共享智能汽車對未來世界的影響

高奇琦

【摘要】人工智能技術在交通領域的應用，使得整個行業發生了翻天覆地的變化。放眼國外，谷歌、特斯拉等企業已逐漸發展成為無人駕駛汽車領域的領跑者。在國內，無論是科技型初創公司，還是傳統的汽車公司都在無人駕駛汽車領域取得了相當大的突破。與此同時，共享交通模式的蓬勃發展正引領著國內共享汽車的投資熱潮。隨著無人駕駛和共享汽車的深入發展與高度融合，一種全新的交通模式——共享智能汽車正孕育而生。當然，目前的智能交通在技術和應用層面都存在一些問題，隨著共享智能汽車的發展，對其進行合理監管顯得愈發迫切。

【關鍵詞】人工智能 無人駕駛 共享智能汽車

【中圖分類號】TP18 【文獻標識碼】A

【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2017.20.005

國外在智能駕駛領域的新進展

美國、日本、德國對無人駕駛的研究歷程可以追溯到上世紀七八十年代。近些年來，無人駕駛在人工智能技術的助力下更進一步，實現了將人工智能、控制自動化、環境感知系統、機電一體化、電子計算機等技術融合為一，其中更是涉及到算法（深度學習系統）、計算（移動端、云端芯片）、數據（視覺感知大數據、駕駛人行為大數據）、通信（5G支撐的移動端到云端通信）和垂直整合等5個維度，包含的具體技術復雜且前沿熱點多，同時涵蓋了下一代信息通訊技術。因此，美國將無人駕駛技術列入國家層次的技術項目，以求占據信息時代的發展主動權。

正因如此，國外大型企業紛紛投入研發，力圖搶占市場先機。在無人駕駛智能硬件層面，國外的芯片巨頭也蓄勢待發，通過收購、合作等方式進軍無人駕駛領域。下文將通過以上幾個層面，分別介紹國外智能駕駛領域的新進展。

1983年，隸屬于美國國防部的高級研究計劃局（DAPRA）發起了陸地自動巡航項目（ALV）。此項目的初衷是充分發揮汽車的自主權，通過攝像頭探測外界物理特征，之后使用計算機進行模擬計算，以實現一定程度的自動駕駛功能。2004年，一個由高級研究計劃局所贊助的科研團隊，使一輛無人駕駛汽車穿越了莫哈韋沙漠。同年，在第一屆DARPA無人駕駛汽車挑戰賽上，雖然沒有比賽團隊的汽車能夠完成比賽全程，但是其中卻誕生了谷歌無人駕駛汽車的雛形。這項賽事也在之后吸引了無數專家、研究人員、學生和汽車工程師前來挑戰，成為了無人駕駛汽車技術的搖籃。

2009年，谷歌成立專門的研發團隊，正式投入無人駕駛汽車領域的研究。同年，一輛由谷歌公司研發、改裝的豐田汽車在加州山景城共行駛了2.2萬公里。在此后的7年中，谷歌的測試車輛已經在各種路況的道路上行駛了2000萬公里的距離。但是，直到2016年12月13日，谷歌才成立了專注于無人駕駛汽車行業的獨立公司——Waymo，以尋求無人駕駛汽車的商業化。2017年7月，Waymo宣布與乘車共享服務公司Lyft攜手，試圖完成從技術到車廠再到共享出行的生態線條建設，這也意味著，谷歌公司的無人駕駛汽車更加接近最終的商業化與量產目標。

不可否認，谷歌公司的無人車技術在發展中也碰到了些許問題。比如，到2016年7月為止，谷歌的23輛無人駕駛車共發生過24次碰撞，但責任都不在無人駕駛車本身。2016年2月14日，谷歌無人駕駛車零差錯的記錄被打破，谷歌無人駕駛車在加利福利亞與一輛公交車相撞。該車為了躲避路邊排水管附近放置的障礙物，在右轉后直接轉向道路中間（此時無人車運行時速僅為3公里），而緊隨其后的一輛公交車以20公里的時速駛來。由于公交車司機誤以為無人車會避讓，導致了事故的發生。①

