余承东“被罚”背后：智能驾驶的“AI与规则”之辨
春节期间，华为智驾董事长余承东发布信息表示，自己从安徽老家开问界M9回深圳，全程几乎都用的是智能驾驶，但方向盘不允许长时间离手的规定，使其两次被禁用智能驾驶。这引发社会关注，发人深省的问题是，什么是智能驾驶？如何对其进行治理才能更好地满足社会持续健康发展需要？
作为工业文明的产物，四次工业革命不能离开汽车，不断改变着人们的生产生活方式。
1776年，英国发明家瓦特改进了蒸汽机，此后欧洲科学家相继研发以蒸汽为动力的设备、器械，人类自此进入工业革命时代。之后，英国制造出了蒸汽汽车和有轨电车。美国、日本则分别在第二次工业革命和第三次工业革命过程中，实现了汽车的规模化流水线生产、强化了汽车工业电气化。时至今日，第四次工业革命历史机遇下，中国新能源汽车和无人驾驶汽车脱颖而出，成为全世界领先者。
然而，目前大多数车企的智能驾驶级别为L2级，未达到完全无人状态下的无人驾驶层级。余承东驾驶的问界M9只是智能驾驶辅助，不是无人驾驶汽车。华为自称为L2.9级无人驾驶，“无限接近L3的高阶智能驾驶”，但依照国家、行业的标准，L3以下的级别均为辅助驾驶功能。
根据华为发布的信息，问界M9搭载了HUAWEI ADS 2.0高阶智能驾驶辅助系统，硬件部分由1个激光雷达、3个毫米波雷达、4个开门防撞毫米波雷达、12个超声波雷达、11个高清摄像头组成，能轻松实现540感应覆盖，可通过实景呈现来完成高速、城市领航、无车位线自动泊车等功能。其实，高速路跟车巡航、自动泊车等辅助驾驶功能，在高端汽车行业已是标配，已不是什么新鲜的前沿技术。
既然只是辅助驾驶，那么一旦车辆发生事故，驾驶者首先要承担事故责任。自然地，人手不离方向盘要求是合理合法的，无可厚非。
自动驾驶场景很复杂，辅助驾驶系统在技术上仍难以达到完全无人驾驶水平，在数据训练上也远远不足，严格限制使用条件既是对司机负责，也是对路面其他车辆安全负责。
不能因司机自己觉得此时此境下驾驶安全就自由放宽限制条件（如在路况好的情况下人手可以离开方向盘超过3分钟），因为这些细则评估需要大量客观数据且立法需要长期过程。
在北美地区，早在七年前，通用汽车推出的L2级辅助驾驶系统Super Cruise就提供了“脱手驾驶”功能，用户都能够在限定区域内（绝大多数是北美地区的高速路段）开启辅助驾驶，双手离开方向盘，但注意力仍需集中。
近年来，因辅助驾驶引发的事故，无论是在国内还是国外都并不少见。最终的结论虽然都是“驾驶者未能集中注意力”。但这也反映了辅助驾驶在部分极端情况下，存在失效的可能性。
特别是，这种极端情况下的失效，通常难以在标准化测试中得以体现。也就是说，即便监管设立一个“脱手”辅助驾驶的入门门槛，也不可能测试出所有极端情况。
可见，只要责任方是驾驶者，那么无论可不可以脱手，实质上都对人的行为和注意力进行了严格约束。从这个意义上讲，只要AI不能承担起兜底责任，限制人手不离方向盘其实就是对驾驶者的一种强制保护。
从中得出的一个基本结论是：目前距离真正的智能驾驶（或称无人驾驶）还有很大距离，对辅助驾驶技术采取司机主责治理思路是必要的，人手不离方向盘等限制要求合情合理合法。
从全球来看，无人驾驶汽车发展慢于预期。人类对无人驾驶的向往由来已久，但由于对技术和场景的界定不同，导致很难追朔无人驾驶汽车的历史起点。
一个代表性的事件是，1925年发明家霍纳迪（Francis Houdina）展示了一辆无线电控制的汽车，车辆在无人控制方向盘的情况下，在曼哈顿的街道上行驶。令大众产生丰富联想的则是富有科幻色彩的影视作品，例如几十年前的007系列电影中就出现了无人驾驶汽车追逐场景。
通用、大众、奔驰、谷歌等也多次推出雄心勃勃的无人驾驶汽车生产计划，但无一例外，进展都不及预期。
日前，被誉为“无人驾驶第一股”的图森未来从美国纳斯达克退市，成为全世界首家主动退市的无人驾驶公司，折射出当前高阶无人驾驶仍难以商业化落地的窘境。
走出实验室的第一步是上路测试，这也是全球无人驾驶所处的阶段。美国、英国、日本等汽车大国往往在特定城市特定区域内，允许特定公司特定车型的无人驾驶汽车上路测试。例如，伦敦设立了无人驾驶汽车测试路线，允许Wayve（英国无人驾驶初创公司）、日产等无人驾驶汽车上路测试，但英国监管部门要求上路的自动驾驶汽车必须有人监控，并能随时切换到人工驾驶模式。
