今年4月，北京的一场科技论坛上，律师邢科科看到法律专家们陷入争论。
“交通法规定，有人驾驶才能定义为车辆，没有人类驾驶员，顶多就是一个行驶装置！”“传统车94%的问题都是人的过错，现在用机器替代人，谁来负责呢？”
此刻的邢科科感到茫然，现有的法律没能跟上无人驾驶的发展速度。
早在两年前，百度便在武汉推出了首批无人驾驶网约车“萝卜快跑”。今年7月，当越来越多的“萝卜”驶入闹市街头，这才吸引了公众的目光。
新鲜过后，迷茫的不只有法律从业者，还有技术人员、企业、教授。在他们的愿景里，无人驾驶本该带来不再堵塞的交通、日益减少的车祸。而现实中，人们的规则意识有所欠缺，通行的环境复杂多变，让这些车辆屡屡停留在道路中央，制造新的拥堵。随之发生的安全事故，定责仍有空白。
“社会系统还没有做好准备。”一位交通领域的专家说道。科技不再是天马行空的想象，若要平稳着陆，远非一个行业或少数者的事。
7月中旬，萝卜快跑在武汉市区的街头行驶。冯蕊 摄
停留的车
“萝卜撞车了，撞到别人了！我被吓到了！”刘昌华对着电话那头大喊。
今年4月，他从武汉经济开发区附近乘坐萝卜快跑到东风汽车公司，快到目的地的时候遇到一个十字路口，不停有车辆穿梭。刘昌华眼看着信号灯变红，“萝卜”紧急刹车，碰上了前方车辆的尾部。刘昌华慌了几秒，发现车后座的屏幕上有紧急求助的按钮，他赶紧按下，拨通了后台工作人员的电话。
打完电话后，并未受伤的刘昌华平静下来，打算下车等待。他记得大约过了五分钟，一位穿着荧光绿马甲的工作人员赶到现场。刘昌华只见，周围聚集了越来越多看热闹的人，响起“咔擦咔擦”的拍照声。工作人员忙着摆手制止，并拿出银灰色的罩子，把“萝卜”罩得严严实实。“这是遮羞吧！”有人大喊，“要给萝卜遮丑！”
根据刘昌华的描述，被追尾的车主眼看着损失并不严重，最后没有通知交警，和工作人员协商赔偿了维修的费用。
此后刘昌华每次出门，总会留心身边的“萝卜”。三个月来，他多次目睹“萝卜”停在道路中央。
他看见过，两辆“萝卜”在转弯时碰在一起，谁也不让着谁，一旁的交警有些局促，只得把周围的车疏散了，留下它们俩互相响着喇叭声；另一些时候，“萝卜”追尾了别的车辆，或者被其他车辆追尾。
行驶中的“萝卜”不时亮起提示灯。 冯蕊 摄
7月9日晚8时，陈朗开车路过武汉市三环时，在他前面行驶的“萝卜”突然停下，等陈朗反应过来，两车越挨越近，他连忙踩了刹车，还是撞在了一起。
陈朗下车查看，他感到疑惑，明明这条路这么宽，前方什么也没有，怎么“萝卜”就停了？他刚掏出手机拨打110，“萝卜”又启动向前，“就这样跑了”。陈朗苦笑，他承认撞车是自己的责任，看着自家车头的凹陷却不免心疼。
此时，争议早已在网络蔓延。
在社交媒体平台，上千条短视频拍摄了“萝卜”的窘况，“萝卜快跑导致交通瘫痪！”“傻萝卜又出事了！”超过一万条留言在底下滚动。
矛头渐渐指向无人驾驶，在武汉城市留言板，“突然刹车”“无故停留”成为无人驾驶车辆的标签。“严重影响了交通效率。”有市民在投诉中直指，“要求叫停！”
但实际上，技术的愿景本非如此。
2022年，百度董事长李彦宏曾在公开演讲里说，自动驾驶比人类驾驶更安全，感知要比人类强很多，能够看到人类看不到的死角。在操作执行上，机器也比人类稳定：人会疲劳，会情绪化，会危险驾驶，而机器不会。
当时，在李彦宏的描述中，智能汽车和共享无人出租车如果广泛应用，可以让城市街道上的汽车数量下降60％，同时减少90％的道路交通事故。
