![港股配资平台_股票配资开户流程_配资炒股杠杆申请](/images/logo.png)
发布日期:2024-07-19 21:28 点击次数:196
“北京拟支持自动驾驶汽车跑网约车。”近日,一条这样的媒体消息,再次引发了舆论对自动驾驶的关注。
这一消息,实则出自北京市经济和信息化局此前发布的《北京市自动驾驶汽车条例(征求意见稿)》,其中明确支持自动驾驶汽车用于城市公共电汽车客运、网约车、汽车租赁等城市出行服务。
此外,该征求意见稿还明确,自动驾驶汽车可应用于除危险货物运输外的道路货物运输;摆渡接驳、环卫清扫、治安巡逻等城市运行保障;以及国家和本市支持开展的其他应用场景的开放。
“自动驾驶汽车跑网约车”,因离普通人日常生活更近而吸引眼球,但实际上,这一条例规划的却是一盘远超“自动驾驶网约车”范畴的一盘大棋,更值得关注的其实是北京此次发布的条例征求意见稿本身。
这是北京关于自动驾驶的首次立法,并通过这种形式规划了事关自动驾驶未来的方方面面,从中可见北京对自动驾驶未来的雄心。
而在全球视野里,在以谷歌、特斯拉为代表的自动驾驶赛道显著提速的背景下,北京这一立法更具丰富内涵,其涉及的多种应用场景,也为我们描摹出一幅未来生活图景。
立法意义远超跑网约车
浏览征求意见稿,就不难发现,此次媒体报道的“自动驾驶汽车跑网约车”,仅仅是条例涉及的一个方面,甚至并不是最重要的应用内容。
比如,条例明确提到了政府对推动自动驾驶汽车的职责,政府要将自动驾驶汽车产业纳入国民经济和社会发展年度计划,统筹全市区域布局,组织开展自动驾驶汽车创新活动等;同时,政府还须加强与天津市、河北省在自动驾驶汽车领域的协同创新。
这不仅与北京城市发展直接相关,更有京津冀协同视野。为此,条例还详细描述了政府应当如何支持自动驾驶产业的创新研发,包括推动各种标准的制定,支持数据有序开放、授权使用和流通利用,设立监管沙盒,为创新提供包容审慎的监管环境。
比如,条例提出政府应将自动驾驶发展与基础设施建设统筹规划,未来新建、改建、扩建道路,应当为智能化路侧基础设施预留空间。还列举了政府应予支持的各种自动驾驶汽车创新活动场景,“支持自动驾驶汽车跑网约车”即出于这一部分。
其他,还包括鼓励市场主体开发数据产品并提供应用和服务等。同时,条例还涉及自动驾驶汽车上道路行驶期间发生交通违法行为该如何处理、涉及自动驾驶的数据、个人信息安全如何保障等前沿课题。
很显然,这一条例不但将通过立法的方式重点解决特定区域自动驾驶汽车创新活动面临的主要问题,为自动驾驶汽车市场主体提供清晰、透明、可预期的制度规范,还显示了北京在“车路云一体化”建设方面的城市决心。
通过立法扫平制度障碍
如果说,之前人们对自动驾驶的印象还停留在“未来科技”“道路测试”等高端范畴的话,那么,这次北京为自动驾驶立法,则意味着“自动驾驶”正在离真正进入普通人生活越来越近了。
也正因为要迎接自动驾驶广泛进入真实生活,所以才迫切需要出台相应的法律法规来提前建立规范。其中就包括了舆论最为关注的自动驾驶事故责任认定问题。
条例就明确,车辆在自动驾驶系统功能未激活状态下发生道路交通事故的,按照现行规定承担责任。车辆在自动驾驶系统功能激活状态下发生道路交通事故造成人身伤亡、财产损失的,属于自动驾驶汽车一方责任的,由车辆所有人、管理人承担赔偿责任。
为自动驾驶这个新兴事物立法,其实不止是北京所面临的问题,也是整个时代所要面对的问题。在全国层面立法来看,我国道路交通安全法尚缺乏无人化车辆上路的相关规定,将来因应新形势对道路安全法进行修订当不是悬念。
事实上,在整个自动驾驶的发展过程中,都面临现行制度障碍问题,政策、法规与法律的与时俱进必不可少。
比如,根据我国公路法规定,机动车制造厂和其他单位不得将公路作为检验机动车制动性能的试车场地。但是,自动驾驶离不开真实路测。于是,早在2017年,北京市交通委等三部门就联合发布了相关工作指导意见,企业得以申请自动驾驶车辆临时上路行驶。
但作为自动驾驶行业的主要顶层法律,道路交通安全法的修订举足轻重,可以地方立法先行探索,再向全国推广。在此意义上,北京此次推动的立法更值得期待。
“破冰”力度要逐步增大
毫无疑问,从政策到法规,从地方立法到全国立法,是自动驾驶进入寻常百姓生活的必由之路。
而随着自动驾驶距离生活越来越近,立法方面的“破冰”力度也要逐步增大。这包括行为规范的调整,也包括一些政策禁区的放松与打破。
比如,自动驾驶离不开高精度地图导航,但道路或地图测绘一向监管严格,北京这次条例中则有“测绘安全”条目,并提出“支持相关主体开展自动驾驶地图应用试点”。
另外,还有网络安全和隐私等原本传统汽车领域不存在的新问题,也需要法律来进行提前规范。
从世界范围内看,围绕自动驾驶的立法,一些西方国家相对激进,我国则相对谨慎。比如,早在2012年,美国内华达州就为谷歌自动驾驶车辆发放了全球第一张测试牌照。
