撰文/N.E.S 吴征



当法律遇上“驾驶脑”然后……

撰文/N.E.S 吴征

“2035年，这是个机器的时代。”

2004年，一部风靡全球的科幻电影《机械公敌》（大陆译为《我•机器人》）上映，提出了机器人与人和谐相处的“三大法则”：第一：机器人不得伤害人类；第二：除非违背第一法则，机器人必须服从人类的命令；第三：在不违背第一及第二法则下，机器人必须保护自己。

假如未来无人驾驶汽车被装上了“驾驶脑”，其是否也该遵循如此法则呢？而在此法则之下，又该如何衡量生命的价值？

案例一：

去年11月，谷歌无人驾驶汽车以低于40km的时速，在平均时速为60km的加州山景城道路上行驶，造成一定的交通滞缓和安全隐患，从而被交警拦下询问并警告。

谷歌无人驾驶汽车的基本原则是在守法的前提下保证安全。然而，“无人驾驶汽车过于追求安全，从而减低行驶的速度，会给正常通行的道路交通带来安全隐患。”加州大学圣迭戈分校设计实验室主任唐纳德·诺曼说道。可想而知，在交通状况错综复杂的环境下，无人驾驶汽车出于对安全性的保障，会很难上路行驶，而且周围时常出现的行人，甚至会让自动控制系统一直处于制动状态。

案例二：

在今年2月份发生的一次由无人驾驶汽车并线引发的事故中，谷歌无人驾驶汽车以不到每小时两英里的速度缓慢向左侧车道并线，同后方驶来的公交车发生碰撞。

尽管谷歌承认了事故的责任，但仔细分析，这场“并线侧碰”其实是可以避免的。据了解，事故中的公交车速度并不快，仅为每小时15英里，而谷歌无人驾驶汽车缓慢并道的动作，却会给公交车司机带来一个“误导”信号——前车示意后车先行。而实际上，谷歌无人驾驶汽车只是在坚守“安全”、“慢行”的底线。要知道，在这种情况下，无人驾驶汽车只要在并道前后尽量减小与周围车辆的速度差，就能很大程度上避免事故的发生。

案例三：

据国外媒体报道，一辆谷歌无人驾驶汽车在准备经过红绿灯时，车内系统检测到路口对面有车辆正以较快的速度驶来，为了避免冲撞事故的发生，无人驾驶汽车当即选择向右侧变道。

从“防患于未然”的角度来看，谷歌无人驾驶汽车做出如此反应值得肯定。不过，从现场的实际情况看，对面驶来的车辆最终却是在红灯亮起前减速、停车，之前的加速动作仅是在尝试是否有足够的时间通过红绿灯。但是，在这种前提条件下，谷歌无人驾驶汽车这一“变道”动作，反倒带来了很大的安全隐患。

“自动驾驶汽车未来将成为汽车行业的发展方向，建议加快这一领域的相关立法。”在今年的全国“两会”期间，吉利集团董事长李书福针对自动驾驶汽车法律立案问题提出提案。无独有偶，百度CEO李彦宏也针对这一问题提出提案，他表示：“建议尽快修订和完善无人驾驶相关的法律法规，为无人驾驶汽车的研发、测试和商业化应用提供制度保障。”

实际上，无人驾驶汽车在进行公开路测时，所造成的交通事故屡见不鲜。去年底，谷歌无人驾驶汽车在美国加州进行测试时，在一处红绿灯路口准备右转，被后方一辆同样想要右转的汽车以6km/h的速度追尾。这种情况并不少见，去年4月，一辆无人驾驶汽车在转弯时因检测到路口中行驶的另一辆汽车而突然减速，导致后方车辆来不及刹车而追尾。

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尽管事后警方均认定后方车辆负全部责任，不过，无人驾驶汽车频繁的紧急制动、减速低于正常速度行驶等行为，已经影响到其他驾驶员的主观判断。这也引起业内的一片争议，当无人驾驶汽车的逻辑，与人类固有的驾驶习惯相违背时，事故的责任该如何判定？是否依旧按现有法律来执行？而且，未来无人驾驶汽车的相关法律规范又该如何统一，立法方向又该如何确定？这一切问题都需要政府和汽车产业人士去思考。

“过于谨慎”惹的祸

此前，美国密歇根大学运输研究学院通过研究发现，无人驾驶汽车的事故率是常规车辆的两倍，且事故多为后方车辆的低速追尾。究其原因，则是由于驾驶员的习惯与汽车自动驾驶的“过于谨慎”存在“冲突”，从而间接导致事故率的提高。尽管依据现有的法律、法规，能够确定事故的责任主体。不过，仔细分析历次事故的缘由，一些本可以避免的碰撞，却因尚不完善的自动驾驶技术而导致事故发生。如果，仍以传统的事故判断方式去判定无人驾驶汽车的事故责任归属，未免显得不太准确。基于此，“应尽早地进行自动驾驶汽车的立法预案工作。”在李书福看来，这项工作已经刻不容缓。

