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各地探索服务自动驾驶交通管理新举措******
各地探索服务自动驾驶交通管理新举措
如何为“聪明的车”建设“智慧的路”
本报记者 董凡超
驾驶座上没司机，汽车也能上路行驶？或许，这就是未来的日常。随着5G通信、物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术的快速演进，自动驾驶已经逐渐从蓝图走进现实。
2022年12月，上海市十五届人大常委会第四十六次会议表决通过《上海市浦东新区促进无驾驶人智能网联汽车创新应用规定》，旨在推动产业高质量发展，保障道路交通安全。
通过地方立法回应创新驱动下产业发展诉求的做法不仅在浦东一隅。《法治日报》记者梳理发现，近年来，各地各部门将自动驾驶作为科技创新支撑加快建设交通强国的重要领域之一，积极推进自动驾驶技术发展与应用，在政策法规、标准规范、技术研发、试点示范等方面开展了一系列工作。
创新发展
多个部委有举措
清华大学法学院教授余凌云告诉记者，完善自动驾驶汽车准入制度要在充分了解自动驾驶汽车的基础上，制定一套合理而透明的市场准入标准，现行的汽车驾驶自动化分级国家标准将汽车驾驶自动化等级划分为L0-L5级。
近年来，我国智能网联汽车产业飞速发展，目前正处于技术快速演进、产业加速布局的关键阶段。除了明确分级标准外，相关部委已开展包括深化试点示范、完善政策环境、推动基础设施建设等工作。
在出台发展政策方面，交通运输部、工信部、公安部印发《智能网联汽车道路测试管理规范(试行)》；交通运输部联合发改委等11个部门出台《智能汽车创新发展战略》。
在推进标准规范制定方面，工信部、交通运输部、公安部推动相关标准化技术委员会协同合作；在国家车联网产业标准体系框架下研究智能交通标准体系；制定营运客车、营运货车安全技术条件；编制《公路工程适应自动驾驶附属设施总体技术规范》。
在推进测试验证方面，交通运输部认定6家封闭场地测试基地(北京、西安、重庆、上海、泰兴、襄阳)；推动测试区数据共享、结果互认，提升测试服务水平；制定《自动驾驶封闭测试场地建设技术指南(暂行)》。
在推进试点示范方面，交通运输部开展新一代国家交通控制网和智慧公路的试点；推动5G通信和北斗导航等技术的应用；在北京、上海、河北等地推进一批自动驾驶和车路协同试点项目。
目前，各部委正坚持“鼓励探索、包容失败、确保安全、反对垄断”的原则，在地方先行先试、产品准入试点、智能交通基础设施建设等方面多措并举，持续推动我国自动驾驶汽车行业高质量发展。
上路行驶
制度保障少不了
2021年6月23日，依据全国人大常委会授权，上海市十五届人大常委会第三十二次会议全票通过决定，支持浦东新区高水平改革开放。一个新名词——浦东新区法规，进入公众视野。由此，上海拥有两类不同性质的地方立法，一类适用于全上海，一类专门为浦东制定，在浦东新区实施。
浦东新区法规明确，开展无驾驶人智能网联汽车道路测试、示范应用、示范运营，车辆应当具备最小风险运行模式，配备处于无驾驶人状态的显示装置以及故障或事故后的警示装置，经过有驾驶人智能网联汽车道路测试并达到规定里程或时间。开展智能网联汽车创新应用的路段、区域由市交通部门会同公安、经济信息化、通信管理等部门根据道路基础条件和实际需要划定并组织开展验收。验收通过后，应当向社会公示，并在该路段、区域及周边设置相应标识和安全提示。
山西省阳泉市作为全国首个全域开放自动驾驶的地级市，目前已开展全市200公里道路自动驾驶测试运营工作，50个交通路口路侧基础设施完成智能化改造，形成市域级车城网。2021年9月，阳泉市多个部门出台了《阳泉市智能网联汽车示范应用管理办法》，对自动驾驶载人测试进行了支持。
重庆市永川区和湖北省武汉市均出台管理规定，允许获得资质的示范应用主体开展车内无安全员的远程测试、示范和商业运营，为开展自动驾驶业务的企业提供详细的指导和支持。
在政策支持下，中国在自动驾驶技术研发和应用方面均位居世界前列。各地法律、规定之于自动驾驶，态度是——鼓励创新、包容审慎、循序渐进，实行分级分类管理，按照从低风险场景到高风险场景、从简单类型到复杂类型的要求，确保安全有序、风险可控。
余凌云指出，自动驾驶真正获得普及，还需从全国立法层面为产品准入和道路准入提供统一的合法性支撑，预防和应对技术的不确定性挑战，寻求道德伦理的正当性。
“自动驾驶可通过地方立法进行试验来积累经验，最后在国家层面形成统一立法。”余凌云认为，自动驾驶立法应当坚持创新性、前瞻性、开放性的理念，并以“渐进式”立法思路为宜。
保障安全
公安机关在行动
走进阳泉市的数字经济产业园，自动驾驶车辆不时从身边驶过。
记者在采访中了解到，阳泉市公安局交警支队四大队为自动驾驶车辆开放了200公里的测试道路，支持其规模化测试运行。并针对区域内住宅聚集区、商业大厦等地周边人员流动性大、即停即走现象多、管理难度大的特点，设置了专用停车位和停车牌，进一步规范了自动驾驶车辆停车行为。
