一
“在国内，现阶段根本无法生产出一款符合上路标准的无人驾驶汽车”，一位汽车行业资深人士告诉钛媒体。得出这样的结论，此业内人士的逻辑是国内并没有一个与无人驾驶汽车相关的标准来监管，在无人驾驶法律法规方面存在严重漏洞。
“严格来说，只要是无人驾驶汽车上路行驶，现阶段在国内都是违法的”，他补充道。
以百度无人驾驶汽车为例，去年12月在国内首次实现了城市、环路及高速道路混合路况下的全自动驾驶之时(查看钛媒体报道：《百度无人驾驶车完成路测，“开车”时可以握着女朋友的小手了》)，就有汽车专家分析称，百度路试的这辆经过改装的BMW3系GT，至少涉嫌违反《机动车登记规定》中关于不得擅自改装的规定，且其自动驾驶系统与所改装的车辆的长期兼容性、稳定性都存有疑问。
除此之外，一旦路上行驶的无人驾驶车辆失控，且手动控制也无法纠正，造成严重后果，视具体情况，项目负责人和进行改装、路试的直接人员都有可能承担过失危害公共安全罪，乃至危害公共安全罪所对应的刑事责任。而对于危害公共安全罪，我国刑法中可适用的最高刑罚是死刑。
如此看来，想要无人驾驶汽车尽早普及，立法似乎已经迫在眉梢。
这或许也可以理解为何在刚刚过去的两会上，李彦宏旗帜鲜明的提议政府加快无人驾驶政策法规的制定和执行，当时李彦宏给出了两点理由：
现有汽车行业的相关行业标准、技术标准、法律法规及保险等都不适用于无人驾驶车;
无人驾驶相关的地图内容、测绘资质等规定也阻碍了无人驾驶车的发展。
除了李彦宏，吉利董事长李书福也提出了自动驾驶立法的相关议题。无论是互联网巨头还是传统汽车厂商，想必都不想错过无人驾驶这一未来的大风口。
但侧面也衍生了另一个问题，当无人驾驶汽车达到没有技术障碍的阶段时，缺乏了法律规范，是否会阻滞整个行业的发展?
二
事实上，不只是国内，国外同样面临无人驾驶立法难题，上周 Google 无人车主管 Chirs Urmson 就致信联邦交通部部长 Anthony Foxx，希望自动驾驶相关法规能够统一适用于联邦法律。同样，在3 月 15 日，通用、德尔福和 Lyft 联合发表了要求统一立法的需求。
此次关于无人驾驶立法的诉求并不是他们第一次提出，去年十月，为了加快自动驾驶立法进程，沃尔沃、谷歌与奔驰先后表态，如果自动驾驶车在自动驾驶状态下发生事故，或者因为技术原因发生事故，厂商愿意承担责任。
之所以再次呼吁统一立法，原因在于尽管在美国已有内华达、佛罗里达等数个州通过了关于无人汽车的法规，使得谷歌等企业能够有法可依的进行无人汽车的研发测试，但是美国23个州的立法者最近几年出台了53部监管无人驾驶汽车的法案，涉及的关键问题包括事故责任和测试规则。
谷歌、通用等企业认为，如果每个州都制定自己的规则，而没有统一起来，那么在各州的边境地区运营无人驾驶汽车就会面临不利环境，这会严重阻碍安全创新、跨州商贸、国际竞争等问题，并最终阻碍无人驾驶汽车的部署。
要知道，现在 Google 的无人驾驶汽车每进入美国一个州的某个城市，都必须经过当地交通局的审批，如果实现了统一立法，谷歌无人驾驶汽车不仅可以更快的抢占市场先机，同时在上路的过程中也可以积累大量的行驶数据以及路段信息。
虽然立法程序紧张缓慢，但至少根据美国联邦法律，谷歌无人驾驶汽车已经可以被视为司机了，承认谷歌无人驾驶汽车为司机对包括谷歌、特斯拉以及传统汽车厂商而言，都是一个利好的消息。
如此看来，无人驾驶立法如此迟缓的症结也并非政府不作为，更多的是囿于无人驾驶系统的复杂性，如何在人为操作、无人驾驶状态机器操作之间找到一个平衡的界限，最大程度的保证安全，这也是令标准制定者头疼的难题。下图就很全面的呈现了一辆无人驾驶汽车行驶时的状态，足以见系统程序之繁琐。
除此之外，从国内外汽车产业的现状来看，无人驾驶汽车并没有做好广泛部署的准备，人类显然也没有做好彻底离开驾驶座的准备，相信很多人坐在无人驾驶车里，遭遇复杂路况时，还是会不由得去手动操作。
三
