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测试规模全国第一,上海酝酿自动驾驶法规创新

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时间:1900/1/1 0:00:00

文|财经(博客、微博)记者刘万元编辑|石志良现有的交通法规和制度无法适用于真正无人驾驶案件的责任认定,这将影响归属、处罚、保险赔偿等一系列问题。作为自动驾驶测试申请的“优等生”,上海下一步将探索自动驾驶法规豁免申请机制。3月12日,上海市交通委发布的《上海市智能网联汽车开放道路测试报告(2020)》显示,上海在自动驾驶测试企业、测试车辆、测试场景丰富度、示范应用规模等方面均居全国首位。早先的《上海市加快发展新能源汽车产业实施方案》对开放提出了更高要求:上海将加快修订智能网联汽车道路测试和示范应用管理办法,研究特定领域的政策和监管创新,开展高速高架测试、无安全员测试、商业运营等企业需求旺盛领域的试点工作。《规划》中的一系列措施旨在通过自动驾驶的开放测试,促进新能源、智能汽车的普及和智慧城市建设。到2025年,上海将实现新能源汽车产值突破3500亿元,实现具备自动驾驶条件的智能汽车规模化生产,实现高度自动驾驶智能汽车在有限区域和特定场景的商业应用。在“新四化”浪潮下,智能化和电气化已经密不可分。从政府的角度来看,推动自动驾驶和智能网联的健全法律法规符合上海新能源汽车生产和销售计划的需要。“中国汽车流通协会专家委员会专家严景辉告诉《财经》记者。无论是探索自动驾驶法规豁免申请机制,还是启动安全员免费测试和高速高架测试试点,上海市政府都在寻求技术和政策的平衡gal专家告诉《财经》,当前自动驾驶法规创新的重点是明确权利和责任的承认,并完善相关的保险制度。由于信息不平等和技术评估周期长,政策的步伐可能自然落后于技术的进步。然而,政府正在与行业领先的公司合作,例如制定新的法律或修改和解释现有的法规,以从政策和法规的角度填补这一空白。“上海智能网联汽车创新中心战略规划部主任范晓旭告诉《财经》记者。法律许可是L3级以上自动驾驶商业化的先决条件。2017年,在西班牙巴塞罗那举行的首届奥迪全球品牌峰会上,奥迪A8正式发布,成为首款L3 a级量产车自主驾驶能力。它可以实现60km/h以下L3级的TJP功能。然而,自发布以来,该功能尚未正式“上路”。数十亿欧元的技术研发成本出现了漂移,主要是由于在现有的全球法律和监管条件下,L3级自动驾驶的权利和责任定义不明确。简而言之,在自动驾驶技术分类中,L3是有条件的自动驾驶。该系统具有自动驾驶功能。当它要求人工干预时,人类驾驶员将接管驾驶任务。但如果在收购过程中出现意外,如何界定责任是一个尴尬的命题。同样的困境也限制了L4级以上更高级别自动驾驶技术的实施。从全球自动驾驶研发的角度来看,每一家科技公司都致力于淘汰安全员,这也是Robotaxi商业化的重要标志。与传统出租车相比,完全无人驾驶出租车的最大优势是没有人工成本。然而,只要车辆仍然需要配备可以随时接管车辆的安全员,Robotaxi就很难收回成本和成就……

大规模实施。罗兰贝格大中华区副总裁郑云告诉《财经》:“政策法规是最大的挑战,因为它们有不确定性,没有明确的时间节点输出。其次是成本,而且用现有的安全人员和设备很难实现大规模运营。相对而言,技术可能是我个人最不担心的因素。”。“无人化和大规模标志着自动驾驶的成熟是行业共识。然而,由于目前的政策和监管限制,无人出租车需要安全员,这离真正的商业应用还很远。无人化”可以通过技术进步来实现,但面对快速变化的技术,法规的相对保守性使得“规模化”变得困难。2020年7月,自动驾驶技术公司AutoX获得了全球第二张可搭载乘客的加州全无人驾驶执照。据悉,该牌照的技术要求极高,意味着它已经实现了L4级自动驾驶的“无人化”。所有无人驾驶测试都是技术和商业发展的必要途径。如果不开放所有无人测试,就永远无法达到终点,行业发展也将停滞不前。就所有无人测试而言,外交政策的开放性遥遥领先。美国亚利桑那州、得克萨斯州和加利福尼亚州已经实现了全国范围内开放所有无人测试, “AutoX创始人肖建雄告诉《财经》。2020年底,AutoX在深圳宣布了中国第一批车内全无人/远程控制的Robotaxi车队,自动驾驶公司文远智行也获得了中国首个智能网联汽车远程测试许可,在广州路域内进行全无人驾驶道路测试测试范围。目前,全自动驾驶汽车在上海是不允许上路的。《方案》提出开展非安全人员检测试点工作,这是企业的高度要求。对此,中智行和AutoX等多家自动驾驶公司告诉《财经》记者,他们希望政府能够在没有安全官员的情况下加快对测试的支持。如果上海的政策发生变化,将在没有安全官员的情况下进行相应的测试布局。据上海市经济和信息化委员会副主任张建明介绍,方案提到,上海将探索自动驾驶法规豁免申请机制。下一步,上海将加快修订智能网联汽车道路测试和示范应用管理办法,并研究特定地区的政策和监管创新。一些法律专业人士指出,现有的交通法规和制度无法适用于真正无人驾驶情况下的责任认定。华东理工大学法学院特聘副研究员王鹏鹏告诉《财经》,目前学术界对自动驾驶相关法规存在重大争议。主要区别在于无人驾驶引发的交通事故应属于侵权责任下的一般侵权责任还是产品责任。根据现行《道路交通安全法》,基于自然人作为驾驶主体的判断,交通事故发生后界定的侵权责任,无论是道路上的驾驶员还是行人,都是自然人,具有明确的刑事责任主体。然而,随着自动驾驶技术的逐步普及,人类驾驶员在驾驶活动中的主导地位不断削弱。当一个人无法控制车辆并发生交通事故时,将事故归咎于车内乘客或安全人员是不合理的。目前,地方关于自动驾驶测试的监管文件大多将道路测试过程中的陪同驾驶员认定为责任人,但这不利于未来实现真正的自动驾驶的明确责任。自动驾驶本身就是一种产品,其产品责任的最终责任方可能是制造商,也可能是卖方。制造商内部既有汽车公司,也有软件提供商,有必要根据数据确定事故责任方,”王鹏鹏说。以特斯拉为例,2016年,美国佛罗里达州一辆处于自动驾驶模式的Model S撞上了一辆白色拖车……