2017年,德国在通过《道路交通法(第八修正案)》后成为全球首个为自动驾驶立法的国家。同年,德国还发布了全球首份针对自动驾驶的伦理指南,确立了自动驾驶的20条伦理准则。
在亚洲,日本也通过修订《道路运输车辆法》为L3级别自动驾驶车辆准入提供了法律依据。由此可见,围绕自动驾驶展开法律与道德伦理探讨是一项全球课题,北京出台条例只是一个开始,后续还有更多工作要做。
需要指出的是,基于国情原因,国内的自动驾驶立法虽相对谨慎,但我国有政策优势和制度优势,在当前推动的自动驾驶立法上,既可以借鉴国外经验形成后发优势,同时还可以在立法中涵盖更多范畴,体现制度优势。
落地会远比想象的快
现在看,自动驾驶从实验室和道路测试到进入现实生活中的速度,会远比想象中的更快。
据报道,日前,武汉一汽车客运公司的声明引发网络热议。该声明称,今年以来,某自动驾驶运营公司在武汉运行区域扩大,已造成退车停运了4台出租车,建议控制在一个区间。
随后,该自动驾驶运营公司官方微博称遭遇“网络水军”,称其运营车辆“得到了广大用户、尤其是武汉市民的认可和支持”。
无论其中内情如何,这则新闻至少说明一点事实:我国的自动驾驶在现实城市道路上不但已经落地,而且运营越来越成熟,甚至就快到了“技术进步引发的就业结构调整”的程度。
上个月,2024特斯拉股东大会在美国举办。特斯拉CEO马斯克称,特斯拉的自动驾驶训练不再受算力的限制。在不久的将来,经过一次便捷的OTA升级,特斯拉车队将拥有数百万乃至数千万辆具备自动驾驶功能的车辆。
据介绍,今年8月8日,特斯拉将推出创新的Robotaxi(自动驾驶出租车)业务,实现类似于优步和爱彼迎的组合模式——特斯拉拥有一部分车队,客户车辆也可以加入运营队列。
也就是说,未来“只需在特斯拉App上点击一下,车辆就会加入车队,在车主离开的时候开始自己赚钱”。与其之前每周仅使用10个小时相比,这些车辆可以实现每周50到60个小时的高效利用并给车主带来收益。
节后两个交易日市场继续走弱,北向资金连续流出。东吴期货股指研究员认为,美联储部分官员释放鸽派信号,加息预期降温,美元指数有所回落,外部压制减轻。当前国内经济底部确立,稳增长政策继续落地,中美关系边际改善,在市场信心修复后,指数有望企稳反弹,建议逢低进行布局。(仅供参考,不构成对任何人的投资建议)
股指期货。周一市场弱势震荡,成交有所萎缩。个股近3500家下跌,北向资金净流出80.39亿元。市场当前仍于磨底阶段,本周临近长假,市场情绪可能较为谨慎,成交量或继续萎缩,但当前指数进一步下行空间已经不大,可逢低进行布局。
这也清楚表明,两种竞争正在现实生活中扑面而来:自动驾驶与传统驾驶之间的竞争、本土自动驾驶与跨国自动驾驶之间的竞争,这两种竞争都需要一系列立法行动的参与。北京此时在此方面积极推进,也可谓正当其时。
全球竞争进入新阶段
目前看,在国内自动驾驶还远未达到危及传统行业的地步,但围绕自动驾驶的城市竞争和国家竞争却迫在眉睫。
在国内,据说武汉因其超越美国菲尼克斯和旧金山,成为全球最大的自动驾驶出行服务区之一,正在冲击“自动驾驶第一城”。而国内有此雄心的城市,不只武汉,北京上海深圳等也都各有优势。
据不完全统计,截至3月份的近一年,全国约20个省市发布了自动驾驶相关政策法规,测试应用项目频繁落地,已累计开放测试道路2万多公里、总测试里程超7000万公里。
看似百舸争流,在国家层面实则是整体壮大。各地争创“自动驾驶第一城”,将自动驾驶与城市发展深度融合,这其实也是我国在自动驾驶领域的国家优势。
7月3日,工业和信息化部等五部门发布《关于公布智能网联汽车“车路云一体化”应用试点城市名单的通知》,确定了20个城市(联合体)为智能网联汽车“车路云一体化”应用试点城市。北京、上海、武汉和深圳等,均在其列。
围绕自动驾驶可分为技术竞争、立法竞速、商业场景竞争和基础设施竞争。在自动驾驶技术上,我国位于第一阵营,未来还可以通过基础设施建设与自动驾驶深度融合方面的领先力争竞速超车。北京此次的征求意见稿,就鲜明地体现了这一特色。
以立法的形式,以国家的力量致力于构建统一的标准体系、提升智能化路侧基础设施和云控平台覆盖率、促进数据共享等,将为未来的各种自动驾驶商业场景落地营建出一个领先的外部环境,形成我国在自动驾驶领域的独有竞争优势。
自动驾驶背后,是人工智能产业,是汽车产业,是新能源产业。对北京而言,则是高精尖产业和先进制造业,是全球数字经济标杆城市,事关北京未来发展的新引擎,自动驾驶与基础设施建设融合,也能大幅提高北京城市建设的现代化水平。
正因其牵涉面如此广泛、其影响如此之深远配资操盘,北京这次征求意见稿才更需要更多公众积极参与发表意见,力争使最终落地的条例成社会最大公约数,助力其描摹的未来生活图景早日成为美好现实。
Powered by 港股配资平台_股票配资开户流程_配资炒股杠杆申请 @2013-2022 RSS地图 HTML地图