加州机动车辆控制局公布智能驾驶卡车法规草案 (加州机动车辆蒸发排放标准和试验程序)

媒体得知，加州机动车辆控制局(California Department of Motor Vehicles)周五公布了智能驾驶汽车在高速公路上运转的规则草案，为智能驾驶卡车末尾长途运输铺平了路途。

该国度机构正在规整齐个框架，该框架最后将要求轻型和重型操作的安保驾驶员。该机构在10月14日之前接受对草案言语的书面反响。

该法规草案出台之际，智能驾驶技术正面临安保监管机构对触及该技术的多起撞车和异常的严峻审查。8月下旬，一辆特斯拉电动半挂卡车在加州北部的Emigrant Cap左近出现异常，要素是发起机起火，形成一条高速公路封锁了半天以上，未有人员伤亡。美国运输安保委员会也对这起撞车起火异常展开了考察。

假定取得赞同，这些规则对智能驾驶卡车运输初创公司来说或许是一个微小的胜利，这些公司押注于这项技术的展开和提高，但也会要挟到卡车运输的任务岗位。

谷歌(GOOGL.US)旗下Waymo和通用汽车(GM.US)旗下Cruise等智能驾驶汽车公司都曾因触及其智能驾驶汽车的异常与监管机构出现过抵触。8月22日，为完毕美国国度公路交通安保控制局(NHTSA)的安保性考察，Cruise赞同召回近1200辆智能驾驶车辆。该公司努力向州和联邦官员保证其车辆的安保性，并心愿最终恢复无人驾驶出租车的运营并末尾不要钱。