它垂直穿过高速公路,导致车顶被压扁,司机死亡;2018年美国特斯拉发生的两起致命事故也与自动驾驶系统有关;更不用说与翻车的卡车、消防车和追尾警车相撞等各种碰撞事故了。在发生多起事故后,特斯拉表示,自动驾驶仅用于辅助驾驶,无法实现完全自动驾驶,并将其官网上的“无人驾驶”一词改为“未来驾驶”。调查报告显示,特斯拉自动驾驶技术存在局限性,例如将白色卡车识别为天空。然而,最终,驾驶员过度依赖驾驶辅助系统,无法持续监控车辆,成为事故的主要原因。事实上,以人类驾驶员为主体构建的交通法律体系已经被打破。无论是奥迪尚未投入使用的量产L3自动驾驶,还是已经引发多起交通事故的特斯拉自动驾驶,如何在自动驾驶汽车测试中确定交通事故的责任人,都将影响责任认定、处罚、保险赔偿等一系列问题。目前,大多数自动驾驶技术公司都为拥有测试许可证的自动驾驶汽车购买了高额保险。据肖建雄介绍,目前AutoX与平安保险已签署战略合作协议。经过风险研究,专门为无人驾驶汽车设计了溢价和补偿机制。当自动驾驶汽车出现后的侵权责任制度尚未完全建立时,保险制度变得更加重要。但目前,固有的交强险制度仍未能覆盖自动驾驶汽车的高额保险,自动驾驶领域面临“无风险”的尴尬局面。作为回应,多家自动驾驶公司呼吁在交通执法中为自动驾驶建立新的违法处理机制和创新的保险机制。如何平衡技术进步的效率和公共安全?根据世界卫生组织的统计数据,全球每天有3500人死于驾驶事故。根据美国汽车安全最高权威NHTSA的数据,人为失误占车祸的94%,他们认为自动驾驶可以帮助减少这94%的事故。运输工具越新、越安全,而且越旧,它们就越危险。例如,空中飞机的事故率非常低。近年来,高速铁路也引入了非常低的事故率。无人驾驶作为最新技术,聚集了人类文明史上最先进的技术,安全系数非常高。然而,据《财经》记者报道,人们已经习惯了开车,由于习惯而产生的非理性偏见并不意味着开车是安全的。但正如多家自动驾驶公司一再强调的那样,尽管在大多数情况下不需要手动接管,但L4级以上的自动驾驶仍然存在长尾问题。电动汽车百人会的研究报告指出,如今的自动驾驶技术可以处理90%的常规路况,但剩下的10%影响巨大,需要90%的时间才能解决。人工智能无法处理的这些极端路况需要发现和收集数千亿公里的路测数据,让机器能够不断学习和迭代升级。但商业运营有限,企业难以承担部署大量自动驾驶测试车的成本;

科技公司没有收入,研发成本有限,但不改进技术的政策更难实施。关于政策限制与实施需求之间的矛盾,范晓旭表示,过于开放的政策是一把双刃剑:过于严格的政策可能会成为行业发展的障碍,但如果政策的发展速度快于技术,就会导致行业的无序状态。在技术尚未完全成熟的情况下,如果发生安全事故,全线开通或运营可能会给普通人的生命财产造成巨大损失。政府需要谨慎,因为如果发生什么事情,不仅会影响到哪家公司,还会导致整个行业陷入停滞甚至历史倒退, ”范晓旭说。无论是探索自动驾驶法规豁免申请机制,还是启动安全员免费测试和高速高架测试试点,上海市政府都在寻求技术和政策之间的平衡。政策法规需要平衡技术升级和公共安全,这是保障技术应用。同时,技术也是制定政策法规的基础,需要针对不同的技术制定不同的政策甚至一套完整的政策标准体系,相互补充。“自动驾驶公司小马智行的一位人士告诉《财经》,上海的相关政府部门经常对企业需求进行研究,企业也可以与政府部门进行密切深入的沟通。目前,上海已经为22家企业的152辆汽车颁发了道路测试和示范应用资格,排名第一该国的企业数量和牌照数量。开放测试道路总数已达560公里,形成嘉定、临港新区、奉贤区、浦东金桥(600639,股吧)区四大测试示范区,测试内容侧重点不同。对此,多家自动驾驶公司表示,希望上海市政府允许在更具商业价值的地区进行道路测试和商业运营试点,并开放市中心的CBD区域,包括黄浦区、静安区、徐汇区、长宁区、虹桥机场等。复杂的路段将更有利于机器学习。建议在可测试区域参考外国法规,例如在繁华地区(如美国旧金山)进行道路测试。上海的测试区可以扩大到更繁华的地区,”一位中国知识分子告诉《财经》。

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