，L2之後率先進入商用的很可能是L4，而不是L3。李彥宏表示，L2和L4的事故責任界定都是清楚的，L2出事故，責任在司機，不管主機廠認為其自動駕駛的能力有多強，都會聲稱司機要為事故負責；L4沒有司機，運營商要為事故負責。

“L3就不一樣了，司機在需要的時候進行接管，這就使得事故責任很難界定，因此，我認為L3的普及需要更長的時間。”李彥宏表示。

目前，中國尚未在國家層面的立法中建立支持自動駕駛汽車商用的制度和監管框架，更多在北京、上海、深圳、重慶、武漢等城市先行探索。

2022年8月1日，《深圳經濟特區智能網聯汽車管理條例》（下稱《深圳自動駕駛條例》）正式施行，該條例亦是中國首部規範智能網聯汽車管理的法規。

根據《深圳自動駕駛條例》第五十三條：有駕駛人的智能網聯汽車發生交通事故造成損害，屬于該智能網聯汽車一方責任的，由駕駛人承擔賠償責任。完全自動駕駛的智能網聯汽車在無駕駛人期間發生交通事故造成損害，屬于該智能網聯汽車一方責任的，由車輛所有人、管理人承擔賠償責任。

盡管之後的第五十四條提到，因智能網聯汽車存在缺陷造成損害的，車輛駕駛人或所有人、管理人依照規定賠償後，可依法向生産者、銷售者請求賠償，但若“産品缺陷造成損害”難以證明，追償訴求可能難以實現。

“智能網聯汽車融合了感知、控制與自動化決策技術，其質量缺陷也包括以上三方面的缺陷，其認定更加綜合、複雜。由于目前L3級别以上車輛沒有進行商業化量産，相關産品質量标準認定也沒有成形的标準。盡管《産品準入意見》對智能網聯汽車的功能标準提出了要求，但還需随着技術和産業的發展進一步具體化，增加可操作性。”王瑩向财經E法表示。

可以看到，目前國内相關法規對駕駛人、車輛所有人和管理人配置的責任偏重，過重的注意義務并不利于自動駕駛技術的應用推廣和市場擴大。

這方面，英國走得更快一些。瞄準2025年自動駕駛正式商用，2022年8月中旬，英國發布新的自動駕駛政策文件，搭建了成體系、全生命周期的自動駕駛監管制度。

英國首先明确的是，自動駕駛汽車商用不要求其達到零事故、零傷亡的絕對安全，而是足以比肩勝任且謹慎的人類駕駛員即可。

其次，英國提出包含審批、授權、操作者許可、使用監管、事故調查五個環節的自動駕駛監管框架。其中，授權環節旨在決定是否允許汽車進行自動駕駛，包括識别其自動駕駛功能是否超出設計範圍運行等，被授權方為汽車制造商或軟件開發者。倘若汽車沒有被授權進行自動駕駛，制造商等相關主體卻對外宣稱可以實現自動駕駛，或暗示可以自動駕駛，将構成犯罪行為，其管理人員會被追究刑事責任。

針對司機、制造商、軟件開發者等不同主體的責任難題，英國提出，在輔助駕駛場景下，人類駕駛員負擔相應注意義務，但在自動駕駛場景下，人類駕駛員不負擔任何注意義務。

英國将自動駕駛場景分為兩類，第一類是隻能在整個旅程部分實現自動駕駛，此情況下，自動駕駛汽車的行為責任由“被授權的自動駕駛主體”(authorized self-driving entity）、即制造商或軟件開發者承擔，人類駕駛員則需對保險、載重等事項負責。

第二類自動駕駛能在整個旅程執行任務，此時車上的人員被界定為乘客。在該自動駕駛模式下，除制造商或軟件開發者承擔駕駛汽車的行為責任外，英國設置“獲得許可的操作者”這一角色（licensed operator），操作者承擔駕駛行為外的責任，例如負責購買保險等。“獲得許可的操作者”和“被授權的自動駕駛主體”可為同一主體，在該情況下，購買保險等責任可由制造商或軟件開發者承擔。

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