---

乱花迷眼的智能驾驶落地之战，传统车企却要以“稳”取胜

近年来各种新动力 汽车 的迸发，不只是动力路途上的一次性大革新，也促进了其他相关技术的大开展，譬如说智能驾驶技术。 假设没有那些不按常理出牌的新造车企业跳出来搅局，只是遵照传统车企有板有眼的开展路数，恐怕ACC自顺应巡航就差不多已是这项技术的天花板了。 相比于纯电驱动，智能驾驶技术有着更大的想象空间，它改动的不只是 汽车 ，甚至可以改动人们未来的生活方式。 目前舍得在智能驾驶技术上破费巨额投入和精神的不只要新造车企业，众多的 科技 企业与出行公司相同也将智能驾驶视作了占领未来市场的技术制高点，更是干劲十足。 在一切已落地的技术中，特斯拉的Autopilot被公以为是量产车里最好用的智能辅佐驾驶性能。 Autopilot不只能让车辆依据状况在车道内智能辅佐实施转向、减速和制动，还可以成功智能驶入和驶出高速公路匝道与立交桥岔路口，甚至能在高速公路上智能辅佐变换车道。 马斯克对自家技术也不时是决计爆棚，在2020全球人工智能大会上，马斯克甚至夸口称特斯拉目前已是十分接近L5级智能驾驶，并有决计在年内开发成功L5级别的基础性能。 不过理想远没有马斯克描画的那么完美，在2016年与2019年，美国区分出现了2起特斯拉与白色卡车相撞的事故，事故甚至形成了一人死亡。 2020年6月，台湾也出现了Model3径直撞上侧翻白色卡车的事故，而这几起事故出现时Autopilot系统均为激活形态。 四年时期里，“最好用的智能辅佐驾驶性能”一直未能处置识别“白色卡车”这类看似简易的疑问，这难免会让人们对智能驾驶技术的开展前景发生疑心。 相比马斯克，何小鹏对智能驾驶的看法愈加理性，他将L5级智能驾驶分为了软件开发和技术落地两个层面来看的，以为技术层面的开发在短期内是可行的，但技术的落地至少还要求3-5年时期。 阿里AI实验室首席迷信家王刚也曾在接受媒体专访时表达过相同观念，他以为智能驾驶落地的最大难点是当下驾驶算法在很多状况下还不能有效地处置路途上的复杂交通状况，场景的多样性才是智能驾驶面临的最大应战。 除了技术瓶颈之外，法规也是制约智能驾驶技术落地的一个要素。 虽然目前美国部分州、欧盟、日本等兴旺国度和地域已对智能驾驶启动了相关立法，但普遍仅针对L1至L3等级的驾驶辅佐阶段。 法规同时还明白了智能驾驶 汽车 上路行驶只能用作实验用途，并且上路的条件也相当严厉，要求必需有驾驶人监管以便在紧急状况下切换到人工驾驶形式。 从驾驶算法，交通法规，再到智慧交通所需的V2X基建等各个层面来看，目前L4/L5级的智能驾驶技术还尚不具有落地的条件，因此现阶段量产车们大多搭载的都是以“车道坚持性能+自顺应巡航系统+主动刹车”等为基础的L2级驾驶辅佐技术。 虽然不少车型在此基础上还搭载了诸如智能并线辅佐、智能泊车辅佐、自顺应弯道巡航等一系列主动安保辅佐系统，宣传时也会打出“L2.5级”、“L2+”的字样，其实还是属于L2级范围。 传统车企在驾驶辅佐技术的宣传上远没有那么保守，但实践上那些一线车企有着相同强悍的竞争力，而且相比于新造车企业，传统车企关于智能驾驶技术的了解也有清楚的区别。 以特斯拉为代表的新造车企业们希冀技术可以直接控制车辆行驶，彻底束缚驾驶者，但近些年来所出现的多起事故还是证明了将 汽车 控制权交给机器多少还是存有风险。 而以沃尔沃、凯迪拉克等为代表的传统车企则以为运行智能驾驶技术的目的是为了让车辆行驶更安保，不要求再去以智能驾驶的级别当作噱头。 这种理念上的差异，在凯迪拉克的Super Cruise（超级智能驾驶）系统这里表现的尤为充沛。 Super Cruise系统不只是凯迪拉克技术先进性的标签，更是通用 汽车 成功“零事故”美妙愿景的一个关键里程碑。 这两年通用 汽车 在电气化革新方面的步子迈得不小，而为传统车型装备诸如Super Cruise系统等前瞻 科技 相同也是通用 汽车 一种自我退化与改造的方式。 在智能驾驶技术方面，通用 汽车 既有以Super Cruise系统为代表的渐进式开展，也有以Cruise Automation智能驾驶技术为代表的跨越式开展，而这两项技术的目的除了能够束缚驾驶者之外，更关键的还是为了进一步的增加事故。 在2012年测试Super Cruise系统时，通用及其研讨协作同伴针对驾驶辅佐性能的运行启动了少量研讨，研讨显示在长途行驶中，车道智能坚持和全速范围自顺应巡航可以有效协助驾驶员减轻驾驶负荷，但这项技术也会有反作用，一些驾驶者会在驾驶辅佐性能开启后专心干一些别的事情，比如吃早餐、办公或许看资讯等，而这些又都是潜在的安保隐患。 美国国度公路和交通安保控制局（NHTSA）也曾在一份超越5,400起交通事故原因的研讨报告中标明，41%的事故原因是驾驶员留意力分散。 正是基于这点，通用 汽车 才在Super Cruise系统的开发中参与了驾驶员留意力坚持系统，并将其与OnStar安吉星相关联。 相同基于安保思索，Super Cruise系统的发布时期也曾被数次推延。 2014年通用 汽车 曾初次对外宣布Super Cruise系统将会在2016年正式推出，但到了2016年1月Super Cruise系统却被宣布推延，要素是强光会影响车辆前方摄像头的任务状况，使其无法确认车辆前方状况，从而形成车速的不稳如泰山。 在通用 汽车 看来，Super Cruise系统必需是在能够完全保证驾驶员安保性的前提下才可推出，这一点与某些新造车企业优先成功驾驶辅佐技术的商业化，随后再经过用户数据积聚来成功技术更新迭代的途径显然是不同的。 2017年Super Cruise系统终于搭载在了量产的凯迪拉克CT6身上，并与当年春季在美国和加拿大市场正式上市。 截至2020年5月，在北美地域Super Cruise系统每周新增行驶里程超11.3万公里，并已成功超越880万公里安保行驶无事故记载，充沛表现这项技术的成熟牢靠以及安保。 2020年7月，两款搭载Super Cruise超级智能驾驶系统的凯迪拉克CT6 28T车型在国际上市，Super Cruise系统也立刻成为吸引消费者的技术招牌。 仰仗着驾驶员留意力坚持系统和高精度地图数据系统这两大中心技术，整合BLUELINE蓝线车道中央行驶坚持系统和全速域自顺应巡航系统，辅以高精度GPS定位，并与原有ESS智能守护安保系统的实时摄像头与雷达传感器构成弱小互补，CT6 28T超级巡航型甚至可以实如今高速公路上释放双手驾驶，这也为驾驶者带来了更为轻松智能的全新驾乘体验。 虽然像马斯克那样时时辰刻对L5级智能驾驶纸上谈兵还为时过早，但无法否认现阶段的智能驾驶技术也正处在质变阶段，蔚来、吉利、沃尔沃等新老造车企业也都在不同场所表示有或许会跳过L3级直接研发L4级智能驾驶技术，这也扑灭了消费者们对未来的等候。 而保证安保也并非是Super Cruise系统的全部内容，消费者能够从Super Cruise技术中取得什么利益相同是通用 汽车 一直在思索的疑问。 2020年年终，Super Cruise系统也迎来了一次性技术更新，增强之后的Super Cruise系统能够在确认路途安保的状况下，依据驾驶员的要求在高速公路上执行智能变道。 此外，车辆控制软件、用户界面以及智能驾驶辅佐下的灵活表现均片面更新，使Super Cruise系统愈加直观易用。 增强版超级智能驾驶系统将在北美率先搭载于全新一代凯雷德、2021款CT5和CT4。 新老 汽车 企业在智能驾驶技术方面不只要着不同的动身理念，在落地环节中也显示出了不同的技术途径，新权利们注重于有限或许的未来，而老牌车企们则更慎重思索于当下。 而新老权利的智能驾驶落地之战，消费者究竟会站哪一边？市场销量将会发布最终的投票结果