不同于科技型公司，傳統汽車廠商在無人駕駛車的商業化上具有天然優勢，奧迪便是無人駕駛技術領域的佼佼者。2017年7月11日，奧迪發布豪華型轎車——奧迪A8。激光傳感器、探測器等諸多保障駕駛安全的車載設備是該車最大的亮點。該車能夠在復雜的城市道路體驗“自動駕駛”。奧迪官方稱，A8是全球首款使用激光掃描來感應周圍駕駛環境的量產車型。與此同時，多家傳統汽車廠商也紛紛開始布局無人駕駛汽車發展規劃（詳見表1）。

美國高速公路安全管理局（NHTSA）按照技術的成熟度，將無人駕駛劃分為5個具體發展階段：無自動化、單一功能的自動化、多功能的自動化、有限的自動駕駛和全自動駕駛。同時，汽車工程師協會將無人駕駛分為6個階段，其對NHTSA分類中的“多功能級自動化”到“有限的自動駕駛”的過程進行了細分，即有條件自動和高度自動。綜合看來，目前發展無人駕駛的公司大部分著眼于兩個方向：一是有限的自動駕駛，即在已預設的路段（如高速公路和車流較少的城市路段），由汽車自動駕駛并承擔駕駛安全的責任，駕駛員仍需要在特殊時刻掌控汽車，如駛入修路路段；另一個方向是全自動駕駛，即沒有駕駛員，車輛僅需起點和終點信息，汽車完全不依賴駕駛員的干涉。谷歌、福特和優步便是著眼于全自動駕駛，而上文的奧迪A8則著眼于有限的自動駕駛。然而，特斯拉公司卻雙向發力，在兩個級別的無人駕駛汽車技術上都取得了突破性的進展。

2016年10月，特斯拉宣布其所有車型均將配備全自動駕駛硬件系統。該系統將一共由8個攝像頭組成，能夠實現360度、對方圓250米的環境進行全方位監控。此外，所有車輛均將配有12個超聲波傳感器，以完善視覺系統的感應。特斯拉車輛上的前置雷達能夠通過冗余波長，使得雷達波能夠穿越雨、霧、霾，甚至前方車輛等視覺障礙。同時，車內的高速處理器能更好地運用數據，運行深度神經網絡下的視覺、雷達與聲納軟件系統。②特斯拉汽車公司稱，其所有的車型在硬件上都已經成熟，以后將專注于軟件建設。特斯拉的領先在于其率先進行量產并大規模投入使用。目前，所有的特斯拉車型都在為其高精度衛星地圖提供數據。據統計，特斯拉Autopilot輔助駕駛系統的行駛總里程已經接近4億公里。endprint

除了大型技術公司和汽車公司的引領之外，芯片巨頭也早已將目光投入到汽車電子和自動駕駛的廣闊領域。目前，人工智能的硬件提供商呈三足鼎立之勢，市場份額基本被英偉達、英特爾、高通3家公司所瓜分。

2016年1月，英偉達發布Drive PX2自動駕駛平臺。在此之前，特斯拉公司公布的Autopilot 2.0系統，其運算核心便來自Drive PX2；沃爾沃公司的XC90 SUV自動駕駛汽車車型上所搭載的也是Drive PX2。英偉達還推出新一代人工智能計算機——Xavier，這款產品將為無人駕駛汽車提供技術支持。2016年12月，英偉達從加州車管獲許在加州道路上進行自動駕駛車輛的相關測試。此外，英偉達CEO黃仁勛還通過媒體向外界宣布，英偉達將與百度公司聯手開發自動駕駛平臺。③

CPU霸主英特爾也在無人駕駛行業逐漸嶄露頭角。2015年6月，英特爾收購了芯片制造商阿爾特拉，2016年5月，又收購了AI架構的創新初創公司Nervana。英特爾融合兩者的技術優勢，向無人駕駛的AI技術方向進一步發展。此外，英特爾與寶馬公司以及Moblieye組成了戰略同盟，共同進行無人駕駛汽車的研發。據統計，英特爾一共收購了5家無人駕駛相關公司或生產業務線，包括掌握車載計算機OTA無線升級相關技術的Arynga、服務自動駕駛的視覺計算公司Itseez及Movidius、為自動駕駛汽車芯片提供安全工具的Yogitech以及深度學習初創公司Nervana Systems。此后，英特爾還成立了自動駕駛事業部，并加入了奧迪、寶馬及華為等由汽車制造商和通訊企業組成的5G汽車聯盟；同時進一步與Mobileye和德爾福合作，共同研發自動駕駛汽車。④

