【摘要】自动驾驶技术的快速发展对法规和评估方法提出了新的挑战，全面梳理了国内外自动驾驶汽车法规发展现状，以联合国、欧盟、美国、日本等为代表的主要组织、国家和地区积极探索，并采取渐进式监管策略，重点关注自动驾驶汽车的安全评估方法。基于国内外自动驾驶汽车法规体系建设经验，深入探讨了自动驾驶汽车的安全评估方法，归纳总结了国内外安全测试与评估的最佳实践和共识，为构建科学、系统的评估体系提供思路。
0 引言
自动驾驶作为人工智能与汽车工业深度融合的产物[1]，正以前所未有的速度推动智能网联汽车行业革新，并逐步从试验阶段迈向规模化量产应用。然而，其快速发展也带来了法律、安全和社会伦理等多方面的挑战。为确保自动驾驶技术安全应用并促进产业健康发展，制定完善的法规体系、研究科学系统的评估方法已成为汽车产业向智能化转型的关键任务。
当前，自动驾驶汽车法规研究面临诸多制约其商业化进程的挑战。首先，自动驾驶技术作为一种新兴技术，亟需法律法规确立其合法性身份。其次，传统车辆安全法规的适用性存在不足，在如产品准入、事故责任认定等领域亟待突破或进行“旧法新释”[2-3]。再次，自动驾驶技术的规模化应用可能催生新的安全风险，如个人隐私保护、网络安全等[4-5]。此外，缺乏统一的技术法规或标准不利于技术的跨区域应用与产业发展[6]。
在安全测试与评估方法研究方面，针对自动驾驶系统的测试与安全评估技术法规和标准仍处于探索阶段。传统测试方法主要依赖于实车场地测试和里程测试，存在测试成本高、效率低等问题，难以适应自动驾驶系统的复杂性和实际应用场景的多变性[7-8]。因此，建立系统化、可验证且可追溯的安全评估框架尤为迫切，尤其在自动驾驶系统动态环境下的决策行为、突发事件应对能力以及与其他道路使用者的交互等方面，现有评估方法亟需改进[9]。
鉴于自动驾驶汽车政策法规制定和安全评估方法建立的必要性和紧迫性，本文全面梳理了国内外自动驾驶汽车法规的发展现状，重点分析了美国、欧洲和中国在自动驾驶法规制定方面的进展，通过总结国内外先进经验，为我国自动驾驶汽车法规体系提供参考。同时，本文深入探讨了自动驾驶汽车的安全评估和合规性评估方法，归纳总结了国内外自动驾驶安全汽车测试与评估的最佳实践和共识，以期为构建科学、系统的评估体系提供有价值的思路。
1 国际自动驾驶汽车法规研制进展
1.1 联合国道路交通公约赋予自动驾驶汽车合法身份
为协调跨国的道路交通规则，联合国欧洲经济委员会（UNECE）制定了《联合国陆路交通国际公约》，其中第八条规定：凡行驶的车辆必须有一名人类驾驶员，且人类驾驶员需始终主导车辆控制。该条规定否定了自动驾驶系统对行驶车辆控制的合法性，限制了自动驾驶汽车的发展。2014年，联合国欧洲经济委员会通过了该公约中关于自动驾驶汽车的修正案，其中明确规定：在自动驾驶系统全面符合联合国车辆型式批准法规，并且人类驾驶人可随时干预或关闭自动驾驶系统的前提下，人类驾驶员可在符合条件的情况下将驾驶车辆的职责交给自动驾驶系统。该修正案正式确立了自动驾驶系统的合法身份，为缔约国自动驾驶汽车上路应用提供了法律基础。目前，该公约共有83个缔约国，包括大部分欧洲国家以及美洲、亚洲、非洲等部分国家，但不包括中国、美国和日本。
1.2 联合国推进自动驾驶技术法规和指南
联合国欧洲经济委员会自动驾驶与网联车辆工作组（UNECE GRVA）中的非正式工作组—自动驾驶功能要求工作组（FRAV）以及自动驾驶验证方法工作组（VMAD），分别制定了《自动驾驶系统安全验证监管要求和可验证标准指南》和《自动驾驶全新评估和测试方法（NATM）》，旨在为自动驾驶系统的安全要求、测试与评估提供指导[10-12]。目前，GRVA 正在基于这些指南逐步转化为具有法律约束力的法规，计划形成关于自动驾驶系统的联合国全球技术法规（GTR）和联合国法规（UN Regulation）。相关内容的整合和优化工作正在进行，预计将在2026 年6 月召开的WP.29会议上完成GTR和UNR的采纳[13]。
此外，联合国还制定了3 项技术法规UN R155 网络安全、UN R156软件升级、UN R157自动车道保持系统（ALKS）技术法规[14-16]。UN R155 网络安全法规和UN R156 软件升级法规进一步对自动驾驶系统车辆产品全生命周期的持续合规提出了要求。
UN R157 是L3 级自动驾驶系统的第一个具有约束力的国际法规。该法规（00 系）最初于2020 年发布，并于2021 年1 月22 日生效，自动车道保持系统最高速度为60 km/h，适用于高速路段交通拥堵场景，适用车辆限制在乘用车且不支持换道功能。2021年，该法规扩展至卡车和长途客车等重型车辆；2022 年再次修订（01 系），最高车速扩展至130 km/h，并增加了换道功能[14]。UN R157 法规涵盖了系统安全和故障安全响应要求、人机交互、网络安全和软件升级、自动驾驶数据记录系统等规定。除具体的安全要求外，UN R157 法规还包括系统验证和测试的相关要求。其中，仿真工具和数学模型可用于验证安全概念，特别是针对难以在测试场地或真实驾驶条件下复现的场景。若采用仿真工具对自动驾驶系统进行测试验证，汽车生产企业需证明仿真工具的适用范围、工具对相关场景的有效性，以及验证仿真测试结果与实车测试结果的一致性[14]。
1.3 欧盟建立智能网联汽车型式批准框架