小马智行莫璐怡：智能出行，革新启动时 | 汽车产经

2021年12月16日，由中国汽车工程学会和中国智能网联汽车产业联盟结合主办的2021第三届国际汽车智能共享出行大会在广州花都开幕。 小马智行副总裁莫璐怡以《智能出行：革新启动时》为主题宣布演讲。

莫璐怡在演讲中分享了小马智行在智能驾驶出行范围的通常以及对智慧出行的了解。 在过去五年开展中，小马智行逐渐构成了两个关键的业务开展方向，聚焦于乘用车出行范围以及重卡物流范围。

而随着最近小马智行在北京取得智能驾驶出行商业化试点容许，Robotaxi的开展也进入到了新的阶段，经过商业化让系统进一步锻炼，同时不时打磨智能驾驶出行服务。

下一步，小马智行要努力于成功智能驾驶真正的无人化与规模化开展。

以下为演讲实录：

谢谢掌管人的引见，各位嘉宾，大家好！我叫莫璐怡，是小马智行的副总裁，也是广州研发中心的担任人，同时我也是小马智行Robotaxi这边的担任人，今天我的演讲主题叫“智能出行：革新启动时”，在末尾之前想问大家一个疑问，您眼中的智慧出行它是什么样？在我眼中，智慧出行是未来的一种生活方式，能为你提供一个愈加安保、方便和高效的出行体验。

接上去的十几分钟，希望经过小马智行的一些创新通常跟大家分享在我们眼中的智慧出行。 小马智行在过去五年的开展历程当中，我们不时努力于去提供一个愈加安保；愈加先进；愈加高效的智能驾驶出行体验。 那么我们目前曾经在中美四个关键城市去设置了我们的研发中心，刚刚也在深圳树立了第五大研发中心。 那么我们目前其真实中美曾经积聚了超越900万公里的智能驾驶里程，同时我们也十分注重跟行业同伴的协作。 目前我们跟全球和国际顶级的主机厂，包括丰田、现代、一汽和广汽集团树立了协作，共同讨论未来智能驾驶出行。

在2020年2月时，我们迎来了丰田4亿美元的投资，目前我们公司累计的融资资金超越11亿元，总估值超越53亿美元，是全球上估值最高的智能驾驶企业之一。

那么在过去这五年开展当中，我们逐渐构成了两个关键的业务开展方向，如今聚焦于乘用车出行范围以及重卡物流范围。 在乘用车当中，我们目前更关注Robotaxi智能驾驶出行服务，在重卡物流范围，我们重点做支线物流以及“仓到仓”物流的这样一个重卡物流的范围。

