转自：中国经济导报
据统计，截至今年1月，广州已累计开放1298条智能网联汽车测试道路和10条高快速测试道路。目前，自动驾驶网约车、无人巴士、干线物流以及无人配送等多场景示范应用正在有序开展。图为在广州南沙区，乘客在小马智行自动驾驶无人商业化出租车上点击开始行程。新华社
本报记者 | 艾丽格玛
2025年3月29日深夜，一辆搭载领航辅助驾驶（NOA）系统的小米SU7在安徽省德上高速公路发生碰撞后爆燃，夺走了车内3名年轻人的生命。
智能驾驶技术安全性被广泛质疑，自动驾驶行业被推至舆论风口浪尖。许多人不免心生疑窦，智能驾驶，普通人还能用、敢用吗？
全世界最好的智能驾驶，也只能做“辅助”吗？
想要回答这个问题，先要看一下当前的技术发展到底到了哪个程度。
目前在智能驾驶领域，全球已有不少入局者。目前，中美两国可以说是智能驾驶领域的主要参与者。
在中国，华为、百度、小鹏汽车、理想、小米等企业都在研发和应用智能驾驶技术上可圈可点。华为在5G通信与AI融合的自动驾驶策略上具有深厚积累，其ADS智驾方案采用多传感器融合路线，算法架构不断升级，并持续与其他车企合作造车，持续构造智能驾驶座舱产业链。百度旗下的Apollo自动驾驶出行服务平台，其萝卜快跑已在多个城市落地应用，技术涵盖高精地图与实时数据融合等。小鹏XNGP城市智能驾驶系统用高清地图、端到端大模型技术提升对复杂城市路况的感知和决策能力。此外，造车企业比亚迪推出“天神之眼”，计划将其集成到全车型阵容中；比亚迪与华为智驾合作的方程豹系列汽车也已推出上市。此外，还有一些专注做智能驾驶技术支持的公司，如地平线、小马智行、文远知行等。
美国的企业则有特斯拉、Way-mo和通用汽车、福特汽车等。特斯拉的完全自动驾驶（FSD）系统已覆盖城市道路场景，通过持续的软件更新和数据积累，不断提升系统性能，在功能上已实现诸多突破，如自动辅助导航驾驶、自动泊车等。Waymo作为Alphabet公司（谷歌母公司）的子公司，是自动驾驶领域的领导者之一，其L4级自动驾驶技术在多个城市进行了广泛测试和商业化运营。而传统车企如通用汽车旗下拥有Cruise Automation等自动驾驶技术公司，致力于开发自动驾驶出租车等服务。福特汽车则通过与Argo AI等合作，积极推进自动驾驶技术的研发和应用。
那么，全球已有的智能驾驶企业之间，技术水平差异如何？
在今年3月底举行的中国电动汽车百人会论坛上，博世智能驾控系统中国区总裁吴永桥的一句话引起不少讨论。他表示，“在我看来，很多人不一定认同，特斯拉一段式端到端的基座模型算法水平是断代式领先其他的智驾方案，至少领先1~2年。”他提到的“端到端的基座模型算法”，是特斯拉去年12月底推出的FSD V13版本特点之一。
在中国市场，由于我国法规禁止道路数据跨境传输，特斯拉没有直接使用中国路测数据训练模型，其中国版FSD功能仅支持L2级辅助驾驶，且存在频繁误判交通信号灯、违规变道等问题。2025年3月首批用户实测FSD功能时，系统在几小时内即出现闯红灯、压实线等违法行为，被调侃“12分不够扣”。特斯拉合作整合本土化地图数据，重点优化车道标记与信号灯识别，但初期效果并未达到本土厂商的无图方案水平。