1.3.1 型式批准框架
为推进汽车驾驶自动化和提升道路安全水平，欧盟采取了渐进式监管策略，通过开展一系列智能网联汽车测试验证与试点项目，同时积极与业界合作与协商，逐步建立了针对L3 和L4 级自动驾驶汽车的欧盟型式批准框架[17-18]，如表1 所示。该框架基于技术中立原则，通过制定统一的规则和技术要求，为各类技术提供了公平的竞争环境。同时，欧盟在联合国欧洲经济委员会车辆法规协调论坛（UNECE/WP.29）的框架下，推动其法规在国际层面的协调和统一[19]。
表1 欧盟智能网联汽车型式批准框架
欧盟制定并逐步实施了通用安全法规Regulation(EU) 2019/2144，采纳了一系列相关的技术法规或实施法规，旨在引入新的安全功能和驾驶辅助措施，以协助驾驶员并更好地保护乘客和弱势道路使用者[20]，解决车辆和道路安全需求。在此期间，针对未来自动驾驶和网联汽车的发展，欧盟发布了《自动化移动战略》，包括部署关键技术和基础设施、参与联合国技术法规研究、建立欧盟内部市场监管框架等战略行动[21]。欧盟关于自动驾驶汽车型式批准管理法规如图1所示。
图1 欧盟关于自动驾驶汽车型式批准管理法规
通用安全法规及其引用的技术法规，为有条件自动驾驶和高度自动驾驶汽车及以上自动驾驶汽车制定了法规框架，该框架从技术要求、数据记录、网络安全措施等方面进行规范，确保此类车辆在投放市场前具备足够的安全性和技术成熟度，从而为欧盟自动驾驶汽车的广泛应用铺平道路[20]。
在新的型式批准框架中，欧盟对有条件自动驾驶汽车（L3）和全自动驾驶汽车（L4及以上）采用了不同的技术法规。对于L3级自动驾驶，欧盟采纳了UN R157自动车道保持系统技术法规。对于L4 及以上的自动驾驶，欧盟引入了新的全自动驾驶技术立法，即（EU）2022/1426《全自动驾驶车辆自动驾驶系统型式批准的统一程序和技术规范》，这是全球首个允许成员国批准注册和销售高级别自动驾驶汽车的技术法规[22]。欧盟通过授权和实施法规制定的技术规则，内容涵盖测试方法、网络安全、数据记录、汽车生产企业对安全性能与事故的监测和报告要求等，在全自动驾驶汽车投放市场前对其安全性和成熟度进行全面评估。
1.3.2 L3自动驾驶汽车：采用联合国法规
对L3 级自动驾驶汽车，2022 年6 月8 日，欧盟发布委员会授权法规（EU）2022/1398，通过修订（EU）2019/2144，将UN R155 网络安全、UN R157 自动车道保持系统（ALKS）技术法规纳入欧盟自动驾驶型式批准框架体系中。同月20日，欧盟发布了委员会授权法规（EU）2022/2236，即（EU）2018/858附件修正案，进一步将UN R156 软件升级技术法规纳入了欧盟整车型式批准框架体系中。通过共同构建了一个全面的监管体系，确保自动驾驶车辆的安全性和可靠性。通过欧盟层面统一引用联合国自动驾驶有关技术法规，避免了各成员国自行制定标准引起的技术要求碎片化，简化了自动车道保持系统的型式批准流程，只需通过一次欧盟型式批准即可在所有成员国销售。
1.3.3 全自动驾驶车辆：欧盟立法
目前，UNECE 尚未针对全自动驾驶汽车（L4 及以上）颁布具体的技术法规或明确相关要求。鉴于这一监管空白，欧盟率先制定了针对全自动驾驶汽车的型式批准法规，并已在德国等欧盟区域内正式生效实施。
2022 年8 月5 日，欧盟委员会颁布了实施法规（EU）2022/1426《关于配备自动驾驶系统（ADS）的全自动驾驶车辆型式批准的统一程序和技术规范》，规定了配备自动驾驶系统的全自动驾驶车辆（即L4 级和L5 级自动驾驶车辆）在欧盟范围内进行型式批准的统一程序和技术规范，并于2022 年9 月15 日生效。该法规的核心要求是汽车生产企业需要向型式批准机构提交附件规定的必要信息和文件，以及计划的在用监测和报告（in-service monitoring and report）[22]。
欧盟委员会通过授权和实施法案制定的技术规则，要求在全自动驾驶车辆进入欧盟市场前，对其安全性和成熟度进行全面评估。特别是，法规明确规定了欧盟对全自动驾驶轿车、客车和卡车的型式批准的有关技术要求。这些车辆可以是限定范围内运输乘客或货物的自动驾驶车辆，仅在固定起点和终点之间运行的自动摆渡车，或自动代客泊车系统，驾驶员可以将车辆留在下车区，车辆随后自行操控至可用停车位[22]。
如果全自动驾驶汽车符合欧盟法规的所有相关条件，则成员国授予的型式批准将允许该车辆在整个欧盟范围内销售。同时，鉴于允许全自动驾驶车辆上路的潜在安全影响，型式批准目前仅限于小批量生产，即在整个欧盟范围内每个车型每年销售不超过1 500 辆，每个成员国每个车型只能销售不超过250辆[22]。欧盟计划2026年实现全自动驾驶车辆的大批量型式批准，取消数量限制，并与联合国正在制定的自动驾驶系统通用法规（UNR ADS）保持协调。
1.4 部分国家的自动驾驶汽车立法情况
1.4.1 德国自动驾驶汽车法规