在分享智能驾驶出行服务Robotaxi方面的一些进度之前，想分享一下RoboTruck方面所取得的一些效果，去年末尾成立了卡车独立的事业部，并且将愈加大的资源投入到智能驾驶重卡的研发和商业落地的一个进程当中。 目前先后在广州、北京失掉了智能驾驶重卡的测试牌照，同时在广州取失掉了路途运输的容许。 截止到目前，智能驾驶的重卡成功了超越5万公里的商业里程积聚，并且运送了超越1.6万吨的货物。 接上去的时期里进一步投放到重卡范围，希望经过智能驾驶技术可以经过日后拿到的快递是经过小马智行的重卡去运送的。

作为小马智行Robotaxi这边的业务担任人，我也很快乐看到在这方面的进度，在过去几年当中其实是失掉十分加快的提高，在2018年的2月正式在中国地下路途上去推出了首支常态化运营的智能驾驶车队。 其真实那个时期点，整个智能驾驶行业在中国处于萌芽阶段，还没有任何一个城市有相关的法律法规去支持智能驾驶的路途测试，但是智能驾驶自身的开展是不能依托仅在实验室外面去做模拟仿真，它必要求走到地下路途上。

所以我们在2017年10月，把中国总部落户广州之后，2018年的2月就正式在中国的土地上，在中国的地下路途上去末尾了智能驾驶的常态化测试。 在同年12月，正式上线了PonyPilot ，这是中国首个Robotaxi的出行服务。 2019年的时刻把目光放到了美国加州，取得了美国加州关于智能驾驶的容许，同时在加州推出了面向群众的首个Robotaxi服务，事先比Weymo更早的时期推出了智能驾驶服务，往年的时期外面，Robotaxi失掉了愈加规模化的一个落地部署的开展。

从4月末尾先后在广州、北京和上海全部地更新了Robotaxi出行服务，PonyPilot目前在这三个中央片面对外地的居民提供日常服务，如今每天都有十分多的乘客来经常使用智能驾驶服务去任务；去出行；去购物；或许是去一些公共设备外面去成功他们所希望的每天日常通行的义务。

那么我们刚刚在2021年的11月，刚在北京的时刻也获准了在北京开启智能驾驶出行的商业化试点，这关于小马智行来说，甚至包括关于整个智能驾驶行业来说都是一个十分十分关键的里程碑事情。 在今天取得商业事情容许时所拍上去的照片，目前在北京的智能驾驶出行服务逐渐从不要钱测试转向了不要钱运转，使得整个Robotaxi的商业闭环第一次性得以片面打通，正式从过去的测试迈向到了商业化形式的一个验证阶段。

当然了，在商业化的初期还不是以走量为主，更多是希望经过Robotaxi商业化的一个尝试去让智能驾驶系统失掉更进一步的锻炼，同时呢，也是希望说进一步去打磨整个智能驾驶出行的服务。 理想上，在失掉这样智能驾驶商业化示范的容许之前，包括整个智能驾驶系统各技术的才干，包括整个服务的控制、配套，也包括数据安保、信息安保等各项环节都是经过了严厉的审核；严厉的考验才干去末尾我们商业化的示范。

那么我们也十分等候在2022年的时期点中，我们可以在更多的城市，包括像广州，可以看到更进一步关于智能驾驶出行的商业化试点的落地。 这是一个我们简易的效果表。 在过去这几年的时期当中，整个智能驾驶出行服务其实是取得了十分不错的一个效果，我们不时以为在开发的智能驾驶系统，其实是像“虚拟司机”普通的角色，它可以向老司机普通在城区外面去处置各种各样复杂的场景，去处置不一样的天气状况，把我们的乘客可以安保温馨地送达目的地。 目前我们曾经在五大城市，包括北京、广州、上海以及美国加州去展开了智能驾驶出行服务，至今累计的订单量超越了50万单，同时我们也失掉了客户们十分十分好的一个评价，在5分的评价体系当中，用户的综合评分曾经高达4.9分。