如今想象在现实落地，却为何形成矛盾？
“萝卜”的屏幕上有实时的道路环境。 冯蕊 摄
谁在犯错？
“系统很少主动犯错！”7月下旬，在自动驾驶科技公司工作的李晨看到了无人驾驶的争议。面对“破坏交通”的指责，他有些委屈。
李晨表示，目前无人驾驶普遍采取的技术路线是“单车智能”。车辆会通过摄像头、激光雷达等设备自主感知周围的行车环境。一旦这些设备识别到障碍，便有信号通过事先设计好的算法，让车辆做出转弯、刹车、变道等操作。
“对系统来说，遵守交规是一条底线。”李晨强调，在系统设计初期，技术人员就会把每条交通法规写进代码里，在车辆投放前进行审批。
而每一台无人驾驶汽车要拿到营运牌照，还需要通过层层“考级”。
李晨的企业曾和多地政府合作。根据某地政府规定，一台无人驾驶车辆先要在政府划定好的封闭区域里进行测试，并配备一位安全员坐在主驾驶位上。李晨解释，有安全员的车辆并不意味着系统还没有达到“无人驾驶”的标准，而是出于政府监管的要求，在发生紧急状况时，安全员能够接过方向盘进行操作。
随后，每台无人驾驶汽车要跑到5000公里的里程，没“主动失误”导致事故发生，才能晋级到下一阶段：让安全员坐在副驾驶上，只在必要时踩下刹车。再度合格后，车里的安全员可以挪到后台，对车辆远程监控。先是一个人盯着一台车，逐渐变成一个人盯着五台、十台车。
“并非像驾校模拟考试一样，一直握着方向盘，而是负责在特殊情况下发出指令，执行还是交给系统自己。”李晨解释，后台的任务是处理技术解决不了的难题。大家并不愿意“过度接管”，政府会计算人为接管的次数，从而评定企业的技术水平。
他眼看着，一台无人驾驶汽车要通过考核，在一些城市是几个月，在另一些城市要300天。
在武汉，政府划定出几块测试区域。 冯蕊 摄
不过，只有系统遵守规则，显然并不足够。
李晨观察到，和系统的“底线意识”有区别，很多时候，人们把交通规则视作可以偶尔破坏的“道德行为”。
李晨乘坐无人驾驶车辆时，遇见有行人经过斑马线，突然站在路中间。幸好系统及时停下来“礼让行人”。直到信号灯变红，路人还在低头看着手机。系统只得通过摄像头反反复复扫描，确定人影是否已经移动。
“机器反应速度是100毫秒，正常人反应速度大约是300到400毫秒。”但李晨坦言，有时连系统也没法对行人和其他汽车的失误及时避让。
在李晨公司，无人驾驶车辆仍会遇到一些“被动犯错”的事故。有一次，无人驾驶汽车行驶在途中，对面有驾驶员迅速跨越车道，想要并线。这次系统没来得及反应，导致两辆车撞到一起，车头发生了剐蹭。
李晨苦笑，这时企业不免感到焦虑，一次事故的发生，很可能让一万次安全的行程化为乌有。
武汉“萝卜快跑”汽车机器人智行谷内，停放着大量待运行、待维修的“萝卜”。 周昱帆 摄
难以应变
而在复旦大学计算机科学技术学院的教师戴嘉润看来，“害怕犯错”的系统，更难适应复杂的道路环境。
戴嘉润和团队曾对无人驾驶企业的技术进行仿真测试：通过在计算机中模拟城市的场景，观察无人驾驶在行驶过程中可能遇到的难题。
他们发现，相比人类司机，系统的选择往往偏于“保守”。
在测试时，场景里有一个压扁的纸箱。在测试人员们眼中，“一个箱子而已，踩油门压过去不就好了。”此时的无人驾驶车辆，由于无法断定纸箱具体是什么，里面有没有其他危险物体，只要存在碰撞的概率，它们普遍就会停在原地。
一些无人驾驶汽车企业曾向戴嘉润解释，设计算法时宁愿让车辆的时速变慢，遇到障碍就停。他们认为，降低效率会让车辆的行驶更加安全、让技术的落地变得稳妥。