2016年10月27日，高通公司（Qualcomm）以470億美元收購了全球最大的車用芯片商——恩智浦半導體公司（NXP Semiconductors）。恩智浦半導體公司是全球最大的汽車芯片供應商，這筆收購意味著，傳統公司希望借助這些新興技術公司進軍無人駕駛汽車行業，從而能夠和英特爾這樣的大公司對決。英特爾目前已經與KIA、現代、BMW、勞斯萊斯、Mini Cooper、Infiniti、Lexus、豐田（Toyota）、Daimler、Jaguar XF以及特斯拉等汽車制造商進行合作。

國內在智能駕駛領域的新進展

相比于國外智能汽車領域“起步早、階段性發展”的特點，國內智能汽車技術的成熟過程突出表現為“起步晚、發展迅猛”。除了國內科技型企業在無人駕駛方面的持續研發外，創新型企業的高速成長同樣令人期待。而隨著智能駕駛汽車的全面發展，我國在國家戰略層面也發布了相關指導報告。下文將從上述幾個層面分別介紹我國智能駕駛領域的新進展。

百度是國內無人駕駛汽車技術的領跑者。早在2015年，百度公司所研發的無人駕駛汽車便在北京完成了城市路面全自動駕駛測試。在此期間，其無人駕駛汽車的最高行駛時速能夠達到100公里。百度的無人駕駛汽車對環境探測的精度極高，根據百度自身的定位系統能夠達到10厘米的精度。目前，在人工智能技術方面，百度公司取得了先發優勢，遠遠領先于其他公司，例如景物識別技術、車輛檢測跟蹤技術、攝像頭駕駛環境感知技術、距離和速度評估技術等。2015年12月14日，百度公司宣布成立自動駕駛事業部，同時發布了其前景規劃，即在3年內實現無人駕駛汽車的商業化應用，并在5年內實現無人駕駛汽車的規模化量產，進而在10年的時間里逐步改變人們的交通出行方式。

2016年，百度的無人駕駛技術進一步發展。2016年11月16日，百度再次在世界互聯網大會上亮相。此后，百度公司的無人駕駛汽車在桐鄉市的道路上實現了公開行駛。這是中國自主研發的無人駕駛汽車首次在開放的城市道路上行駛。在此基礎之上，百度的技術再次得到提高。根據2016年8月KITTI的測評，百度無人駕駛汽車在所有車型的檢測中排名第一，在車輛跟蹤的6項指標中取得4項第一。在用攝像頭來判斷物體這項指標上，百度無人駕駛汽車的準確率能夠達到90.13%，判斷行人方位和紅綠燈的識別率也達到了95%和99.9%。⑤2017年4月，百度正式宣布“阿波羅計劃”開源，為汽車行業及自動駕駛領域的合作伙伴提供一個開放、完整、安全的軟件平臺，幫助他們結合車輛與硬件系統，快速搭建一套屬于自己的自動駕駛系統。“阿波羅”平臺的結構包括一套完整的軟硬件和服務體系，由車輛平臺、軟件平臺、硬件平臺、云端數據服務四大部分構成。該平臺將開放環境感知、車輛控制、路徑規劃、車載操作系統等功能的代碼，企業完整的開發測試也可以由該平臺提供。2017年7月，百度CEO李彥宏更是親自乘坐百度無人駕駛汽車駛入北京五環道路，在擁堵多變的道路情況下安全抵達目的地。

除了百度之外，其他科技型企業也紛紛參與到汽車智能駕駛領域。2015年4月，阿里巴巴集團正式成立了汽車事業部。2016年7月，阿里巴巴集團與上海汽車集團合作的互聯網汽車RX5上市；騰訊集團在2015年6月與和諧汽車、富士康聯合成立和諧富騰，計劃在2018年實現和諧富騰旗下愛迪生和iCar量產。2015年1月，樂視超級汽車公司成立，同年12月樂視與阿斯頓馬丁合作，代工第一代樂視超級汽車。2016年1月，樂視與美國電動汽車公司Faraday Future合作，推出電動超級概念跑車FFZero1。