整个智能驾驶的里程积聚超越了900万公里，这是什么样的概念呢？相当于围绕地球赤道200圈，或许是说我们看月球与地球的距离，这900万公里曾经可以是来回的十圈，出行当中还有一个统计的数据，这是我们第一次性对外宣传的数据。 整个出行服务外面，智能驾驶的里程占比在总里程中的占比超越98%，这说明我们在整个出行服务当中，智能驾驶的才干曾经失掉了十分好的一个验证，我们曾经可以在很多不同的场景当中都可以完全由我们的系统来很好地去处置，来协助我们成功服务出行体验的优化。

技术的优化其实给我们带来的是一个什么样的觉得呢？今天我希望经过三个不同的例子来跟大家分享一下，其实刚才在早一点的分享嘉宾提到：智能驾驶要处置十分多长尾的场景，没错，要求很多长尾场景的处置才干。 这些长尾场景随着技术的不时优化逐突变成十分日常的场景。 这里是三个不同的例子：

第一，关于极端天气的一个处置才干。 其真实三四年前，刚从加州到来中国末尾路测的时刻，其实我们关于雨水天气的处置，关于沙尘暴天气的处置才干都是十分有应战的。 由于像加州一年都不下一次性雨，但是我们到来中国之后，像广州一年有1/3的时期都会有雨水天气，今天也有点小雨，北京会有沙尘暴的天气，经过整个智能驾驶软配件的优化，包括软件方面会经过更多深度学习的方式帮我们去优化感知的才干，配件方面做了传感器、自清洁的系统来协助我们优化传感器的才干。 经过目前的方式，我们目前关于整个极端天气的处置才干是十分好的，98%的测试里程当中也有十分多是雨天甚至暴雨天所发生的。

第二种场景是关于各种各样复杂场景的处置才干，在北京、上海和广州会启动十分多智能驾驶的测试和出行的服务。 在这样的智能驾驶场景当中，北京十分多的路口要处置很多“无维护左转”、“无维护直行”，广州会十分不一样，有十分多自行车的人群共同经常使用这样的路途，有十分多人车混杂的场景。 上海的人车狭窄，所以我们跟其他交通的交互会做得愈加频繁。 像这样一些场景的处置，目前的系统才干也曾经像一个老司机普通，十分灵敏、丝滑地去处置紧急的场景，让大家有十分好的一集体验。

第三个举了一个小生物的例子，在路上碰到十分心爱的小生物，但是它体积小，移动速度快，关于传感器来说也有十分高的难度。 像激光雷达看到小生物的点是比拟少的。 在摄像头外面，由于小生物十分小，摄像头难以识别。 经过多传感器识别的技术，经过深度学习的技术，经过感知预测的才干，使得今天关于小生物小物体的识别也能失掉很好精度的保证，同时我们可以做出十分温馨的一种反响。

除了技术之外，除了智能驾驶技术之外，我们其实也要求一个弱小的后台控制平台，使得我们可以让一切的智能驾驶车辆随时随地坚持一致的分歧性，一致的步伐，同时可以更好地配合起来，让它在城市当中给我们提供很好的出行体验。

那么我们其实有自研一整套的车队控制平台，这个平台从智能驾驶车辆的消费、验证的全智能化流程末尾；到车辆行走环节中的实时信息共享；到整个软配件版本的控制和更新；直到Robotaxi出行体验当中的各种各样的出行服务，以及一些用户体验和车辆表现的智能化剖析等等，都在这样一些平台当中全部集合在一同，它就像军队的“指挥官”普通指挥着一切智能驾驶的车辆在路上高效安保地行驶，来协助我们提供好的出行体验。

那我们下一步究竟要做什么呢？让智能驾驶的出行未来真正能够发生价值有两个十分关键的点：

第一，做到真正的无人化，要把司机真的从车辆外面撤掉，这样我们要提高安保性，增加人为的要素所发生的这种交通事故，同时，也可以给整个车辆提供一个愈加好的团体独享空间，来提供它的体验。