复旦大学计算机科学技术鱼学院内，装载着激光雷达、摄像头的自动驾驶模型车。 周昱帆 摄
尽管如此，道路场景的多变仍然超出了设计者的想象。
李晨见过，无人驾驶车辆在经过一条小路时，遇到了临时封路的情形。系统对这些施工场地的判断通常基于高精地图的信息，这一状况此刻却没有在地图上显示。面对一整排路障，无人驾驶汽车有些“不知所措”。
此刻，系统只得向远程的安全员发出求助申请。李晨记得，安全员发现系统的难题后，做出了掉头的指令。无人驾驶汽车这才开始确定周围有没有其他的行人、汽车，再往后掉头，选择新的行驶路径。
系统与道路的矛盾，在城市中心更为突出。
“很长一段时间里，无人驾驶汽车要和普通车辆共存。”戴嘉润说，人们的驾驶习惯区别很大。早晚高峰期间，一些司机慢慢挪动，另一些司机不停插队。车流越来越庞大，无人驾驶为了防止主动碰撞，会对变道或转弯犹豫不决，甚至在快车道里低速行驶，用直接停车来应对其他司机的“加塞”。一些保证安全的决策，这时反而制造了交通的阻塞。
“无人驾驶还不如人类聪明、灵活。”戴嘉润说，面对复杂情境，算法在“保守”与“高效”之间很难两全。他有所担忧，最近一两年内，当无人驾驶车辆进入更多城市，在全时段运营，发生拥堵与事故的概率会进一步增加。
但李晨看到，系统正在碰壁中不断成长。
他表示，政府本身就对无人驾驶的比例有所限制。某地政府曾规定，无人驾驶的牌照不能超过所有营运车辆的10%，等到系统逐步优化之后才能提升到20%。
李晨说，无人驾驶车辆会不断收集极端情形，输入系统进行训练，让车辆形成“肌肉记忆”。虽然这些极端场景出现的可能性只有0.1%，企业仍然要为此投入超过80%的成本。
“道路上的难题是无穷无尽的。”他叹息，哪怕系统已经到了最完美的版本，后台有工作人员接管，也无法覆盖100%的场景。
在戴嘉润所在的复旦大学杨珉团队，自动驾驶仿真测试会发现可能发生事故的极端场景进行归类分析。 周昱帆 摄
何以判责
一旦发生了安全事故，责任该如何判定？
早在2020年，便有汽车企业找到邢科科询问，如果企业要做无人驾驶产品，“出了交通事故的话怎么办？”
邢科科这才关注到，无人驾驶的技术已经如此成熟，相关的立法却存在空缺。
邢科科指出，按照现行的道路交通安全法，也就是我国在道路交通领域的基本法律，主要的顶层设计都在围绕“人”——车辆的驾驶员展开。无人驾驶在其中没有单独的条文，若发生了交通安全事故，责任主体究竟是谁，法律也没有对此作出明确规定。
“目前无人驾驶仍然属于自动驾驶的情形之一。”邢科科说道，按照现在普遍的责任划定方式，发生事故时是系统完全自主决策，还是人对车辆进行了不同程度的干预，判责会有所区别。“如果有驾驶员、远程安全员在对车辆操作时出现失误，并不算完全意义上的无人驾驶，操作者很可能需要对事故承担责任。如果发生事故时是完全的无人驾驶状态，责任方就可能涉及车辆的所有人、管理人或者系统的制造者。”
邢科科看到，近年来深圳、上海等城市已经通过了地方性法规，试图厘清无人驾驶的事故责任。
尽管如此，法规之间的“衔接”成了另一大难题。
邢科科记得，大家在论坛里纷纷提到，地方性法规不能与效力更高的道路交通安全法、民法典、刑法等发生冲突。有些地方条例中写道，“无人驾驶发生交通事故，公安机关要依法进行处理。”此时公安机关的执法依据仍然是道路交通安全法。“上位法都没有改，怎么指导地方性的法规？”
“不同区域间的规定也要衔接。”邢科科指出，如果不同地区对无人驾驶车辆的准入和事故认定的标准各不相同，未来无人驾驶车辆很难进行跨区域的测试、营运。
