公安部|公安部王长君：中国智能网联汽车安全管理法律法规研究与应用( 二 ) 公安|管理法律|自动驾驶|法规

对不同交通场景的认识和应对能力，复杂场景，过去大家非常熟悉的场景，我们还不太熟悉的数据背后，所反映出来的，大家看看特殊的或者说交通安全复杂的状况，交通事故数据分析告诉我们，现有的交通事故里，有超过20%的交通事故是因为驾驶人、行人、骑车人不能严格按照最基本的交通规则来开车、走路、骑车，所导致的。机器驾驶人在这么一种交通环境下，在复杂的交通环境下来行驶的时候，他是不是能理解，他能不能准确的判断，能不能有的应对。这是我们现在要考虑自动驾驶，要能够安全上路以后，对交通安全法规的全面理解和严格遵守。
当然还有更多的危险场景，国内很多团队，依据交通事故做出来的各种危险场景，对于复杂场景，对于刚刚经过20年快速城镇化进程中，我们所暴露出来的对基本交通秩序、交通规则层面上的复杂，我们了解的还不够。还有困境场景，对不同类型的交通场景，不管是复杂场景，还是困境场景，还是事故场景，他的认知和应对能力。
当我们做研究的时候，当我们做技术开发的时候，当我们要做标准，特别是政策规范研究的时候，我们如何去把握好共识，产业发展和安全管理之间，要主动适应、满足，也要不断的调整、优化，但是在做自动驾驶的安全运行能力和相关的交通安全法律法规之间研究的时候，我们觉得一个非常重要的原则是要把握好自动驾驶、产业发展和道路交通安全管理之间的平衡。特别画这个图，也是想特别强调一下这个，因为在技术发展，有的时候可能在不同的阶段，我们会有一些倾斜也好，侧重也好，但是总体上维持这个平衡的，否则没有好的安全管理，企业很难往上推进的，在过去的20年里，我们国家汽车产业很多发展，是受制于这个的，带来了很多交通安全的问题。
基于这些分析，我们如何去充分考虑到自动驾驶技术的需求，往前发展的需求，也要充分考虑我们国家的交通现状，更要考虑到交通安全管理的政策法规的必然要求。现阶段我们把它分成三个阶段，上路测试，在上路测试的基础上，三部委制定了一系列的规定，相关的单位做了应用场景，当然我们现在在商业应用层面，我们在自动驾驶融入交通，基本上是空白。我们的研究思路就是要把三个阶段融合考虑，不是等到L3、L4甚至L5完全进入市场之后，我们再来做相应的融入到交通的研究，而是在现有的上路测试过程中，在场景开发应用过程中，在未来的商业应用过程中，把三者融入到一块，这是基本思路，在这个思路下，我们确定了一些研究内容，当然研究内容在后面也很多，我简单讲一下最最基本的。
要做的第一件事是现有的中华人民共和国道路交通安全法下面的道路通行规则的数字化。这是基础的东西，所谓的数字化就是把像安全超车，在法律里面就是四个字，怎么把它变成面向机器人，语义清晰化明确化的表达，再进一步变成数学公式，再进一步变成我们能量化考核的，什么时间打开转向灯，什么时间变道，什么时间去观察左右车道，把它变成定量的。包括超速在内的所有的交通规则数字化，这是非常庞大的工作，我和我的团队一直在做这个事，在这个基础上形成规则库，形成规则的学习库，形成规则的考核库。
第二件是对道路安全法规融合性的或者与交通安全法规融合性的研究，既然讲融合性，两个层面的意思，一个是自动驾驶如何更好的适应现有的从车到人到管理，到基础设施的遵守，之所以叫融合，我们要研究交通管理的法律法规，怎么样更好的适应自动驾驶新的技术形态所带来的变化，所形成的要求，这块也是做了比较多的研究，我们把它划成从道路的测试，到产品的准入，到使用的准入，到发生交通事故，交通违法之后，再从人、车、路三个方面，重新对车辆的运行安全标准进行定义和执法监督，对驾驶能力重新定义和监督，对道路的通信条件和管控进行相应的研究，研究内容同样也是非常庞大的。
第三件是自动驾驶汽车对交通通行规则和不同场景，规则和场景融合到一块以后，你的理解和应对能力，这也是现阶段整个行业相对比较缺乏的，我个人以为在更广泛的层面，乃至在全球化层面，我们还是缺乏融合性应对能力的研究。我们现在考虑自动驾驶汽车和安全管理之间的融合性，最最基础的三个研究内容，当然整体的研究内容我们列了一下，会很多，包括接下来要如何面向高速公路测试、远程、OTA的升级等等，所有这些都要通过技术研究。怎么做技术研究？研究方法，通行法规和边缘场景，所谓的边缘场景是指复杂场景、事故场景、困境场景的融合，有点类似于驾驶人的科目三的考试，当然不完全一样。要构建数字化环境，从车到驾驶人，到不同类型的交通环境。具体研究方法，有了法律法规的数字化，有了场景的数字化，通过仿真和交通安全分析法，充分考虑了法规和自动驾驶技术之间的融合，通过仿生，因为时间关系我不介绍具体的，通过故障数或者事故数，我要上高速公路测试了，特定的条件下，我们会调节每一项驾驶人的还是道路的，还是交通环境的，还是路况的，还是气候的，还是雾霾出现之后，我们要怎么优化相应的仿真参数。