第二，规模化。 我们要做更好量产才干的树立，同时我们要做规模化地部署，在各大城市去部署上万台的智能驾驶的车辆，去给我们提供出行的体验。

那么我们在往年的时刻，其实也在广州和北京拿到无人化测试的一个牌照。 这张照片其实是新华社的记者在我们失掉到北京无人化测试牌照之后所拍摄的照片。 这个照片上可以看到，首先我们的车辆里是没有司机的形态在路途上传驶；旁边窗户外面是一台传统的出租车，车上的无论乘客还是司机都在张望着这台车辆，也是某种水平上印证了整个时代的变迁，其实我们也看到智能驾驶并不是属于未来，曾经是“未来已来”的一种觉得。

Autonomous Mobility Everywhere。 智能驾驶触手可及，它曾经不只仅是一个口号，智能驾驶不再是科幻片外面的黑科技，它曾经融入到一切人的生活当中。 那么我们看起来，智能驾驶其实就是给我们提供一个未来智慧出行的一个最中心的技术，它最终一定会给我们提供愈加安保；愈加高效；愈加方便的一种体验。 最后一点点时期想经过一个小短片来进一步展现小马<a href=titl

“我被汽车撞了，对方没有驾驶员！”

狂奔的智能驾驶需不要求被关进笼子？

“喂！我被汽车撞了，对方没有驾驶员！”

这句话看起来或许很魔幻，假设出现在10年前，或许会成为一集《走近迷信》的节目，但是如今对我们来说或许更是抱着吃瓜的心态来看这件事。

近日微博上爆出一段车祸视频，视频车辆与右侧行驶的智能驾驶测试车出现了剐蹭，然后无法思议的事情出现了，肇事车辆居然拂袖而去，只留下视频车在原地。

对此，涉事公司官方回应，“事故就是十分细微的车辆轮胎处接触，曾经第一时期处置了，和司机也达成了分歧，不存在押逸相关的疑问”。

关于智能驾驶的事故曾经不是第一次性出现了，虽然任何技术在开展的环节中都会面临曲折，但是这项技术研发的一大动身点就是增加人为要素惹起的交通事故。

虽然智能驾驶还没有完全走进我们的生活，可一路狂飙的智能驾驶测试正在与正常出行出现着抵触。

没有方向盘的汽车

美国国度公路交通安保控制局在7月16日发布公告，表示将在未来几周就通用汽车旗下Cruise提出的一项智能驾驶汽车部署请愿书做出回复。 值得留意的是，该设备没有方向盘，没有雨刮后视镜，甚至没有转向信号灯。

像这样保守的做法在智能驾驶行业其实不时存在，由于智能驾驶的初衷就将驾驶员从车辆中束缚出来，末尾的智能驾驶车辆还是和传统车辆一样，有方向盘，刹车和减速踏板，这关键是处于安保思索，保证了安保员能在第一时期控制汽车防止异常出现。

但是随着智能驾驶技术的开展，整个行业从少数几家技术公司在烧钱变成了整个汽车行业的热点，特别是在新动力汽车赛道进入淘汰赛之后，智能驾驶成为了投资热土，同时也涌现了有数初创公司。

依据企查查官方发布的数据显示，2022年我国有5682家从事智能驾驶相关的企业，并且还在以年增长1000家左右的速度在不时扩张。

这面前是国度相关部门的奖励和支持，在政策的推进下北京、上海、广州、深圳等16个城市先后被确以为智能网联试点城市，其中不少城市都划定了测试路段，发放测试牌照给相关企业，展开智能驾驶的路途测试任务。

其中，仅北京就有超越400辆测试车在划定的区域内启动测试，并且测试车辆也做到了从低速智能配送车、乘用车到智能驾驶卡车的全掩盖，末尾还只是像美团、网络、京东等互联网企业，以及毫未智行、新石器、白犀牛等智能驾驶企业在其中占领这市场，但是随着L2辅佐驾驶的普及，各大车企也盯上了L2+及更高的智能驾驶。

仅在北京顺义就有北京现代、理想汽车、北汽越野车、奔驰新动力、京环装备新动力特种车等五家主机厂从事着智能驾驶汽车的研发和测试，同时带动了150家零部件企业。

在上海，智能驾驶的政策不只走得早更走得快，早在2018年上海就在嘉定划定了5.6公里的智能驾驶测试路途，从此上海关于智能驾驶测试的范围末尾不时扩展。

在本月举行的2023全球人工智能大会上，浦东新区更是为首批三家企业发放无驾驶人智能网联汽车路途测试牌照，取得此牌照的企业就可以在浦东行政区域内划定的路段、区域展开车内全无人的智能网联汽车路途测试。