2017 年6 月，德国《道路交通法》第八修订案正式生效，允许具备高度自动驾驶或完全自动驾驶功能的车辆在公共道路上测试、运行[23]。据此，德国联邦汽车运输管理局（KBA）根据联合国法规UN R157 批准了L3 自动驾驶系统，随法规研制修订，逐步批准更高速、更复杂的L3级自动车道保持系统。2021年12月，KBA 依据UN R157 的00 系法规，批准了梅赛德斯奔驰L3系统Drive Pilot，设计运行范围包括需要引导车、最高时速60 km/h、白天、环境温度不低于4 ℃。2023年8 月，KBA 依据UN R157 的00 系法规批准了宝马BMW Personal Pilot L3 系统，设计运行范围包括需要引导车、最高时速60 km/h、白天和黑夜、环境温度不低于3 ℃。2024 年12 月，KBA 依据UN R157 的01 系法规，对梅赛德斯奔驰L3 系统Drive Pilot 扩展进行了批准，系统最高时速提升至95 km/h（仅在最右侧车道），并允许系统在执行最小风险策略时进行换道[26]。
2021年7月28日，德国《〈道路交通法〉和〈强制保险法〉的修订案-自动驾驶法》（Gesetz zum autonomen Fahren, GAF）生效，为具备L4 级及以上自动驾驶功能的车辆在德国公共道路上的测试和运营提供了法律依据[25]。作为国际层面统一法规出台前的过渡性解决方案，《自动驾驶法》主要面向驾驶座位没有随时准备接管的驾驶员的L4 级及以上的自动驾驶。适用车辆范围包括在特定条件下合法运营的客车和货车[25]。适用场景包括点到点的摆渡交通、指定路线的公交车、枢纽到枢纽（物流中心往返配送）、非高峰时段的需求导向服务、最初一英里或最后一英里的人员和货物运输，以及双模车辆（如自动代客泊车）。这些场景表明，该法律主要解决在限定的运行区域内使用自动驾驶车辆提供移动和运输服务（MaaS/TaaS）的合法性问题。同时，德国联邦交通和数字基础设施部也在积极参与欧盟和UNECE 层面的法规制定，推动国际法规的协调与统一。
2022 年6 月30 日，德国发布了《自动驾驶汽车批准和运营条例》（Autonome Fahrzeuge Genehmigung und Betriebsverordnung, AFGBV），建立了适用于特定运行区域的自动驾驶汽车国家法律框架。该条例规定了自动驾驶汽车的必要技术要求，限定运行区域的批准程序，以及运营许可证的批准程序[26]。与欧盟(EU) 2022/1426 型式批准法规相比，GAF 和AFGBV 进一步明确了在限定运行区域批准、道路机动车登记、运营批准等方面的监管要求。
针对无人驾驶车辆在客运和货运等领域的商业化应用，德国制定了三步审批流程。步骤一，车企需向KBA 提交申请文件，包括符合技术要求的声明、安全概念描述，以及基于多支柱方法的验证结果[27]。车企还需要记录测试场景目录，包括环境的测试参数和运行过程中可能对车辆产生的影响。KBA 基于L4 级车辆的技术要求颁发型式批准。在获得型式批准后，后续对车辆进行的变更/扩展需要获得KBA 的许可。步骤二，由根据州法律负责的区域机构对自动驾驶汽车限定运行区域进行第二步批准。步骤三，根据步骤一和步骤二的批准，以及符合要求的机动车责任保险，进行L4车辆的登记注册和牌照发放[28]。
随着GAF/AFGBV、欧盟实施法规（EU）2022/1426的生效，德国和欧盟允许符合SAE L4 标准的自动驾驶汽车申请型式批准。GAF 和AFGBV 作为过渡性解决方案，主要适用于复杂性较低的运行区域。未来，随着欧盟层面更广泛的统一法规出台，德国可能会进一步调整和完善本国自动驾驶汽车的法律框架和具体实施细节。
1.4.2 英国自动驾驶汽车法规
2018 年7 月，英国通过了《自动与电动汽车法2018》，将第三方保险的覆盖范围扩展至自动驾驶汽车领域[29]。2022 年7 月，英国在《高速公路法》中新增了与自动驾驶相关的内容。此外，英格兰、威尔士和苏格兰法律委员会于2022 年发布的《自动驾驶汽车：联合报告》，提出了75 项关于自动驾驶汽车监管改革的建议[30]。
2024 年5 月20 日，英国的《自动驾驶汽车法案》（Automated Vehicles Act 2024，下文简称“法案”）正式生效，预计到2026 年，自动驾驶汽车将在英国道路上实现商业化运行。该法案以道路安全为立法核心，定义了自动驾驶的关键概念，包括授权自动驾驶主体（Authorized Self-Driving Entity，ASDE）、无车内操控人员（No User-in-Charge Operator，NUiC）、有车内操控人员（User-in-Charge，UiC）等。法案明确了自动驾驶汽车的车辆使用的刑事责任和赔偿划分：当车辆由自动驾驶系统控制时发生事故，责任由相关企业（即汽车生产企业或软件开发商）承担；如果自动驾驶汽车在自动驾驶状态下发生事故，首先由保险公司进行赔偿，随后保险公司有权向责任方（通常是车辆汽车生产企业）进行追偿。此外，法案要求建立独立的事故调查系统，以确保自动驾驶车辆持续符合安全标准。法案为自动驾驶汽车的授权和许可搭建了全面的监管框架，涵盖自动驾驶能力的测试要求、关键概念的界定、授权许可体系以及责任承担等，为自动驾驶汽车的部署提供了法律保障[31]。
1.4.3 美国自动驾驶汽车法规
为保障自动驾驶汽车的安全性和技术领先地位，美国在自动驾驶立法方面持续加速，从地方层面逐步扩展至联邦层面。