据阳泉市公安局交警支队四大队副大队长胡鹏飞介绍，在日常管理中，该大队打造智能网联示范区的专门勤务模式，创建了“线下巡逻与线上巡检”相结合的管控机制，以机动中队为单位，“路长”每天对辖区道路交通情况进行巡逻，如遇自动驾驶汽车存在交通违法行为，及时通知测试安全员，并对企业进行通报。同时，还制定了专门的交通事故处理程序，为及时处置交通事故及安全事件提供机制保障。
此外，该大队每月都会组织专人深入企业进行交通安全知识宣讲，详细检查安全员的资质及车辆的安全性能，严禁不符合安全要求的车辆上路行驶。
在北京市亦庄新城设立的高级别自动驾驶示范区，科技带来的崭新变化正在改变群众的出行体验——北京交管局联合有关科技公司开展基于自动驾驶车辆感知设备的交通事件举报应用研究，以及基于手机定位的紧急求助、信号灯绿波护航研究等联创课题研究，探索自动驾驶与交通管理的双向赋能，全面提升群众出行的安全感与科技感。
余凌云表示，自动驾驶的技术革命可能导致与自动驾驶汽车相关的法律问题层出不穷，也会赋予交通管理全新的执法重点并带来了技术层面考验。在可预见的未来，公安交管部门应当重点解决自动驾驶汽车的事故责任认定、隐私保护与网络安全等问题。
“交通管理未来也会依托物联网技术的应用高度智能化、自动化、网络化，真正具有‘千里眼、顺风耳’，做到取证实时化，智能预防事故主动化。公安交管部门也应积极延展科技触角，用有效、精准同时不侵犯隐私的执法手段，护航自动驾驶技术应用行稳致远。”余凌云如是说。
图为2022年12月23日，山西省阳泉市公安局交警支队四大队民警对辖区自动驾驶车辆道路交通通行情况进行巡逻指挥。 崔凯 摄
人工智能如何做到可信、可用？专家热议：把责任归结到个人******
中新网北京12月11日电 人工智能治理的理想状态，是人工智能技术能做到可知、可信、可控、可用。而在现实中，人工智能技术手段虽然非常强大，但是离完美、完善仍有相当的距离。从技术角度和技术应用角度，人工智能的发展如何做到扬长避短？
近日，在2022人工智能合作与治理国际论坛上，专家围绕该话题进行了讨论。
中国工程院院士、鹏城实验室主任高文认为，现阶段很多技术还处于发展的过程中，如果过早地说这个不能用、那个不能用，可能会抑制技术本身的发展。但反过来，如果什么都不管，也不行。
“因此，现在更多还是从道德层面多进行引导。同时，做技术的人，也要尽量把一些可能的风险、抑制工具，即约束风险的工具，尽快想明白。自己也做，同时号召大家做，两者结合。”他说。
清华大学智能产业研究院国强教授、首席研究员聂再清认为，我们要保证能够创新，但同时不能让创新对我们的生活产生破坏性的影响，最好的办法就是把责任归结到个人。
“技术的背后是有人在控制的。这个人应该时刻保证工具或创新在危险可控的范围内。同时，社会也要进行集体的监督，发布某个产品或技术，要能够召回、撤销。在创新和监管之间，当然是需要平衡的，但归根结底，还是要把责任落实到个人身上。”他指出。
瑞莱智慧RealAI公司联合创始人、首席执行官田天补充道，在技术可解释性方面，需要去进行技术发展与相应应用场景的深度结合。大家需要一个更加可解释的AI模型，或者更加可解释的AI应用。
“但我们真正想落地的时候，会发现每个人想要的可解释性完全不一样。比如：模型层面的可解释，可能从研发人员角度觉得已经很好了，但是从用户的角度是看不懂的，这需要一些案例级的解释，甚至通过替代模型等方式进行解释。因此，在不同领域，需要不同的可解释能力，以及不同的可解释级别，这样才能让技术在应用场景发挥最好的作用。”他说。
将伦理准则嵌入到人工智能产品与系统研发设计中，现在是不是时候？
高文认为，人工智能软件、系统应该有召回的功能。如果社会或伦理委员会发现这样做不对，可能带来危害，要么召回，要么撤销。
高文说，应用的开发者，系统提交或者最终用户让他去调整的时候，他应该有责任。如果开发者发现已经踩线了，应该给他一个保护机制，他可以拒绝后面的支持和维护，甚至可以起诉。“不能只说哪一方不行，光说是开发者的责任，他可能觉得冤枉，因为他只提供工具，但有时候是有责任的，只是说责任怎么界定。”
“在人工智能的发展过程中，一方面要建立一些红线。”田天建议，比如，对于人工智能的直接滥用，造假、个人隐私泄露，甚至关联到国家安全、生命安全的，这些领域一定要建立相关红线，相应的惩罚规定一定要非常清晰，这是保证人工智能不触犯人类利益的基本保障。
“在这个基础上，对于处于模糊地带的，希望能留有更多空间。不光是从限制角度，也可以从鼓励更加重视伦理的角度，促进合规地发展。”田天称。
2022人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办，清华大学人工智能国际治理研究院(I-AIIG)承办，中国新闻网作为战略合作伙伴，联合国开发计划署(UNDP)、联合国教科文组织(UNESCO)等国际组织、国内外学术机构支持。(中新财经)
（文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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