自此全国曾经有包括北京、上海、广州和深圳等多座城市开启了无安保员的智能驾驶测试任务，这就有了开篇讲到的事故，无人的智能驾驶车辆在出现事故后加快离去。

虽然这些无人的智能驾驶汽车都是依据地方法规合法上路的，但是值得留意的是，随着越来越多的城市开放智能驾驶的测试，相关的全国性法规还是缺失的。

法条先行

虽然在法律界有句名言“法律一经制定就曾经滞后”，但是我们还是应该有法律来约束相关的活动，这样既是对群众的维护，同时也是对相关企业的维护。

随着汽车性能的不时更新，配有辅佐驾驶系统的汽车正在不时普及，曾经某品牌的车辆出现事故后，一定有质疑车辆失灵的声响，可以说在那段时期内失灵成为了该车企的标签，并且事故车主和车企对车辆出现事故时的形态存在着不同的说法，让事故判定变得复杂。

相关主管部门也对此作出了法规修正，GB 7258-2017《机动车运转安保技术条件》修正后规则自2022年1月1日起，一切在产乘用车将末尾实施强迫装置EDR（汽车事情数据记载系统）。

让车辆出现事故时的形态了如指掌，分清楚终究是人为要素还是车辆要素。 随着智能驾驶测试的更新，作为曾经关键点的驾驶员消逝了，一旦出现事故，目前的判罚主体就出现了争议，究竟是车辆的责任还是人工智能的责任。

特别是在往年，各家车企关于自家辅佐驾驶的才干都卖力的在宣传，什么L2.5、L2.9等宣传词在被适用，甚至不少车企直言目前没有叫L3只是受限于法规的约束。

德国作为汽车的降生国，不只在汽车工业上走在前列，相关的立法也快于其他国度，2021年3月，德国再次立法，修订《路途交通法》与《机动车强迫保险法》，新法名为《智能驾驶法》于2021年7月失效，支持车辆在特定运行场景下经常使用L4级的智能驾驶性能。

另一汽车制造大国日本在相关法律的制定也走在前列，其中2019年5月经过的《路途交通法》修正案支持L3级智能驾驶汽车上路行驶。 2022年3月，再次修订，支持L4级智能驾驶汽车和智能驾驶机器人上路行驶。

此外，2020年4月失效的《路途运输车辆法》，对L3级智能驾驶汽车给出了定义和准入依据。

在美国，前文提到的美国国度公路交通安保控制局(NHTSA) 发布了《无人驾驶乘员维护安保规范》的最终版。 提出了关于无人驾驶车辆的乘客安保技术规则。

在我国目前还没有明白的全国性法律法规管明智能驾驶，关键是由展开试点的城市自行立法，保证智能驾驶试点的合法性，例如深圳市公布的《深圳经济特区智能网联汽车控制条例》就是我国的第一部中央性关于智能驾驶的法规。

尔后，展开实施智能驾驶测试的城市都采用了相似的措施，保证智能驾驶上路测试的合法性，构成了适用于我国现有国情的地方法规。

但是随着智能驾驶测试的范围扩展，一些潜在的风险也暴露了出来，例如开篇提及的事故在出现后，截止目前还没有官方的调查通报，而且涉事的企业还在展开测试任务，并没有就此安保疑问发生的要素启动通报，也没有说明能否采取了相关技术措施防止事故再次出现。

在智能驾驶技术的不时开展中我们也看到了一些技术滥用的行为在出现，例如不时就有视频曝出司机经过辅佐驾驶的验证BUG来从事一些风险驾驶的行为，对此关键责任必需是在驾驶者自身，但是车企能否能及时的经过技术手腕修复破绽，而不是只弹出一份数项条款的安保须知让驾驶员确认来推脱责任。

在如今汽车产业不时内卷的形态下，卷配件、卷技术曾经成为基本项，于此带来的智能驾驶在加快开展，但如何让技术不失控，就要求相关部门和行业共同努力，把狂奔的技术装进笼子。