在地方层面，2011 年内华达州率先颁布“ AB 511法案”，授权交通部门制定管理自动驾驶汽车在道路上行驶的法规，允许自动驾驶汽车上路测试，并对测试车辆、测试驾驶员、保险责任等作出了明确规定[32]。2012 年9 月，加利福尼亚州通过了“ SB 1298 法案”，允许自动驾驶汽车在公共道路上进行测试，但要求车内必须配备驾驶员以监督车辆运行，并在发生技术故障或其他紧急情况时接管车辆[33]。2020 年11 月，美国57个团体联合发布了《自动驾驶汽车立法大纲》，提出了包括优先考虑所有道路交通使用者的安全、保障公平无障碍的出行服务、维护消费者和工人权利、确保地方管理职能和构建可持续运输体系在内的4 大类16 条基本原则[34]。2020 年11 月，加利福尼亚州发布了《授权部署有安全员和完全无人的自动驾驶乘车服务的决定》（Decision Authorizing Deployment of Drivered and Driverless Autonomous Vehicle Passenger Service），通过了“有安全员的自动驾驶乘车服务商用部署计划”和“无人自动驾驶乘车服务商用部署计划”，允许提供自动驾驶乘车有偿服务和共享乘车有偿服务[35]。此后，加利福尼亚州公用事业委员会（CPUC）批准了Waymo 的扩张计划，允许其无人驾驶出租车在洛杉矶和旧金山半岛扩大运营区域。
在联邦层面，美国积极推进自动驾驶相关立法。2016 年至2020 年，美国交通部（DOT）和国家公路交通安全管理局（NHTSA）陆续发布了自动驾驶计划1.0 到4.0。其中，2020 年发布的《确保美国自动驾驶的领导地位：自动驾驶汽车4.0》（Ensuring American Leadership in Automated Vehicle Technologies：Automated Vehicles 4.0）围绕3 个关键领域展开，包括美国政府的自动驾驶汽车安全原则、支持自动驾驶技术发展的政府管理和领导，以及美国政府的行动和合作机会[36]。2024 年12 月，NHTSA 提出了自动驾驶车辆安全性、透明度和评估项目（ADS-equipped Vehicle Safety, Transparency, and Evaluation Program，AV STEP）。该项目涵盖L3、L4、L5 级自动驾驶车辆，主要针对L4 及以上的无人自动驾驶车辆。AV STEP旨在通过两步走策略，构建适用于美国自动驾驶汽车的监管框架：从有人接管的自动驾驶车辆，逐步实现无需人类驾驶员接管的自动驾驶车辆安全监管。该项目由汽车生产企业、自动驾驶系统开发商等有关企业自愿参与，通过提交企业安全保障计划、安全事件事故等有关自动驾驶车辆的关键数据上报，支撑美国自动驾驶车辆有关技术标准和政策法规的研制，最终形成完善的联邦管理体系[37]。
1.4.4 日本自动驾驶汽车法规
2014 年，日本政府发布了“官民ITS（智能交通系统）·构想路线图”，在国家层面提出了智能交通系统与自动驾驶发展战略，据此进行多项制度的完善和技术验证。通过政府、机构和行业的协同合作，日本迅速推进技术开发和法律制度建设，为自动驾驶的上路铺平了道路[38]。2016 年，日本颁布了《自动驾驶汽车道路测试指南》，并启动了《道路交通法》和《道路运输车辆法》的修订工作[39]。《道路交通法》旨在促进道路交通安全，明确了公安部门在交通执法中的权力以及交通参与者的规则和义务。《道路运输车辆法》则规定了机动车辆、摩托车和轻型车辆的安全和排放要求，旨在确保车辆的安全运行。2018年9月12日，日本国土交通省发布了《自动驾驶汽车安全技术指南》，明确规定了L3和L4级自动驾驶汽车必须满足的一系列安全条件，适用于搭载L3 和L4 级自动驾驶系统的乘用车、卡车及巴士[40]。
对于L3 自动驾驶，日本于2019 年发布了《自动驾驶相关制度整备大纲》，明确了L3 级自动驾驶汽车发生事故时的责任划分，包括车辆所有者责任、汽车生产企业责任、政府救济责任和驾驶员责任[41]。同年，日本通过了《道路运输车辆法》修订案和《道路交通法》修订案，并于2020 年4 月生效，允许L3 级自动驾驶汽车合法上路行驶[42]。2020年6月举行的联合国欧洲经济委员会（UNECE）同时，日本作为1958 协定国，同样将UN R157 联合国法规作为本国自动车道保持系统的准入符合性法规，2022 年7 月后在日本和欧洲销售具有L3 级自动车道保持系统的新车型均需要符合 UNR157。而在UN R157生效前，2020年11月，本田通过与政府协商，其搭载L3 级交通拥堵领航（Traffic Jam Pilot，TJP）功能的本田乘用车里程（Legend）车型获得了日本国土交通省批准。该车型的设计运行范围限定于高速公路或城市路段的拥堵场景，需依赖高精度地图和定位系统，最高时速不超过50 km/h，限量销售100辆且仅作为租赁专用车辆使用。
对于L4 自动驾驶，日本于2022 年公布了新的《道路交通法》修正法案，加入了在特定条件下实现L4 自动驾驶的运行许可制度，标志着L4 级自动驾驶汽车将允许在公路上行驶[43]。2023 年4 月1 日，日本正式实施新的《道路交通法》修正法案，解禁了在路线和车速等特定条件下无需驾驶员的L4 级自动驾驶汽车运营，标志着自动驾驶汽车从测试阶段转入实际运行阶段。日本计划在2025 年将修正法案的适用范围扩大至全国40个地区。该法案规定了L4级自动驾驶汽车在运行时的限制条件，例如远程监控，以及对低速、中速和高速行驶的限制等[44]。日本自动驾驶相关法规如图2所示。