根据高盛2025年1月发布的测试报告，FSD V13的关键干预距离（即系统需要人类接管的间隔里程）为400~450英里（约643~724公里），97%的驾驶过程无需人工干预。Waymo在美国加州城市环境下的关键干预记录则是每8.5万英里（约13.7万公里）一次，而中国的智驾系统目前尚无相关数据。如果从智驾分级的角度来看，工业和信息化部的数据显示，2024年上半年，中国乘用车L2级辅助驾驶及以上新车渗透率达到55.7%，其中具备NOA功能的新车渗透率达到11%。根据4月1日正式实施的《北京市自动驾驶汽车条例》，L3级自动驾驶刚刚开始获得合法上路身份。
可以看到，由于市场进入要求不同、道路状况和评测标准有差异，目前的“智能驾驶水平”只能依赖于个人主观感受体验，并没有一个放之四海而皆准的客观衡量标准。但从事故发生率来看，似乎还没有哪个智驾系统有了所谓“阶跃式”的技术差异，都仍然只是“辅助”的程度。
事故频发，智驾何时比人驾安全？
根据特斯拉《2023年影响力报告》，开启FSD的车辆，2023年每百万英里（约161万公里）行驶里程中，平均事故率为0.21起，相比2022年的0.31起下降了32%。2024年一季度，开启Autopilot自动辅助驾驶功能的特斯拉车辆，单次平均安全行驶里程达到1228万公里，达到平均水平的11.4倍。此外，根据最新发布的报告，Waymo的自动驾驶车辆在实际运营中的事故率相比传统人工驾驶车辆下降了80%。2024年7月至2025年2月，Waymo共报告38起触发安全气囊或导致伤害的严重事故，其中仅1起事故明确归责Waymo，3起责任存疑，其余34起均系他方责任。
2021年底，中汽中心、同济大学、百度联合发布了一份《自动驾驶汽车交通安全白皮书》，提出“自动驾驶感知功能相较于人类驾驶汽车能力受限问题能够提前发现90%以上的事故案例”。因此，该白皮书认为，自动驾驶汽车能够有效避免因车速、车距、同向驾驶、违反交通规则和人类缺陷等因素导致的事故发生，能够减少1/3以上的事故场景发生。
目前来看，3年多前的这份报告数据显然过于乐观了。
根据《自然-通讯》去年6月18日发表的一项研究，自动驾驶车辆确实在大多数场景下比人类驾驶车辆发生的事故更少，但这是在特定情境下的数据：研究人员发现，自动驾驶车辆在执行常规驾驶任务，如保持车道位置和根据车流调整位置时一般更安全、更不容易发生事故；在发生追尾和侧面剐蹭事故时也更安全，事故发生率相比人类驾驶分别降低了50%和20%。但必须注意的是，该研究同样指出，自动驾驶车辆在特定情境下似乎更易发生事故——比如在晨昏弱光环境下、转弯时，事故率分别高达人类驾驶的5.25倍、1.98倍。
从智驾事故的角度来看，最近几年随着智能驾驶的进一步普及，与智能驾驶相关的重大事故时有发生，每家智驾企业都或多或少出现过智驾情况下的事故。从用户体验的角度来看，消费者对智能驾驶的喜爱也与担忧并存。
此外，还有一项重要的因素必须考虑，那就是人类驾驶员接管时间差的问题。美国斯坦福大学的研究人员在自动驾驶车辆的接管行为方面进行了研究，探讨了驾驶员在接管自动驾驶车辆时的行为变化。研究表明，驾驶员在接管自动驾驶车辆时，通常需要一定的时间来适应车辆的控制行为，尤其是在车辆的速度或转向行为发生变化的情况下。而根据目前发布的信息，发生事故的小米SU7，其NOA仅在极短时间内由驾驶员接管，几乎没有留出反应余地。这是智能驾驶系统与人类驾驶员在紧急情况下交互的重点问题。
因此，正如同济大学汽车学院教授朱西产所说，无论是国内头部企业的NOA，还是特斯拉的FSD，其实依然停留在“辅助驾驶”的水平，使用这些智能驾驶系统时，驾驶员依然需要观察周边环境，发现系统无法正确响应、出现事故风险时，需要接管才能防止事故发生。
智驾是法律责任的模糊地带？