邢科科叹了口气，“法律本该是技术的指引，现在却等技术野蛮生长后再出来修补，给技术的发展制造了阻碍。”
当立法仍在过渡，现实也有了变通的方案。
邢科科对此进行过调研。有警察到了事故现场，看到汽车里没有司机，一时摸不着头脑。“总不能逮着辆车罚吧？”后来，交管部门想到了办法，他们联系企业把后台监督车辆行驶的工作人员，也就是云端接管员叫到现场，让他负责对事故进行后续的处置。
李晨表示，公司发生事故时，车队会出面解决这类问题。目前交警还是会按照普通车辆的处理方法，调取监控，查看是谁的主要责任再进行处罚。“这是一个强监管的行业。”李晨说。按照规定，无人驾驶在测试时出现事故，必须上报政府部门。公司此前也想过隐瞒，生怕给车辆留下“案底”，但车上装了二三十个感知设备，记录得一清二楚，根本没法“逃逸”。
武汉“萝卜快跑”汽车机器人智行谷外，工作人员员守着一整排“萝卜”。周昱帆 摄
系统性的事
“仅仅有一台聪明的车并不足够。”同济大学智能交通运输系统研究中心主任杨晓光说道，技术想要真正融入城市，是一件“系统性的事”。
上世纪90年代，杨晓光在日本留学时，第一次了解到“智能交通系统”。
在美国新泽西州，有一套可以自我调节的交通信号控制系统。128个信号灯之间相互通信，根据当前的交通状况自动调节红绿灯的时长，可以在15分钟内疏通长达8公里的拥堵。
日本在全国高速公路上安装了1600个路侧设备，和车辆实时进行互动，告知当前的安全隐患。学术组织、产业协会与政府配合，共同参与系统的开发。
德国汉堡市在交通灯上安装了传感器，可以检测到进入路口等待的行人，将坐标信息传输给即将右转的公交车，避免司机由于视觉盲区导致人车相撞。
国内一些城市已经安装了带有感知设备的信号灯。 图源新华社
杨晓光说，十余年来，国内的无人驾驶技术发展很快，企业和工信部门想赶紧把无人驾驶的产品推广开，这样产业才能火起来。
而智慧交通系统的建设仍在路上。杨晓光有些无奈，企业对于技术以外的领域没有那么熟悉，他们口中的“无人驾驶”大部分只是一类交通工具，整个交通系统还没有为工具的落地做好准备：人们的交通行为还不够规范，道路的通行环境还没有做到标准、规范。更重要的是，相应的法规和管理都等待着完善。
但这项系统性的工程，依靠少数者的努力远远不够。
李晨表示，公司需要和很多政府部门打交道：改装无人驾驶车，要找工信部；车内的摄像头涉及用户隐私，得找网信办；哪条道路可以投放车辆，出了事故怎么判责，要和交通委沟通。涉及道路管理、维护的还有交警、住建部门等。“这是一个全新的事物，没有人有经验。”李晨说，一些地方政府为此成立了专门的办公室，另一些地区只能由市政府统一牵头，具体事务还是由各个区、各个部门协调。
“交通客观上没有主管部门。”杨晓光指出，在有关交通的建设、管理上，各个行政部门的职能区分本身就很复杂。一些职能人员和他坦言，交通的改造涉及到责任划分和高昂的经费，多一事不如少一事。“各部门、各行业的协同目前是欠缺的。”
杨晓光仍然记得，2010年他参加上海世博会时，大家已经在畅想，“未来的汽车就像深海中的鱼群一样自由，不需要红绿灯就可以安全地通过十字路口。汽车甚至能自动驾驶，选择最佳路线，让老人、残疾人也可以单独出行。”
他笑道，一些愿望早已实现，更多的想象并不遥远。技术发展不仅是比谁跑得更快，更是走得平稳，最终推动社会的改变，给人带来安全感。
（文中刘昌华、陈朗、李晨为化名）