除了科技型公司在無人駕駛汽車上的參與外，其他汽車公司也開展了人工智能項目。例如，長安汽車公司發布了關于無人駕駛汽車的“654”戰略，計劃到2025年建立起研發人工智能的千人專業隊伍。奇瑞汽車與武漢大學合作研發無人駕駛汽車。2016年1月，奇瑞汽車與亞太股份簽署了《智能駕駛技術合作協議》。北京汽車股份有限公司在2017年已研發出無人駕駛電動車，并面向公眾試乘，最快于年底即可實現商業化。（詳見表2）endprint

可見，國內企業發展無人駕駛主要是通過“技術+制造商”的合作模式發展的，在筆者看來，這是中國發展無人駕駛的顯著優勢，也為無人駕駛在國內的進一步發展奠定了基礎。

此外，國內的一些科技軟件公司選擇以軟件開放作為突破口。中科慧眼技術團隊實現了在芯片中對雙目的高速計算。由于兩只眼睛對同一個物體呈現的圖像存在差異（或稱“視差”），目標距離越遠，視差也就越小；反之，視差越大。視差的大小對應著目標物體的遠近。但雙目系統的缺點在于：計算量十分巨大，并且對計算單元的性能要求極高，這使得產品化、小型化的難度較大。因此，在芯片上解決雙目運算問題的難度極大。

中國的智能駕駛領域還有以下幾家令人期待的創新型企業。比如，馭勢科技（UISEE Technology）是一家專門從事自動駕駛技術研究的初創公司，他們在雙目視覺方面有著深厚的技術積累，能夠提供低成本純視覺的自動駕駛解決方案，在限制性環境的自動駕駛技術方面取得了相當的進展。從路試距離上來說，百度相比谷歌還差得很遠，而類似馭勢科技這種專業型公司的出現，為國內的自動駕駛技術的研究提供了新的動力。

2016年10月26日，中國汽車工程學會年會暨展覽會在上海召開，會上發布了《節能與新能源汽車技術路線圖》。根據中國智能網聯的發展愿景，無人汽車技術將突破環境感知、智能決策和控制執行技術以及V2X等通信技術，未來無人駕駛技術將大大降低交通事故概率，并且提升出行效率和舒適度。

2016年10月，中國發布了關于實現無人駕駛技術路線圖。這是中國首個關于無人駕駛技術發展的路線圖。中國汽車工程協會發布的無人駕駛技術路線圖詳細展示了2030年前中國汽車行業各領域的發展藍圖。報告制定了關于無人汽車發展在未來15年的詳細發展規劃，并且力求在2025年能夠上市。報告顯示，未來數年內，中國無人駕駛汽車的發展將遵循以下步驟：2020年時，中國的無人汽車產業規模將達到3000萬輛左右，市場占有率達到百分之五十左右；至2025年，汽車產業規模達3500萬輛，高度自動汽車市場占有率占比約百分之十五；到2030年，中國汽車產業的總體規模將達到3800萬輛。2030年以后，中國的無人汽車將取得極大發展，很有可能會實現一定規模的產業化。

目前，無人汽車的工廠已然雛形初現：資金規模巨大，占地面積廣闊，同時覆蓋長三角、珠三角等多個地區，儼然形成華東、華中、華南三足鼎立之態勢。除了可以帶來直接經濟效益的提升外，無人汽車企業還能給新能源的使用、就業和城市生態建設提供助力。因此，中國多個地方政府都推出了相關企業的扶持政策（詳見表3）。

未來交通新模式：從無人駕駛到共享智能汽車

毋庸置疑，人工智能和無人駕駛的深度技術融合將顛覆人類的生活狀態與出行方式。2016年9月19日，時任美國總統奧巴馬撰文《無人駕駛同樣安全》，文中指出無人駕駛汽車極有可能徹底改變人類現有的生活方式，它不僅能夠使人類的生活更加安全，出行更加便利，同時還能減少大氣污染，避免交通擁堵。正如思邁公司（HIS）預測，到2035年，全球將有近2100萬輛無人駕駛汽車行駛在道路上。筆者認為，無人駕駛無論從人類的需求，還是交通安全、交通成本的角度，都值得大規模推廣，而共享理念的普及，將使無人駕駛和人工智能技術實現多維度的聯合，推動全新的交通模式誕生，顛覆現有汽車行業。