智能驾驶事故的责任认定是全球法律体系面临的共同课题。
北京策略律师事务所张烨阳律师表示，如果是车主自己驾驶失误或者意外事件造成事故发生，则跟产品和厂商无关。但如果是因为车辆硬件或者车机系统设计缺陷导致事故发生、驾乘人员损伤，则会适用产品侵权责任。陕西海普睿诚律师事务所郭永林律师表示，现行法律未对L2和L3级自动驾驶责任作专门规定，但可依据过错责任原则和产品责任规则进行责任划分，具体责任需通过司法鉴定及详细的事故调查确定。
我国现行规定对辅助驾驶事故的责任划分形成的基本规则是：驾驶员需承担主体责任，厂商仅在系统设计缺陷导致事故时承担连带责任。L2和L3级辅助驾驶系统需明确“驾驶员是驾驶安全的责任主体”，驾驶员需全程监控路况并随时接管。郭永林提出，类似案件中，法院一般会认为驾驶员开启辅助驾驶后未尽注意义务的，需承担主要责任。
民法典和道路交通安全法明确规定了机动车交通事故责任的承担方式，然而，这些规定主要基于有人驾驶的假设，未能充分考虑自动驾驶汽车中责任主体的多样性和技术因素的影响。民法典进一步明确了交通事故赔偿的顺序，但在自动驾驶汽车背景下，这一顺序需要重新评估，特别是事故责任可能涉及车辆制造商或软件开发商的时候。
值得注意的是，推荐性国家标准《汽车驾驶自动化分级》（GB/T40429-2021）基于驾驶自动化系统能够执行动态驾驶任务的程度，根据在执行动态驾驶任务中的角色分配以及有无设计运行范围限制，将自动化分成0级至5级。该国标从3级自动驾驶开始，目标和事件探测和响应的对象从驾驶员变为了系统，动态驾驶任务后援也从驾驶员变为了动态驾驶任务后援用户。此外，有部分先行地区制定了自己的自动驾驶相关准则。
国标和地方性标准中，已经对不同等级的自动驾驶/智能辅助驾驶做出了定义；然而，法律法规的指定由于有着一定的滞后性，我国还没有国家层面专门针对自动驾驶汽车的法律法规，现行法律大多是基于人类驾驶的情景制定的，对于自动驾驶引发的新情况和新问题缺乏明确规定。
在实际的判决中，对于自动驾驶汽车交通事故的刑事归责认定主要依据刑法、道路交通安全法等法律法规。但这些法律法规对于自动驾驶汽车的规定还比较模糊，缺乏具体的操作细则，导致在实际应用中存在一定的困难。由于自动驾驶汽车的技术复杂性，事故发生后，很难确定事故的原因是由于自动驾驶系统的故障还是由于驾驶员的操作失误。事故发生时，涉及电子数据、技术记录等新型证据，其收集、保存和解读需要专业的技术手段和法律规范。此外，自动驾驶汽车的行驶数据通常由汽车制造商掌握，这也给证据收集带来一定的困难。
而美国各州立法也呈现显著差异。例如，加州要求自动驾驶厂商购买不低于500万美元的保险并承担主要责任；得克萨斯州沿用传统交通法规，将L4级事故责任归于车主。
欧盟通过《人工智能法案》建立更严格体系，强制车企公开算法逻辑并设立独立数据监管机构。德国《自动驾驶法》规定L4级事故由厂商担责，且每车需投保1000万欧元。
在中国科学院院士欧阳明高看来，L3级自动驾驶需要尽快解决相关法律法规问题，L4级自动驾驶需要积累经验循序渐进，暂时不宜提出全民自动驾驶。目前多数车企仅愿为L4级以上事故担责，技术成熟度与法律认定出现错位。轻舟智航联合创始人、CEO于骞直言，当智驾事故责任从驾驶员转向车企，才是自动驾驶等级跃迁的核心标志。衡量是不是真正的L3，在于出事故后车企敢不敢赔付——“敢赔才是真L3。”
还是那句话，在法律法规尚不完善、技术发展尚未达到可以完全替代人驾之前，不能将生命安全交由一辆不成熟的“自动驾驶”汽车来决定。
