文|袁國寶

8月1日，中國首部智能網聯汽車管理法規在深圳正式生效，深圳由此成為第一個允許全無人自動駕駛汽車上路的城市。這一政策使行業人士感到振奮，L3自動駕駛落地的曙光開始顯現。

新規的落地昭示著，中國智能網聯車市場正進入由漸變到突變、從量變到質變的關鍵節點。但積極迎接窗口期的同時，車企們也不免認識到，從產業鏈到道路保障、從商業模式到規范化標準，自動駕駛接下來要走的路還有很長。

1、政策破冰，自動駕駛正式落地

2、產業完善，道路測試保障先行

3、標準模糊，商業模式仍需探討

中國的L3級自動駕駛時代來了。

《深圳經濟特區智能網聯汽車管理條例》的頒布，對于整個智能網聯車行業而言都是一陣強心劑——國內首個明文規定L3級自動駕駛車輛可以上路的城市已經出現，隨著深圳的步伐，后續還將會有更多城市也將出臺配套法規，推動整個行業向更高等級的自動駕駛發展。

但政策落地不意味著行業的完善，反之，對車企們的考驗才剛剛開始：政策范圍如何戴著鐐銬跳舞、自動駕駛道路與法規如何保障車輛運行、智能網聯車商業模式如何打通？

政策破冰，自動駕駛正式落地

法律和政策支持是自動駕駛商業化運營的前提，深圳出臺的《管理條例》是國內首個關于自動駕駛的相關法律，為自動駕駛測試、全無人運營、收費、保險、數據管理等給出法律指導，或為L3商業化落地帶來新的曙光。

《管理條例》的出臺，為L3級自動駕駛準入政策，提供了標準和模版。

首先，《管理條例》首次提供了智能車上路的法律許可。

智能網聯汽車列入國家汽車產品目錄或者深圳市智能網聯汽車產品目錄，并取得相關準入后，可以銷售；經公安機關交通管理部門登記，可以上道路行駛；經交通運輸部門許可，可以從事道路運輸經營活動。

其次，《管理條例》明確了自動駕駛中的核心難點：責任認定。

條例指出：發生交通事故且智能網聯汽車一方負有責任的，該車輛的駕駛人應當承擔相應的損害賠償責任；因智能網聯汽車質量缺陷造成交通事故的，駕駛人依法承擔損害賠償責任后，可以向智能網聯汽車的生產者、銷售者追償。

也就是說，只要L3級自動駕駛系統開啟的狀態下，因己方車輛發生違章或事故責任，第一責任人永遠是駕駛員。

此外，《管理條例》也專門設置了“網絡安全和數據保護”一章，鼓勵開放共享車路協同基礎設施的數據信息、通信網絡等資源，但是涉及國家安全、公共安全、個人信息的數據除外。

以上三個層面的法律保障，明確了智能網聯車上路、責任認定、信息安全三個重大問題，為智能駕駛落地提供了制度保障。

立法先行后，深圳成L3及以上級別自動駕駛第一城。

深圳已開放測試道路里程約145公里，累計發放道路測試及示范應用通知書93張，其中載人示范應用通知書23張。

當前深圳自動駕駛相關的企業超過800家，除了比亞迪、華為、大疆等產業鏈巨頭，自動駕駛領域還有元戎啟行、裹動智駕等新起之秀，還吸引了百度、小馬智行、文遠知行等發展自動駕駛業務的企業在深圳落地。

可見，政策法規的松綁能夠促進智能網聯車的落地。以深圳為試點，全國有望形成以智能網聯車為核心的汽車、電子、信息通信、道路交通運輸等行業深度融合的新興產業形態。

產業完善，道路測試保障先行

自動駕駛汽車的平穩運行，除了制度上的綠燈，還需要道路大開綠燈，讓“聰明的車”和“智慧的路”協同發展。

由于智能化汽車高度依賴于數據信息，做出的每一個判斷與決策都與道路條件、實時情況息息相關，智能車和智慧路需要密切配合，才能共同保障新技術下的出行安全。因此，推進智能網聯道路設施建設，不斷提升道路基礎設施信息化、標準化水平刻不容緩。

2022年6月10日，《車路協同自動駕駛智能網聯道路分級標準》正式通過初審，該標準立足于車路協同系統發展，建立智能網聯道路系統分級標準，促進車路協同自動駕駛技術進一步完善。