從傳統汽車的功能上來看，人類對汽車的需求在于將人從A點運送到B點，并且以更快、更安全、更低成本的方式實現。有人可能會質疑，自動駕駛的人工智能跟人類的司機是沒有辦法相比的，因為人類司機不僅可以駕車，還擁有感情，可以跟乘客聊天。這一觀點在實踐中站不住腳。在汽車替代馬匹的過程中，我們看到，任何一匹馬，無論在嗅覺、與人的交往或者其他一些復雜的事情上都遠遠高于汽車，但是馬匹最終仍然被汽車所取代，是因為多數人對交通工具的需求就是從A地到B地，而不是要去體驗與馬交往的感覺。除此以外，人工智能領域中的語音識別技術未必不能實現人機交流，這項應用將使得人與機器的情感溝通成為可能。

此外，大規模無人駕駛汽車的使用會大大降低車禍的發生率，假如所有的車輛都交給人工智能來駕駛，同時將整個交通控制權交給計算機算法，那么，所有的車輛就可以形成一個相互聯結的網絡，這樣就可能會降低車禍發生的可能性。控制駕駛的算法能夠清楚地判斷每輛車在路上的位置和行動方向，并且，算法也不允許自己控制的兩輛車相撞。

nuTonomy公司是從麻省理工學院分離出來的。nuTonomy公司利用一種形式邏輯來辨別安全避讓的優先等級，從優先等級到次要等級依次為：避讓行人—避讓其他車輛—避讓障礙物體—安全行使時保持行駛速度—遵守交通規則—提供乘車舒適性等。該車還搭載一種計劃運算程序，即“RRT*”，通過攝像頭和傳感器等硬件設備獲取并評估潛在的行駛路徑，首先選擇符合優先規則等級的路徑。例如，當前方汽車停止并擋住前行道路，nuTonomy公司的汽車就會打破不跨越道路中線的規則，從而繞過前方停止車輛。

值得注意的是，優步等公司在測試的自動駕駛出租車和貨運車也已基本成型。對于車隊的運營商來說，人工成本遠遠高于自動駕駛的費用，自動駕駛的經濟效益非常明顯。2016年傳統出租車的價格是0.9美元/公里；到2030年自動駕駛出租車的價格將是0.3美元/公里。此外，自動駕駛所采用的拼車功能也足以清空道路。當今，普通車輛有超過90%的時間處于停放狀態，而自動駕駛出租車和發達的地鐵系統將淘汰9成以上的汽車。

新加坡希望將自動駕駛等技術應用到緯壹科技城這樣的高科技商業中心的建設中。預計到2018年，nuTonomy公司將通過Grab公司向緯壹科技城附近的乘客提供出行服務。新加坡經濟開發委員會運輸工程總監譚康惠表示，新加坡力圖建成未來全球科技創新中心。在未來3到5年，新加坡將對自動駕駛的汽車、公共汽車和貨運汽車進行實驗，并希望將自動駕駛等新技術運用到緯壹科技城的建設中。endprint

無人駕駛技術的發展，不應只是“空中樓閣”，提供更符合其特性的交通模式勢在必行。而隨著共享理念的深入人心，以無人駕駛技術為依托，共享智能汽車的交通新模式正孕育而生。

在共享經濟的風口中，從分時租賃模式中蛻變出來的共享汽車迎來了新的發展契機。途歌TOGO、盼達出行等企業通過人車互聯，投放新能源汽車，嘗試為用戶帶去共享汽車。共享汽車在給城市居民的出行帶來便利的同時，還滿足了無車群眾的汽車出行需求。這類產品能夠實現24小時“無人值守”的智能化租車，共享汽車的用戶只需要通過智能手機，便能夠自助完成預定、取車與還車；共享汽車的模式還支持異點還車，移動支付功能等。

從汽車的利用效率來說，共享汽車可以充分地利用時間、空間等，實現汽車使用效率的顯著提升，同時降低人們的出行成本。對于人口日益增長的城市而言，共享汽車能夠減少城市的私家車保有量，從而間接地緩解城市的交通擁堵情況。