基于目前的事故责任，相关法律暂时不会影响无人驾驶汽车的发展。

然而，“无人驾驶汽车的立法又需要以何为依据？”上海交通大学教授、汽车节能研究所所长殷承良坦言，任何法律的出台，都要经过相当长时间的论证。“因此，立法前针对无人驾驶汽车上路后所带来的问题进行研究，是相当有必要的。”殷承良告诉《新能源汽车新闻》，在未来，无人驾驶汽车和传统汽车并存上路的情景，将会持续很长时间，而二者之间事故责任的认定，同样值得去研究和探讨。

当前，汽车自动驾驶技术与法律、社会的相容性一直是令人深思的问题，究竟应该让法律变革去迎合无人驾驶汽车的发展，还是让后者去适应原有的社会及法律环境？对此，殷承良表示：“任何技术的发展，不得脱离现有的伦理、道德，以及固有的法律架构。”他认为，随着技术的不断完善，当智能辅助驾驶功能大量出现在汽车上时，法律将会出现局部条文的修改或增加。而当前，自动驾驶技术尚不成熟，还是应该基于现有交通法律，去限制或者允许无人驾驶汽车的行为。交通运输部交通干部管理学院教授张柱庭表示：“基于目前的事故责任，相关法律暂时不会影响无人驾驶汽车的发展。”不过，“有关无人驾驶汽车的上路资格，还是应该推动《道路交通安全法》的相关立法修改。”张柱庭补充道。

“学习能力”或将解决法律瓶颈

正如美国Medium平台科技板块总编Steven Levy所讲：“关于无人驾驶汽车的大规模面世，目前进度也许已经进行到95%，但是最后的5%将会付出更大的精力。”而这“最后的5%”，也必将涉及人工智能系统的完善程度。此前，中国工程院院士李德毅曾提出“驾驶脑”的概念，旨在通过“感知”和“认知”功能，使汽车拥有学习能力。“‘驾驶脑’懂得忽略和聚焦，从而更加专注于驾驶过程中的安全，并忽略与驾驶无关的大量信息。”李德毅表示，“驾驶脑”就和“人”一样，会学习不同的驾驶特性，随着汽车行驶的时间越长，积累的经验也会越丰富。从这一点我们不难想到，日前多次战胜职业围棋选手的谷歌围棋人工智能程序—— AlphaGo，就是凭借自身学习功能，以及专注于棋盘的“心理状态”，使其越战越“猛”。对此，殷承良认为，未来大多数无人驾驶汽车也会具有学习能力。“比如，同品牌的车型一定会卖到不同的地区，而通过自学功能，使得整个汽车的自动驾驶功能可以更好地适应所处的环境，并不断优化。”他表示，这种自我适应、学习的技术路线，是非常合理的。

或许，当无人驾驶汽车具有学习能力后，法律瓶颈，甚至道德、伦理等问题都会迎刃而解。毕竟，“驾驶脑”的唯一学习标准，就是人的驾驶行为。

无人驾驶应从多维度考虑

目前，国内外众多汽车厂商在部署无人驾驶汽车的发展路线时，大多数以研究辅助智能驾驶为出发点，并通过不断研发迭代相关技术，逐渐提高汽车的智能化程度，以达到局部乃至完全的自动驾驶功能。不过，像谷歌、百度等在无人驾驶领域发力的互联网、IT企业，似乎就直接定位在最高等级的自动驾驶技术的研究。目前，对于这类技术路线的分歧，业内曾多次产生争论。对此，殷承良解释，两种技术路线的选择，是基于不同维度的考虑。“此前，美国交通局将无人驾驶分为五个等级，以汽车为核心逐步实现自动驾驶功能，而具有丰富汽车制造经验的传统车企，会更加倾向于对汽车智能化技术的层层突破。”他还表示，另外的一个维度则是体现在车联网这一方面。

而对于这一维度，殷承良将其分为三个等级。第一级，汽车通过自身传感器实现基本的辅助驾驶功能；第二级，汽车能够实现与外界的互联、互通，通过网络等通信技术去接收道路中的人、车、物等所产生的信息；第三级，汽车具有学习能力，对接收到的信息进行处理，实现全面的智能化。可见，让无人驾驶汽车具有学习能力，“驾驶脑”的概念正是属于这种维度，先打造以传感器为基础的“感知”系统，并以此为基础逐渐形成“认知”与“学习”的功能。不过，在殷承良看来，两种技术路线的融合，才是无人驾驶汽车未来发展必然之路。

“无人驾驶汽车还是一个交通体系的概念。”奔驰新能源汽车研发高级经理来振华表示，未来还应考虑城市出行的问题，在事故责任判定、交通拥挤、出行安全等方面，单凭技术上突破，并不能带来整体城市交通的改善。因此，在设定无人驾驶汽车的发展路线时，还用从整个城市的规划来考虑。

现有法律或许能够帮助解决多数问题，但对无人驾驶汽车来讲，所涉及的法律会更加复杂。随着无人驾驶汽车技术快速迭代，社会文明的发展也要跟上产业的脚步，而法律也应如此。相信在“两会”政协委员们提出“关于无人驾驶汽车相关法律立案”的提案过后，相关政府会加强这方面的重视，并着手准备无人驾驶汽车“立法”的研究和探讨。