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自動駕駛新規將於5月1日施行 這些重點不要錯過

工信部、公安部、交通運輸部聯合印發的《智能網聯汽車道路測試管理規範(試行)》將於5月1日正式施行。這部新規對於我國智能網聯汽車發展來說可謂是至關重要,其中有哪些重點值得關注呢?

近年來,人工智慧技術加速崛起,掀起了一股智能化、信息化潮流,以自動駕駛技術、網聯技術為核心的智能網聯汽車(又稱「自動駕駛汽車」)開始走向產業化道路,研發、測試進程持續提速,特別是路測需求不斷提升。

為了進一步推動汽車智能化、網聯化的技術和產業化應用,規範智能網聯汽車道路測試管理,此前工信部、公安部、交通運輸部聯合對外發布《智能網聯汽車道路測試管理規範(試行)》(簡稱《管理規範》)。

《管理規範》的發布實施毫無疑問是我國智能網聯汽車發展進程中的大事件,是一項必經的過程,對於促進我國智能網聯汽車產業化、增強我國智能網聯汽車產業國際競爭力有著非常關鍵的作用與影響。

這些重點需要關注

新規制定參照現有交通法律。目前,智能網聯汽車的立法進程依然處於起步階段,還沒有一部專門性法律來作為立法參考,因此《管理規範》中明確,本規範依據《道路交通安全法》、《公路法》等現有法律法規制定,闡明了新規擬定基礎。

地方政府可根據實際情況制定實施細則。為了讓各地政府能夠根據本地客觀情況與實際需求來差異化發展智能網聯汽車,《管理規範》特別說明,省、市級政府相關主管部門可以根據當地實際情況,依據本規範制定實施細則,具體組織開展智能網聯汽車道路測試工作。

測試駕駛人要求嚴格。眾所周知,當前大部分國家和地區都要求智能網聯汽車在測試時要配備駕駛人員或者稱為安全員,因而《管理規範》對於測試駕駛人也做了詳細規定。

《管理規範》要求,測試駕駛人必須具有3年以上駕駛經歷,最近連續3個記分周期內沒有滿分記錄,且最近1年內沒有嚴重交通違法行為記錄,同時也不能有酒後駕駛、醉酒駕駛、致死或者重傷以及服務管制精神藥品或麻醉藥品的記錄。

測試車輛應具備條件。對於參與測試的智能網聯車輛,《管理規範》要求必須能夠保證在任何情況下都能將車輛即時轉換為人工操作模式,以防止測試車輛失控導致發生意外事件,同時測試車輛需要具備自動記錄和存儲車輛事故或失效狀況發生前至少90秒的數據,以在發生事故等意外情況下,能夠獲取相關的關鍵數據。

測試車輛發生事故時的處理方式。由於前不久Uber和特斯拉的自動駕駛汽車相繼發生事故,民眾對於自動駕駛汽車的安全問題以及發生事故如何處理十分關注。

《管理規範》規定,智能網聯汽車在測試期間發生交通違法行為的,按照現行道路交通安全法律法規對測試駕駛人進行處理。發生交通事故的照道路交通安全法律法規認定當事的責任,並確定損害賠償責任。構成犯罪的,依法追究刑事責任。《管理規範》還指明,測試車輛在道路測試期間發生事故時,當事人應保護現場並立即報警。

《管理規範》實施要注重什麼?

《管理規範》將於5月1日正式施行。接下來,如何有序、安全的開展智能網聯汽車路測,如何切實、穩妥、到位地做好《管理規範》實施工作,將成為各級政府部門、行業以及相關企業的共同課題。因此,在《管理規範》實施過程中,還需要注重以下兩點:

首先是堅守安全紅線。智能網聯汽車發展的初衷就是為了解決交通安全問題,降低交通事故發生的幾率,保障交通參與者的人身安全與財產安全。在《管理規範》實施過程中,必須認識到安全是智能網聯汽車發展的第一要義,必須堅實、堅定遵守安全紅線,確保道路測試安全性,防範安全隱患的發生。

其次是推進5G網路技術發展。智能網聯汽車的核心技術之一就是網聯化技術,藉助互聯網、物聯網技術實現信息共享與協同控制。要想實現完全自動駕駛,並提升交通安全性,就必須不斷完善智能網聯汽車的網聯化水平。而網聯功能的實現與發展,對於通信網路的要求非常高,只有大力推進5G網路技術發展,加快5G網路等新一代通信技術的部署,才能為智能網聯汽車的測試與商業化提供關鍵支撐。

各地陸續出台道路測試管理規定

智能網聯汽車的發展不僅是解決當前社會交通擁堵、停車難、大氣污染、能源消耗等問題的重要渠道,而且也是推動汽車產業、交通領域全新變革,走向智慧交通、打造智慧出行的關鍵要素。因而,智能網聯汽車已然成為全球矚目的焦點產業。

為了爭奪智能網聯汽車發展先機,我國不斷完善頂層布局,強化政策支持力度,而各地政府對此也積極響應,為智能網聯汽車的產業化打開了「綠燈」。早在國家版的《管理規範》出台之前,北京、上海、重慶等地就相繼公布了自動駕駛車輛道路測試管理規定。

隨後,深圳、廣州、吉林、長沙、長春等城市也發布了關於智能網聯汽車道路測試的相關管理規定。另外,在各地發放的首批測試號牌中,上汽、蔚來、百度、金龍等企業成功搶得先機,獲得了相應資質。

《管理規範》的實施,以及各地路測管理規定的出台,將在政策層面為智能網聯汽車提供「合法身份」,有效推進智能網聯汽車道路測試進程,使得企業能夠通過路測積累到關鍵的數據,為以後的商業化奠定基礎。

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