但是，共享汽車的實際運營中也會面臨一些難題。例如，由于共享汽車主要采用的是新能源汽車，其充電是一個較大的問題。目前，電動汽車的充電樁數量屈指可數，如果大面積地擴建充電停車地點，將耗費大量資源；如果不修建充電樁，那么新能源汽車的使用便捷性將大大降低。此外，分時租賃模式下汽車的停車費、違章罰款、壞賬等責任問題仍然沒有得到有效解決。

然而，無人駕駛技術的成熟和應用，將使共享汽車升級為共享智能汽車，并能一并解決上述相關問題。由國際戰略咨詢公司羅蘭貝格發布的《2018中國汽車共享出行市場分析報告》中預測，汽車共享出行的潛在需求在2018年有望達到每天1.6億次。面對如此龐大的市場需求，未來的共享汽車只有以智能化為核心發展，通過大數據、物聯網、無人駕駛等先進科技手段，才能占據市場主動權。智能化是汽車共享的基礎，共享理念則是智能化的理想境界。相信共享智能汽車的發展將極大地改變今后人們的出行方式，同時解決交通擁堵、空氣污染等城市難題。

共享智能汽車的技術、法律和管理問題

不論是在技術上還是在法律與管理上，無人駕駛技術都存在著一些需要解決的問題。人工智能技術上的最終目標是通用人工智能（Artificial General Intelligence， AGI），或者稱為強人工智能（Strong AI）。然而，目前的人工智能只能限于智能的某個特定方面，因此可以分為窄人工智能（Narrow AI）和弱人工智能（Weak AI）。

對傳感器所采集的數據進行分析，是無人駕駛最關鍵的技術。由于現實世界極其復雜，無人駕駛所運用的算法尤為關鍵。對于算法軟件而言，最難以克服的問題在于如何控制汽車在復雜情況下的安全行駛。無人駕駛過程中需要對周圍的物理環境進行三維的監測。然而，在最新的無人駕駛的測試中卻發生了很多失誤，說明這一技術并不成熟。比如，2016年1月，特斯拉Model S在中國邯鄲的高速公路上由于未能識別旁邊的垃圾清掃車而出現事故；除此之外，另一輛Model S在佛羅里達由于誤將白色卡車辨別成掛在頭頂上的告示牌，從而導致了汽車事故。

此外，人工智能汽車對于電腦的計算能力具有極高的要求。一旦電腦程序發生錯誤或者網絡信息被黑客入侵，無人汽車的安全將受到極大的沖擊。其次，如何讓汽車與人之間建構一個有效溝通和協調的機制至關重要。比如，當有路人向汽車招手時，探測器很難確認是讓它停車還是趕緊駛離。無人駕駛汽車最難做到的就是預測、回應人類的行為。2016年2月，谷歌無人駕駛汽車在行駛中，誤判后方的一輛巴士將減速，與該輛巴士發生擦碰。隨后，谷歌稱本公司僅“承擔部分責任”。不難發現，谷歌在這起無人駕駛汽車事故中對擔責問題的回應是——“誰擁有，誰擔責”。

2016年1月，美國聯邦政府宣布，未來將投入40億美元促進無人駕駛技術的發展。2016年2月，美國監管部門通知谷歌公司，按照美國聯邦法律，谷歌無人駕駛汽車可以被視為“司機”，這是無人駕駛技術在世界范圍內邁出的重要一步。2016年9月，針對從事無人駕駛技術開發的廠商，美國交通部發布了相關指導意見書。這是全球首份無人駕駛法律指導意見書，主要列舉了無人駕駛汽車廠商需要提交的15項“安全評估”標準，其中包括無人駕駛汽車測試、系統失誤時的補救措施以及無人駕駛程序應遵守現行交通法規及避免車輛搭載的軟件被入侵等。2016年11月，美國加州出臺了關于無人駕駛技術的許可。⑥此后，聯合國與多個國家針對無人駕駛技術，相繼制定了一系列安全法規。在中國，如何加快人工智能規范化日益得到相關專家的重視。