如果说在过去6年中，谷歌无人驾驶汽车行驶274万公里，遭遇事故11起，没有一次是被认定是无人驾驶技术导致的。那么，今年2月中旬，一辆谷歌改装版雷克萨斯SUV在硅谷山景镇与一辆低速行驶的公交相撞，则瓦解了谷歌无人驾驶技术零事故的记录，因为此次涉及到无人驾驶车自身的误判。
这次事件毫无疑问又将影响无人驾驶立法的进一步发展，事故发生之后，加州政府就表示如果相关厂商由于一些行为或疏忽大意，导致自动驾驶汽车在公共道路上的测试给公众造成风险，那么有可能被暂停或禁止继续测试。
不过随后谷歌就表示，只要无人驾驶汽车像一幢房子那样安全时，普通用户才能买到这样的汽车。谷歌同时对事故原因作了解读：
当时的实际场景是，我们的无人驾驶汽车遇到情况，准备采取措施，而公共汽车驾驶员也开始猜测我们的无人驾驶汽车到底要干什么，结果是双方的判断未能有效达成一致，进而导致碰撞事故发生。
从谷歌的回应中可以看出，在人与机器产生正面博弈时，谷歌似乎还是更倾向于机器算法比人类聪明。
相对于谷歌的激进态度，在政府监管和实现无人驾驶合法化这点上，特斯拉 CEO 马斯克则公开表示现在向监管部门提出对全自动无人驾驶合法化不是一个好时机，因为数据不够充分。
“当统计数据能够表明，无人驾驶汽车要比有人驾驶更加安全的时候，监管层对无人驾驶做出判断会更稳妥。监管部门需要看到支撑可靠性的数据”，马斯克如此说道。
四
除了汽车本身技术导致的安全问题以及机器与人之间碰撞的伦理纠纷之外，与智能驾驶汽车的发展阶段和等级分类也有着莫大的关系。相比美国的分级少了一个 CA (Conditional Automation)，未来中国智能网联汽车将分为 DA、 PA、HA、FA 四级：
DA 指驾驶辅助，包括一项或多项局部自动功能，并能提供基于网联的智能提醒信息;
PA 指部分自动驾驶，在驾驶员短时转移注意力仍可保 持控制，失去控制10 秒以上予以提醒，并能提供基于网联的智能引导信息;
HA 指高度自动驾驶,在高速公路和市内均可自动驾驶，偶尔需要驾驶员接管，但是有充分的移交时间, 并能提供基于网联的智能控制信息;
FA 指完全自主驾驶，驾驶权完全移交给车辆。
以上四个等级，恰恰是无人驾驶汽车普及之路必然经历的阶段，也就是说立法必须是分阶段进行的，同时法律制定的滞后性，很可能会将一些新技术直接扼杀而无法广泛应用。
百度首席科学家吴恩达此前在接受连线杂志采访时也坦言，自动驾驶技术需要一个明确的法律框架，以处理合法性及责任归属问题。与此同时，吴恩达主张一种称之为自动驾驶的 “轨道铺设策略”，先由一小部分限制区域开始，让这部分区域 “允许自动驾驶”，而后再扩展开来。
吴恩达甚至把这种策略称之为实现安全自动驾驶汽车愿景最快的方法，因为一方面这种方法使必要的基础设施改建更容易得到落实，也给了行人和人类司机时间理解计算机如何驾驶，预测计算机会有什么行为，行人、人类司机、机器算法三者都会有一个渐进的学习过程。
吴恩达关于技术与伦理的演进逻辑，似乎也给予了无人驾驶立法些许灵感，和无人驾驶汽车上路一样，立法也不可能一蹴而就，只能是循序渐进。其实，美国加州针对无人驾驶“开绿灯，同时泼冷水”的法律规范就颇具借鉴和指引意义，其中有关键的两点：
1、无人驾驶汽车可以上路，但是不能“无人”，必须有一个具备驾驶资质的驾驶者坐在驾驶位上;
2、无人驾驶汽车在设计方面必须拥有方向盘、油门踏板、制动踏板等传统机动车具备的基本操控装置，以防突发情况驾驶人可以随时接管并掌控。
参考加州的立法程序不失为一种就近的选择，不过在中国国情以及路况如此复杂的现状之下，无人驾驶汽车尚且停留在实验室阶段，更别提立法机关对待无人驾驶立法的战略性模糊态度了，这也难怪百度前不久宣称将在美国硅谷测试无人车，并且将抽调硅谷研发团队，投入到无人驾驶汽车的研究了。
如此看来，当我们在讨论立法之时，汽车厂商们首先把无人驾驶技术力求做到成熟，提高驾驶安全系数，似乎更为必要。