图2 日本自动驾驶有关法规
1.5 自动驾驶汽车法规共同关注点
上述国家和地区的自动驾驶相关法规均采取了分阶段推进的立法策略，根据技术发展水平和市场需求逐步放宽对自动驾驶汽车的限制和监管。在自动驾驶立法研制中，法规内容的共同点主要体现在测试与上路规范、事故责任与保险规定、数据保护与隐私规定以及政府角色与监管职责等方面，为各国在自动驾驶领域的合作与交流提供了基础。
（1）准入许可：各国普遍要求自动驾驶汽车在测试前必须获得相关许可，并接受监管机构的监督。例如，日本发布了多项关于自动驾驶系统道路测试的文件，规定了测试所需满足的道路安全使用许可基本要求；德国则要求自动驾驶汽车在指定的专用道路上进行测试，并在获得政府批准后方可驶入混行路段。然而，不同地区的法规在适用范围上存在一定差异。例如，与欧盟法规（EU）2022/1426 不同，德国GAF 和AFGBV 不仅适用于M 类和N 类车辆，还涵盖了其他车辆类型（如L 类轻型车辆），以及特定运行区域（Operational Design Domain, ODD）的测试和激活。
（2）技术要求：自动驾驶汽车在上路前必须满足严格的技术标准和安全要求。德国和欧盟的法规在技术要求方面具有高度一致性。例如GAF/AFGBV 和欧盟实施条例（EU）2022/1426均要求汽车生产企业通过模拟仿真测试、封闭场地测试和实际道路测试，证明自动驾驶系统的安全性，应用案例相近。欧盟法规（EU）2022/1426 进一步要求汽车生产企业证明全自动驾驶车辆在其整个使用期内不会对限定运行区域内的车辆乘员和其他道路使用者造成不合理的安全风险。
（3）责任归属：自动驾驶事故中的责任划分是各国立法的重点。责任划分根据事故发生时车辆的状态（如自动驾驶系统是否处于正常工作状态）、驾驶员的行为（如是否及时接管车辆）以及车辆是否存在缺陷等因素确定。例如，日本自动驾驶汽车发生事故时，责任原则上由车辆所有者承担，如果事故是由于自动驾驶系统本身的缺陷引起的，那么汽车生产企业可能需要承担责任。在外部黑客入侵汽车系统导致事故时，损害由政府赔偿。此外，各国均要求为自动驾驶汽车购买保险，以应对可能发生的交通事故，通常包括车辆损失保险、第三者责任险等。例如，英国要求自动驾驶汽车必须实现保险全覆盖，发生事故时由保险公司向受害者赔偿，但若事故因车辆缺陷或车上人员操作失误所致，保险公司有权向责任方追偿。
（4）数据安全：为保护用户隐私和数据安全，各国均制定了相关法规，规范自动驾驶汽车数据的收集、使用和存储。例如，日本政府要求自动驾驶汽车生产企业在收集、使用和存储车辆数据时，必须确保数据安全、防止数据泄露，并尊重用户隐私。
2 我国自动驾驶汽车法规进展
2.1 国家层面探索建立法规框架
当前，我国正在从道路测试与示范应用、产品准入、上路通行等方面，以试点方式加速探索，健全完善相关法律法规、管理政策和技术标准体系。
在道路测试方面，工业和信息化部、公安部、交通运输部于2018 年、2021 年相继发布了《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范（试行）》[45-46]。各地政府以此为指引，加速制修订道路测试与示范应用管理要求，逐步放开载人、载物、高速公路等测试，并鼓励商业化运营探索。
在准入和上路通行方面，2021 年3 月，公安部对《道路交通安全法（修订建议稿）》公开征求意见，明确了具备自动驾驶功能的车辆进行道路测试和上路通行的相关要求，以及违法和事故责任分担规定[47]。2021 年7 月，工业和信息化部发布了《关于加强智能网联汽车生产企业及产品准入管理的意见》提出加强对汽车网络安全和数据安全、软件OTA 升级、自动驾驶功能、驾驶辅助尤其是组合驾驶辅助功能的汽车产品管理，确保产品质量和生产一致性[48]。工业和信息化部联合有关部门正在推进《机动车生产准入管理条例》，加强顶层设计，提出对具备驾驶辅助和自动驾驶功能汽车产品的相关管理要求，为行业管理提供上位法支撑，已于2022 年10 月公开征求意见[49]。2023 年11 月，工业和信息化部、公安部、住房城乡建设部、交通运输部联合发布了《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》（以下简称《通知》），明确了企业在设计验证、安全保障、安全监测等方面的能力要求，以及自动驾驶功能产品技术要求、过程保障要求和测试验证要求[50]。《通知》明确在智能网联汽车道路测试与示范应用的基础上，遴选具备量产条件的搭载自动驾驶功能（L3 有条件自动驾驶和L4 高度自动驾驶功能）的智能网联汽车产品，开展准入试点。对取得准入的智能网联汽车产品，在限定区域内开展上路通行试点。通过试点，引导智能网联汽车生产企业和使用主体加强能力建设，在保障安全的前提下，促进产品功能和性能提升，推动产业生态的迭代优化。基于试点实证积累管理经验，将支撑相关法律法规和技术标准的制修订，加快健全完善智能网联汽车生产准入和道路交通安全管理体系。
2.2 积极探索建立地方性法规
地方层面，多地通过发布鼓励性和引导性的促进条例，积极探索自动驾驶汽车立法。深圳、上海浦东新区、无锡、苏州、北京、武汉、杭州、合肥、广州等城市针对自动驾驶汽车出台了地方性法规，主要内容涵盖道路测试、示范应用、载人载物运营、基础设施保障等方面。地方性法规在制度设计上与国家准入管理相衔接，同时结合地方实际，探索自动驾驶汽车上路通行和运输经营方面立法。
