相关配套制度尚未跟上

不过，与无人驾驶参与各方的亢奋不同，来自政策上的限制很可能会泼上一盆冷水。目前，我国有关部门尚未制定和公布无人驾驶的相关法律法规。从国际范围看，无人驾驶由于是太过前沿的新生事物，普遍存在立法缺失。

今年7月5日，百度在举办的“百度AI开发者大会”上，正式发布了其Apollo无人驾驶平台计划，李彦宏更是为Apollo亲自站台，坐着Apollo无人驾驶平台开发的无人驾驶车抵达会场。

不过，事后北京市交管部门表示，公安交管部门支持无人驾驶技术创新，但应当依法、安全、科学进行。对于百度无人驾驶车上路违反《中华人民共和国道路交通安全法》等法律法规的行为，公安交管部门将依法予以查处。

早在2016年李彦宏参加全国“两会”时，其提案就聚焦加快制定无人驾驶车政策法规。在他看来，无人驾驶车具有巨大的节能潜力，在减少交通事故、改善拥堵、提高道路及车辆利用率等方面意义深远。针对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的问题，他建议尽快修订和完善无人驾驶相关的法律法规，为无人驾驶汽车的研发、测试和商业化应用提供制度保障。

目前，我国有关部门尚未制定和公布无人驾驶的相关法律法规，这给百度等一批正在研发无人驾驶汽车的企业造成了一定困难。有业内人士表示，更尴尬的是，不仅研发公司进入开放道路测试无人驾驶汽车不合法，交通管理部门对这样的行为进行处罚其实也缺乏法律依据。

从国际范围看，无人驾驶由于是太过前沿的新生事物，普遍存在立法缺失。只有联合国欧洲经济委员会及美国等少数国际组织、国家以条约、准则等形式规范无人驾驶的上路行驶，但这并不意味着无人驾驶完成专业立法。

特斯拉是无人驾驶领域的先行者，年初，有关特斯拉在国内一起事故中开启自动驾驶后导致4车连环相撞的消息在网络上发酵。记者向特斯拉中国公司求证，对方表示，经核实，特斯拉驾驶员在事故发生时并未开启自动辅助驾驶功能。

2016年5月，在美国也曾发生一起特斯拉驾驶员在使用自动驾驶功能时发生事故死亡的案例。美国国家公路交通安全管理局在今年初公布的调查结果称，未检测到特斯拉自动紧急制动系统与自动辅助驾驶系统存在设计与表现缺陷。

这些事故为无人驾驶技术的普及推广蒙上了一层阴影。美国权威IT研究与顾问咨询公司高德纳的一项最新调查发现，民众对于乘坐无人驾驶汽车仍然持谨慎态度。这项调查针对美国和德国近1500人进行了访问。结果显示，55%的人不愿搭乘全自动驾驶的汽车主要出于两大忧虑：担心汽车可能在发生意外时出现系统故障，并且担心系统故障可能会危及他们的生命安全。

大数据共享引发“暴露”担忧

除了无人驾驶的安全性，智能化时代的汽车行业还引发了人们的更多担忧，比如数据共享存壁垒、数据安全缺保障以及市场化应用难推广等。

——汽车厂商众多数据共享存在难题。目前，国内外汽车厂商数量众多，相关数据检测方式多样，信息模式复杂，造成数据种类繁多，且缺乏统一的标准，各厂商的数据资源缺乏互通与共享。长远看，这将成为汽车大数据使用的瓶颈与障碍。

——数据资源安全性面临挑战。事实上，在数据开放的同时，需要探讨如何从法律和行政法规上确保和加强数据的安全监管，提高数据资源的安全性，尊重和保护相关政府部门、汽车制造商以及个人的机密和隐私不受侵犯。

——数据利用率不高。吴忠泽称，数据的类型多种多样，海量数据中可能有很多并不见得能发挥多大作用。如何提升汽车数据资源的综合利用效率，将汽车相关数据信息进行有效地联系、汇聚和发掘，改善汽车使用者的服务水平是摆在面前的主要问题。

——大数据市场化应用尚缺乏相应机制。目前汽车行业尚缺乏有效的市场化推进机制，基于汽车大数据的信息服务产业链、价值链尚未真正形成。

——汽车行业大数据缺乏顶层设计。大数据使用的各个环节均需要加强统筹协调，不过，目前汽车及相关产业的数据壁垒没有打通，丰富且分散的数据资源不能有效协调利用。

打破瓶颈加快行业转型

智能时代是难以阻挡的历史潮流，更是汽车等传统产业发展的难得机遇。与其抗拒变革，不如拥抱变革，如此，才能成为弄潮儿，不被时代所抛弃。

行业专家表示，迎接大数据、智能化时代对汽车产业技术发展带来的机遇与挑战，应立足国情、运用新技术手段，结合智能交通系统建设发展，加快汽车大数据分析技术研发，促进汽车制造商服务转型，这将是我国汽车产业重要的发展方向。

首先，无人驾驶应在法律法规框架内明确标准或门槛，为行业创新留下空间。

专家表示，无人驾驶技术可以直接带动智能汽车后市场等产业的快速发展。当前，全球无人驾驶技术的发展正迎来新一轮热潮，而中国企业也在积极布局无人驾驶领域的核心技术研发和产业化应用。在这种背景下，政策制定在经过一段时间观察后，应尽快出手，为无人驾驶技术的发展规划好路径。如果认为其安全性存疑，就应在无人驾驶上路准入上制定高标准门槛，而不是放任行业无序发展。

同时，要加快发展车联网、车路协同、智能汽车等关键技术，推广汽车融合技术的应用。车联网将有可能实现汽车大数据的产业化。可探索建立统一的车车、车路通信协议，加强海量异质车辆数据的采集、传输、存储与发布技术研发。在车辆动态组网、状态实时获取、环境智能感知、车路信息交互等前沿技术领域取得突破。综合交通出行大数据，完善汽车相关大数据采集与交互技术体系，持续提升车辆感知智能化水平。

吴忠泽建议，推进汽车行业的数据标准化建设，建立和完善接口规范和数据标准体系，为跨部门、跨区域、跨厂商的汽车及交通信息系统的互联互通奠定基础。

与此同时，加强数据安全防范措施，提升数据监管和保护能力，维护数据的安全使用。整合汽车结构化与非结构化的数据资源，形成汽车大数据资源的共享与服务平台，提升汽车相关数据资源的整体服务能力。

此外，要创新汽车大数据分析应用，实现基于大数据技术的智能化辅助设计与制造、维修、销售新模式。整合汽车车辆及零部件生产制造的相关数据，指导车辆的设计、制造过程，优化汽车各种性能，提升汽车的行驶安全性，减少排放。可以预见的是，通过大数据分析能改善原有的维修模式，由定期检修向实时状态检修转变，由被动安全向主动安全转变，及早发现隐患，并采取措施，提高汽车安全性的同时节约维修费用。

专家还表示，基于移动互联，可构建新一代智能出行信息服务系统，改善和提高公众出行的服务水平。为解决大城市“打车难”等出行难题，可综合应用大数据、云计算、移动互联、移动智能终端等新技术，推进个性化的移动服务发展，鼓励汽车制造商、交通管理部门、信息通信产业、金融保险业等多方组成联盟，共同推进新一代智能化交通信息服务系统的建立。创造新型商业模式，探索“互联网+汽车+交通”的商业模式，发掘类似滴滴打车、百度导航等智能出行信息服务系统，让民众真正享受到交通信息智能服务带来的便利，缓解城市交通拥堵。

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