除了上路测试，无人驾驶车辆还被大量用于特定场景的配送。这种使用类似于无人售货机和短途配送员。例如，京东推出的无人车大多数都用在最后一公里配送，能轻松实现在小区内、商业区内的配送。这种无人驾驶车辆跟传统意义上的在马路上载客的车辆有很大不同，狭义地说它们可能不是车辆。
近日，美国无人驾驶汽车公司“出行新方式”发布召回令，涉及400多辆汽车。去年12月，该公司在亚利桑那州菲尼克斯运营的两辆无人驾驶汽车因系统问题，在几分钟内与同一辆由拖车牵引的皮卡车相撞，未造成人员伤亡。
2024年2月，通用汽车旗下无人驾驶公司Cruise无人驾驶平台高级副总裁兼硬件主管卡尔?詹金斯（Carl Jenkins）宣布辞职。在此之前，该公司已有多名高管离职。Cruise的这一波动荡可以追溯到2023年10月，旧金山的一次事故让加州监督管理的机构暂停了该公司的无人驾驶许可，NHTSA（美国政府部门汽车安全的最高主管机关）也向其发布了召回令，该公司何时重启运营遥遥无期。
我国无人驾驶汽车发展较快，一大优势是车辆行驶数据多、算法训练快。人工智能可能会推动经济社会构建一个新的技术生态，但目前，人工智能技术模型所学习的还是网络上公开的知识，还不能解决具体行业、企业一些个性化的问题，所以要企业在相关的纵深行业、垂直细分行业进行二次训练。
具体到自动驾驶领域，车企需要大量路测数据对复杂场景进行计算，以求做到万无一失。贝恩公司多个方面数据显示，截至去年9月，中国的无人驾驶汽车累计行驶里程达7000万公里，与美国相当。北京在经开区设立了高级别无人驾驶示范区，截至2023年11月，已部署22家测试车企739辆无人驾驶车辆，实现了无人零售、无人配送等8大类应用场景（无人驾驶出行服务Robotaxi、无人零售、无人配送、无人巡逻、无人接驳、Robobus、干线物流和无人驾驶环卫），累计为大众提供常态化出行与生活服务超200万人次。
由此，我们不难得出另一个结论：高水平智能驾驶（无人无人驾驶）仍处在测试阶段，已经上路，但限于特定区域、特定车辆和特定用途，行业发展焦点在于基于大数据投喂对AI算法进行训练。
在技术进步和数据积累的同时，无人驾驶全面上路，仍将面临社会治理困境。没有社会规则和交通法规的深层次变革，即便是成熟的无人驾驶技术也难以落地。
人手能不能离开方向盘，只是很初级的问题，今后无人驾驶或辅助驾驶的事故赔偿、车险缴纳、AI如何承担刑事责任等问题将不断涌现。
汽车行业的进步必然伴随社会规则制度的变迁。历史上，英国曾经因制度僵化而限制了汽车行业发展。1865年，由于英国公众和马车夫对路上横冲直撞的蒸汽机汽车不满，觉得“又吵又危险”，英国议会迫于压力通过了一部《机动车法案》。该法案规定，任何在道路行驶的机动车，必须有3人驾驶，还要有人在车前50米处挥动红旗引导，且机动车时速不能超过每小时4英里（每小时6.4km）。
人类对安全的要求很高，而包容性很低，这就决定了对无人驾驶精准度要求极高，且治理规则趋于严格。
从我国现行法规来看，除了部分测试阶段的无人驾驶车辆可以“脱手驾驶”甚至是“无人驾驶”外，其余情况都要求驾驶员时刻握紧方向盘。目前，主流的辅助驾驶最多算半无人驾驶，并不是纯粹的无人驾驶，社会规则仍是针对人类驾驶员而做出。交通规则主要是针对司机的，车企推出的智能辅助技术，也是从“辅助”视角做出了使用说明书和免责条款等内容。
自动驾驶面临的深层次社会治理问题有很多，其根本在于，AI用于解放人类还是控制人类？
答案当然是解放人类。那么，解放人类之后，AI工作过程中交通事故责任由谁承担？人不承担相应的责任，只拿AI工作带来的好处？这么理想的情境能够发生吗？
简单地说，如果责任是汽车生产企业，那么就需要制定车企如何赔偿交通事故、承担法律责任（包括有几率发生的刑事责任）等规则，并从车企视角对（远程）驾驶者作出使用细则要求；如果责任在AI服务商（如大型平台公司），那么就需要制定平台责任范围和适用条件；如果责任在驾驶者，那么就需要在现行法规下修改调试部分规则。申言之，在认定主要责任方的基础上，详细分解车企生产责任、平台服务责任以及驾驶者使用责任。在责任明确后，各方能够准确的通过自身实际情况作出大胆创新和应用。
展望未来，人工智能技术将加快发展，无人驾驶汽车全面上路或将更依赖社会治理的突破。近日，美国OpenAI公司发布的AI视频生成工具产品Sora，继ChatGPT之后再次引爆人工智能热潮。相比技术进步，我们可能更需要一场思想大解放、大讨论，以期及早适应无人驾驶在内的人工智能社会的到来。