2022 年11 月，《上海市浦东新区促进无驾驶人智能网联汽车创新应用规定》通过，自2023年2月1日起施行。面向无驾驶人的自动驾驶，支持在浦东新区逐步扩大智能网联汽车创新应用的路段、区域范围，支持特定区域全域开放，丰富测试与应用场景[51]。2024年12 月31 日，北京市地方人民代表大会通过《北京市自动驾驶汽车条例》，2025 年4 月1 日正式生效，在立法层面首先采用“自动驾驶汽车”一词，替代了原有的“智能网联汽车”，为立法不预设技术路线，给自动驾驶汽车未来法治留下足够空间[52]。2025 年1 月12日，广东省第十四届人大常委会批准了《广州市智能网联汽车创新发展条例》，该条例将于2025 年2 月28日起正式施行，制定智能网联汽车全域开放运营计划，明确了开展示范运营、商业运营的智能网联汽车要求[53]。
在立法应用场景上，各地方根据自身发展水平、技术成熟度、市场需求和政策导向，制定了各具特色的智能网联汽车立法方案。北京立法中涵盖了个人乘用出行、公共交通、货运和城市运行保障等应用场景。广州则重点关注示范运营、商业运营的智能网联汽车的枢纽运输。这种多样化的应用场景虽然体现了地方特色和灵活性，为自动驾驶汽车的研发、测试、实际运行和数据治理等方面提供了指导和依据，但也带来了标准不统一、政策衔接不畅等问题，难以在全社会范围内形成强有力的法律约束力，不利于自动驾驶技术在全国范围内的规模化量产应用和产业均衡发展。
3 国内外自动驾驶汽车发展情况
3.1 产业发展情况
在技术路线方面，自动驾驶汽车融合了人工智能、大算力计算芯片、云平台、高安全高可靠操作系统等技术，是推动新质生产力发展的重要引擎。当前，国内外自动驾驶产业均处于技术快速迭代阶段，各具优势。
以特斯拉为代表的优势企业，以实现“无需人为干预的自动驾驶”为研发目标，推出了L2 级组合驾驶辅助功能的汽车产品，并通过不断创新AI算法以提升功能和性能。基于英伟达等AI大算力芯片资源，进行大规模自动化训练，实现算法的快速迭代。同时，基于大规模量产车辆提供的海量训练数据资源，具备先发优势[54]。
我国自动驾驶产业在关键技术领域不断取得突破，创新活力显著增强。技术路线主要以激光雷达为主的感知融合方案，针对中国特点的道路交通场景和目标物进行了大量测试验证[55-56]。在自动驾驶功能算法层面，华为、小鹏、理想等企业通过优化适配本土道路和驾驶场景的模型算法，在高速公路和城区高阶驾驶辅助系统上取得突破[57]。在关键零部件领域，禾赛、速腾等企业已实现高精度激光雷达的量产，搭载地平线芯片的大算力车载计算平台也已投入量产应用。
在政策法规方面，欧美日等国家和地区正在持续推进型式批准法规相关法规及制度的优化和完善，通过例外豁免、个案处理等机制对智能网联汽车产品实施附带限制性条件的准入，稳步扩大探索范围。国内外方法底层逻辑一致，均涵盖企业能力、产品保障、测试验证及安全监测等多支柱评价。我国基于国内产业发展和国际先进管理实践，提出了一套适用我国产业发展和技术情况的面向准入的测试与安全评估方法。
3.2 多场景应用
自动驾驶多场景应用的商业化进程正在加速。国际上，L3级有条件自动驾驶，以奔驰、宝马为代表的汽车生产企业积极探索，已获批开始在德国和美国部分州的高速公路商业化应用。对L4 高度自动驾驶，美国的谷歌Waymo 等持续推动Robotaxi 技术商用化落地[58]。2022 年3 月，美国加州公共事业委员会（CPUC）向Waymo 发放了提供自动驾驶客运服务的许可证，允许在旧金山及周边提供收费客运服务。2024年3 月，CPUC 进一步批准了Waymo 在洛杉矶和旧金山半岛扩大无人驾驶出租车服务的计划。2024 年10月，特斯拉在“ We Robot”发布会上提出了Robotaxi 无人驾驶出租车服务计划[59]。根据美国加利福尼亚州交通管理局（DMV）的数据，2023 年共有21 家公司的1 603 辆自动驾驶汽车在加州进行了近1 000 万公里的道路测试，覆盖美国、中国、日本、欧盟等多家车企，包括商用车和乘用车[60]。
国内也在加快推进自动驾驶多场景与规模化应用进程。自2020 年起，北京、上海等多个智能网联汽车测试示范区内已投入自动驾驶出租车试运营。2024 年2 月，百度萝卜快跑、小马智行、文远知行、AutoX（安途）宣布首批获准在北京大兴机场高速及大兴机场部分区域开展自动驾驶车辆载人示范应用[61]。截至2024年9月，全国共支持建设了17个国家级智能网联汽车测试示范区、7个车联网先导区、16个智慧城市与智能网联汽车协同发展试点城市，累计发放各类牌照超过7 700 张，涵盖普通、载人、载物、高速公路、无人化、示范运营等牌照，累计测试里程超过7 000 万公里[62]。通过持续的测试与示范应用，特定场景下的有条件自动驾驶已初步具备量产应用条件，并逐步向高度自动驾驶演进。从2023 年11 月启动智能网联汽车准入和上路通行试点以来，2024 年6 月工业和信息化部等四部门宣布了进入试点的9家联合体开展试点工作[63]。