目前，我國的單車智能駕駛處于 L2 至L3 過渡階段，智慧公路也處于試點階段。車路協同有望于 2030 年國內規模化落地，粗略估計國內市場將達萬億。

將“人-車-路-云”交通參與要素有機地聯系在一起，是車路協同需要實現的目的。

目前道路上具備的線圈、微波、地磁、視頻等技術，已經能夠把路口、快速路流量、車速、排隊、滯留、號牌、違法等信息。但路側信息、車輛感知相對獨立，感知到的信息不會分享給其他方，這個獨立感知會造成局部信息重復和局部信息空白。

多家車企、通訊運營商正在積極推進車路協同，分別針對通信芯片、通信模組、通信基站等領域展開了布局。

華為圍繞硬件、數據、算法、高精地圖，構建了一套以數據為核心的開放平臺，服務覆蓋了自動駕駛數據、模型、訓練、仿真、標注等全生命周期業務。云服務與智能硬件平臺、智能駕駛OS一起，構成了車云協同的MDC智能駕駛平臺。

“人-車-路-云”的結合，一方面能夠促進車路協同體系的完善；另一方面能進一步推動自動駕駛朝著低成本、高效率、低時延的方向發展，促進科技成果轉化為交通運輸生產力。

加快智慧道路的建設和試運行，則是車路協同落地的直接推動力。

深圳以交通運輸局牽頭，與多個部門組成智能網聯汽車道路測試聯席小組，推動自動駕駛落地。隨后騰訊取得深圳首個自動駕駛道路測試牌照，全球首個5G＋自動駕駛規模化應用港口也在深圳落地。

上海政府的步伐則邁得更大，自動駕駛專用車道已經出現在實際應用場景中。今年7月8日，東海大道雙向最外側三號車道設置為自動駕駛專用車道，并將專用時段設置為工作日的每日10點到13點，違反規定駛入專用道路的將按“違規使用專用車道”的條例規定進行處罰。

標準模糊，商業模式仍需探討

法律和政策的支持是自動駕駛商業化運營的前提，但商業化落地并非水到渠成。

法規的逐漸放開將成為產業鏈上下游企業驗證自動駕駛能力的試金石，對于自動駕駛企業來說，聚焦落地場景、實現量產和商業化營收，是證實其可行性的最優路徑，也是商業化的煉金石。

從車企層面看，目前涌現的自動駕駛企業，存在自動駕駛等級不盡相同，所搭載的硬件配置各異的舞臺。由于并沒有公開的認證標準和認證信息可以打消乘客的疑慮，乘客對于自動駕駛的安全性判斷依然比較模糊，搭乘無人自動駕駛汽車的意愿不高。

從認證層面看，國內的自動駕駛能力的認證與測試并沒有詳細的標準認證規范，各地之間的認證難以互認。

如武漢政府曾公布過一份商業化實施細則：申請商業化試點要在全國范圍內累計獲得20張以上的道路測試牌照、累計完成20萬公里的道路測試和10萬公里的示范應用。

但這一商業化標準并非國家統一，這一規范在多大程度上能夠得到消費者、車企，乃至國家立法層面的支持，仍是一個未知數。

退一步講，即使技術及安全層面上的標準得到解決，商業模式的粗放和信息不對稱，也是智能車企真正被市場接納的桎梏。

目前，自動駕駛企業商業模式大多選擇了最普及的Robotaxi，這個商業模式并沒有在行業內形成標準的收費規范，大多還是用自家的app或小程序來定義收費標準，以過去網約車發展初期的優惠方式，譬如優惠券、免單等等，吸引用戶使用。

從價格戰走向差異化運營.，從自行定價走向針對收費標準和計價方式制定細則、避免收費差異的亂象......這些都是自動駕駛長期發展的必由之路，顯然，行業目前還處于起步階段。

當然，也有企業走在了前列，率先跑通了智能駕駛的商業化模式。

數據顯示，蘿卜快跑第二季度提供了28.7萬次乘車服務，同比增長近500%。截至2022年7月20日，蘿卜快跑累計訂單量達到100萬單，坐穩全球最大自動駕駛出行服務提供商。今年8月，蘿卜快跑在重慶、武漢兩地開啟全無人商業運營，百度成為中國首家、也是唯一一家在開放道路上向公眾提供全無人自動駕駛出行服務的公司。

由此可見，雖然政策已經放開，但將不完善的監管環境、消費者接受的成本與商業模式的可行性進程結合起來看，L3自動駕駛汽車商業化落地也仍面對不小挑戰。

可以預見的是，高等級自動駕駛的賽道會隨著法規的不斷放寬，迎來愈發激烈的競爭。對于企業來說，加強相關技術能力，做好測試驗證成為第一要務。