針對上述有關無人駕駛汽車的問題，共享智能汽車上路運行所面臨的最大瓶頸將是法律、法規和公共管理規則的制定問題。傳統汽車的使用模式是車主擁有所有權，因此出現問題也由車主承擔主要責任，比如違反交通法規和造成交通事故等。除非汽車有明顯的質量問題，相關責任才由汽車制造商來承擔。然而在共享智能汽車時代，汽車是由共享智能汽車提供商來控制的，如果出現事故，就會產生如下問題：第一，車主的責任邊界在哪里？第二，如果車主避險失敗，那么由誰來承擔責任？此種情況下，車主和自動駕駛的提供商之間將出現責任的空白地帶。此外，自動駕駛一般是通過無線網絡進行數據運算與交流的，而網絡運營商并不能時刻保證信號暢通。假如故障和網絡通信相關，那么網絡運營商也應該擔責。因此，在消費者、網絡提供商、汽車制造商和智能駕駛提供商之間，就會出現多個相互交叉的責任空白區域。筆者認為，解決上述問題需要傳統的汽車制造商完成轉型，通過和無人駕駛技術提供商、出行服務（共享服務）提供商的“三維”合作，成為技術、車輛、出行一體化的智能汽車服務提供商。在這個轉型完成后，消費個體不需要買車，只需要通過購買出行服務，便可以完成出行目的。通過這種“三維一體”的合作模式，智能服務和汽車生產成為一個主體，這也便于解決事故擔責、事故賠償主體和獲利的問題。

結語

目前，中國在共享經濟領域的相關實踐已經走到了世界前列。中國已經擁有了諸多共享企業，同時形成了較為完整的生態圈。共享汽車作為一種新的商業模式，反映出中國市場的活躍性以及新的理念在中國市場的適用。共享汽車的出現不能僅僅從表面去認識，而是要落實到共享經濟上。而在未來，共享經濟在交通領域的運用將是共享理念和無人駕駛技術相結合的共享智能汽車。endprint

共享智能汽車將為人們的生活帶來諸多改變。第一，停車問題、交通擁堵問題將得到改善，智能汽車不僅可以幫助人們更大程度地優化出行的路線，而且可以避開交通的擁堵點；第二，共享智能汽車可能會更大程度地疏解城市人口壓力，生活在郊區的人們將由于通勤時間的減少而減輕工作壓力；第三，未來的汽車行業將是一個全新的生態，是一種新的管理方式，汽車生產商可能會變成汽車的維護商；第四，共享智能汽車的發展將會沖擊保險業。因為保險的一個重要領域是車險，由于無人駕駛汽車的發展使得交通事故率較少，買車險的意義不再存在。或者說，共享智能汽車至少將重新定義保險行業。

盡管目前在無人駕駛技術上，西方已經走在中國的前面。然而有幸的是，中國仍然處于無人駕駛技術全球水平的第一梯隊。正如上文所提及的，中國無人駕駛的發展多為“技術+制造商”的二維合作模式，而如果能夠率先達到“技術+制造商+出行服務”的“三維一體”模式，共享智能汽車在中國誕生并重新定義汽車行業將不足為奇。中國不僅存在龐大的消費市場和資本市場，而且中國企業在融資上具備一定的優勢。中國資本強勁的流動性使得優質的人工智能企業能夠立足長遠且健康發展。這些因素都意味著中國在未來很可能會成為共享智能汽車的試驗地，從而更有可能使中國傳統汽車企業在轉型后走在世界前列。

（華東政法大學比較政治專業碩士研究生闕天南對此文亦有貢獻）

注釋

①Zoe Kleinman， "Google Street View Car In Accident"， BBC， March 13， 2016， http：//www.bbc.com/news/technology-24080422.

②Robert Duffer， "Musk Tweets Model 3， Says Tesla Ready For Demand"， Chicago Tribune， July 10， 2017， http：//www.chicagotribune.com/classified/automotive/fuelefficient/ct-musk-tweets-model3-20170710-story.html.

③Baystreet Staff， "Nvidia's Self-driving Revolution is Building Faster Than Wall Street Recognizes"， BAYSRREET， July 14， 2017， https：//www.baystreet.ca/articles/stockstowatch.aspx？articleid=31351.

④潘福全、亓榮杰、張璇、張麗霞：《無人駕駛汽車研究綜述與發展展望》，《科技創新與應用》，2017年第2期，第27頁。

⑤孫秋霞、徐芳芳：《百度無人駕駛 駕馭未來出行》，《中國科技獎勵》，2016年第7期，第63～66頁。

⑥金善科：《無人駕駛汽車的概念及發展》，《中國科技術語》，2016年第3期，第75～78頁。

責 編∕戴雨潔endprint