总体来看，我国自动驾驶产业发展与国外相比，在商业化进程上具有一定优势。作为国家战略发展方向，国家制定了创新发展战略和产业规划，地方政府通过试点鼓励技术创新，企业和机构积极投入研发与应用，消费者对自动驾驶等高新技术保持开放与积极关注的态度，为自动驾驶商业化进程的加速提供了有利条件。
4 自动驾驶汽车安全评估方法
4.1 自动驾驶合规性评估框架
基于联合国世界车辆法规协调论坛及国内外试点实践经验，自动驾驶系统合规性评估以安全论证为核心，采用多支柱方法作为验证手段[72]。安全论证通过结构化的论据链与多维度证据，形成可信、易于理解和有效的案例，证明系统在特定应用环境中的风险可控性。可以认为，自动驾驶系统的安全论证是多支柱测试验证方法的综合体现。通过综合运用仿真测试、场地测试、实际道路测试、审核评估、在用监测和报告等方法，全面评估自动驾驶系统的安全性，为其法规符合性提供充分证据。合规性评估框架如图3 所示[64]。
图3 自动驾驶系统合规性评估框架
自动驾驶系统合规性评估框架涵盖从设计开发到部署后监测的全生命周期，具体分为企业自评估方、主管部门通过对汽车生产企业的方案进行审核评估两层级评估[65]，如图4所示。
图4 合规性评估
（1）安全管理体系。企业制定覆盖产品生命周期的安全政策，明确目标与原则，并实施风险管理流程。设计开发阶段需确保需求管理、验证策略和功能安全符合标准，生产过程遵循质量管理体系（如ISO 9001）[66]要求。同时，建立安全监测机制，处理安全事件，并通过供应商管理确保第三方组件和服务安全。
（2）测试可信度和适用性[67]。模拟仿真测试需要验证仿真工具链可信度。封闭场地测试的可信度和适用性需要考虑测试环境真实性和场景覆盖度。实际道路测试则需要评估实际道路的选择和测试结果记录的可信度。测试可信度评估旨在确保测试结果全面覆盖自动驾驶系统设计运行范围，支持安全论证中的主张和论据。
（3）安全论证。安全论证评估关注企业安全论证的完整性和稳健性，涉及安全概念、测试验证、验收标准、安全声明及论据证据等，确保自动驾驶系统安全管理体系流程的有效输入，并验证风险识别与管理。
（4）自动驾驶系统要求，包括动态驾驶任务执行、系统与用户的交互、网络安全和数据安全、软件升级以及数据记录。动态驾驶任务执行覆盖标称场景、风险场景、失效场景和设计运行范围边界场景等。系统与用户的交互主要考虑需要用户手动接管的情况和不需要用户手动接管的情况，以及用户提示信息等。通过对自动驾驶系统要求评估，确认系统能够在必要时将车辆置于最低风险状态，确保安全。
（5）部署后监测与动态更新。监测与报告作为安全论证的重要输入，企业根据安全事件事故等统计数据和场景数据，基于系统实际运行情况，迭代优化系统。通过企业监测与报告机制，建立审核—测试—监测—反馈—更新的安全评估全流程，实现合规性评估体系的闭环和可验证、可追溯、可持续优化。
4.2 自动驾驶系统的测试评估方法
基于企业自评估方案，开展安全管理体系审核、安全论证评估、测试可信度评估以及部署后安全评估，确认系统残余风险水平和风险控制措施的有效性。
4.2.1 安全论证方法
安全论证方法（Safety Case Method）提供了一个结构化的顶层框架，包括企业提供的多个安全声明，每个安全声明对应一个或多个论点，以及支持论点的证据，如图5所示。
图5 安全论证
安全论证方法[68]涉及安全目标的确立、风险的识别、控制措施的设计和实施等。具体由以下几个方面构成：
（1）安全概念，企业设计开发用于识别、评估和应对潜在风险的方法论和策略。安全概念旨在消除因自动驾驶系统失效或设计缺陷导致的人身伤害，确保系统在合理可预期的场景中安全运行。
（2）描述安全论证所涵盖的自动驾驶系统所需的信息和文件，包括预期功能、运行环境、与人、子系统和组件的交互、控制策略、确保系统设计、测试和运行符合既定的法规和行业标准，如UN R157、ISO 21448（SOTIF）、ISO 26262（功能安全）等。提供符合性证据，支撑合规性评估的过程[69-71]。
（3）结构化的主张、论证和证据（包括验证测试）。通过安全目标、风险分析及控制措施，形成完整安全链条，验证系统在各种场景下安全。
（4）解释在系统整个生命周期内加强自动驾驶系统安全性的过程。自动驾驶系统需支持持续安全改进，安全论证应随系统升级动态更新，避免安全隐患。
（5）生成证据的测试工具的可信度和适用性证明。通过工具鉴定报告、交叉验证数据、场景覆盖分析等多维度证据链，确保生成的测试结果能有效支撑安全论证。
4.2.2 多支柱测试方法
自动驾驶系统多支柱测试方法包括：模拟仿真测试（Virtual Testing）、封闭场地测试（Tack Testing）、实际道路测试（Real World Testing）、监测与报告（Monitoring & Reporting）等。多支柱测试方法通过多个独立但互补的评估手段，从审核、测试、监测等多维度全面验证自动驾驶系统的安全性，并为安全论证提供证据和数据支持[72]（图6）。目前多支柱测试方法作为自动驾驶系统安全测试方法已经形成国际共识。
图6 自动驾驶多支柱测试方法
（1）审核：对系统设计、开发、运行的合规性、过程和标准进行审核。主要关注系统的开发流程、设计方案、文档符合性等，评估是否遵循了技术标准，核查安全论证的完整性。
（2）模拟仿真测试：遵循全面性、真实性、可重复性。全面性覆盖设计运行范围、软硬件架构及测试方法；真实性要求实车模型和场景仿真；可重复性确保验证结果稳定。
（3）封闭场地测试：在受控环境中进行，测试高风险场景，验证仿真结果可靠性，并评估极端条件下系统鲁棒性。通过对比分析仿真与场地测试，评估仿真可信度。
（4）实际道路测试：验证系统对复杂真实交通环境的适应性，评估不同条件下表现。需在严格安全措施下进行，包括安全监测和应急预案。测试前需通过仿真和封闭场地测试确保系统残余风险可接受。
（5）监测与报告[75]：实时监测系统表现，收集数据分析，为持续安全保障提供依据，结合数据反馈进行安全论证的动态更新。
多支柱方法从不同角度为自动驾驶汽车的安全论证提供支撑和验证工具。安全论证是多支柱法的核心输出，是证明系统安全性的最终呈现形式和核心文件，为整个安全评估过程提供框架和逻辑结构。二者存在动态反馈机制，多支柱方法提供的实际数据和反馈会被用于更新和完善安全论证，从而确保安全论证的有效性。两者相辅相成，贯穿系统的整个生命周期，共同确保系统安全性。
4.3 企业实践
当前，在自动驾驶汽车安全评估方法的探索和实践中，国内外就“多支柱”测试方法和评估方法的框架思路基本一致。
为了验证自动驾驶系统安全性，Waymo 提出并构建了一套多模态场景驱动的安全测试框架——碰撞避免测试（Collision Avoidance Test, CAT）。该框架量化自动驾驶系统与人类驾驶员在风险场景下的行为差异，识别算法缺陷并优化安全性能，旨在评估其自动驾驶系统避免碰撞或应对潜在危险情况的能力[76]。核心内容包括：
（1）场景生成：CAT 测试场景库基于美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）交通事故数据库与警方事故报告构建，通过概率抽样与对抗性增强技术（Adversarial Scenario Augmentation），基于大量真实世界数据，生成一系列覆盖长尾风险场景的测试用例集，如行人突然闯入、交叉路口盲区冲突等。
（2）多支柱测试：CAT 采取“仿真测试-封闭场地测试-实际道路测试”三位一体的测试架构。Waymo依托自研的自动驾驶系统仿真测试平台Carcraft 上开展高并发的模拟仿真测试，能够在短时间内模拟数百万英里的驾驶场景。封闭场地测试在其专用的Castle测试中心开展，复现高危险场景及系统响应能力。Carcraft 仿真的高效性解决了真实测试里程积累慢的问题，而Castle 的实车测试确保了仿真可信度和软硬件的兼容适配，实现了仿真-实车-仿真的测试闭环[77]。在实际道路测试方面，Waymo 通过政府授权的完全无人驾驶测试许可证，在25 个城市行驶超过2 000 万英里[78]。
作为加速智能网联汽车安全验证与基准建立的关键路径，实证研究在我国政策实践中也已得到系统性部署。2023年11月，工业和信息化部等四部门联合发布《智能网联汽车准入和上路通行试点实施指南》，首次构建了面向自动驾驶系统的测试与安全评估框架[79]。该框架通过双重维度约束保障技术合规性：
（1）企业能力维度评估。从设计验证能力、安全保障能力、安全监测能力及用户告知机制四方面进行综合评价。设计验证能力要求企业建立覆盖需求分析、设计实施、测试验证、迭代的全生命周期管理体系，并通过多支柱测试方法证明技术可行性；安全保障能力则涵盖功能安全、预期功能安全、网络安全、数据安全等有关要求。
（2）产品合规性维度评估。从产品技术要求、过程保障要求两个方面开展。前者聚焦自动驾驶系统功能和性能，如设计运行范围、最小风险策略等；后者强调开发流程的标准化程度，包括功能安全开发体系认证、预期功能安全场景覆盖度证明、网络安全防护架构等。
基于上述框架，2024年6月，四部门遴选出9家整车企业与9个运营主体组成试点联合体，将在北京、上海、广州等7 个城市开展实证实践[50]。具体试点实施流程如图7所示。
图7 自动驾驶汽车准入试点流程
我国智能网联汽车准入试点的推进思路与联合国正在研制的自动驾驶系统通用要求法规具有显著协同性。试点要求汽车生产企业细化并完善智能网联汽车产品的准入测试与安全评估方案，主管部门基于企业提交的安全论证开展技术审查与实施效果评估。通过试点实践，实现了“实践-反馈-优化”的动态迭代，过程中逐步总结技术经验、凝练行业共识，最终构建一套基于政策法规与技术标准的自动驾驶系统合规性评估体系。
5 结束语
自动驾驶汽车的发展不仅依赖于技术的持续突破，更亟需完善的法规体系与科学系统的评估方法作为支撑。本文通过对全球自动驾驶汽车法规现状的梳理、安全评估方法的探讨以及未来发展趋势的展望，为行业从业者、政策制定者及研究人员提供了全面的理论参考与实践启示。研究表明，尽管当前自动驾驶法规框架与评估方法已取得显著进展，但仍面临多重挑战。如跨地区法规协调导致的技术落地壁垒、上位法缺失造成自动驾驶责任划分难、长尾场景与自动驾驶系统的复杂性带来系统安全测试与评估的挑战等问题。
未来，我国自动驾驶汽车政策法规的研制吸收先进实践经验，保持一定的灵活性和前瞻性，平衡监管与发展，加强与国际标准法规协调。基于我国产业发展现状，构建适配我国道路交通特征和技术发展现状的完善的自动驾驶准入与监管体系，为自动驾驶汽车的安全、可靠和可持续发展提供更有力的支撑。
参 考 文 献
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