《征求意見稿》將車聯網、無人駕駛等互聯網+汽車領域的產業、技術定義為“智能網聯汽車”，首次提出分階段建立適應我國國情并與國際接軌的智能網聯汽車標準體系。
具體規劃為：到2020年，初步建立能夠支撐駕駛輔助及低級別自動駕駛的智能網聯汽車標準體系，制定30項以上智能網聯汽車重點標準。到2025年，系統形成能夠支撐高級別自動駕駛的智能網聯汽車標準體系，制定100項以上智能網聯汽車標準。
無人駕駛是科技領域廣泛探討的話題，被認為是人工智能在汽車行業最具發展前景的應用場景。在中國工程院院士李駿看來，智能網聯汽車產業發展前景巨大，能夠使我國現有汽車產業規模再擴大1萬億元的規模，同時能夠拉動5G、車聯網、大數據、人工智能、新能源汽車等多個領域實現快速發展。
無人駕駛技術標準出臺時間表，意味著國家層面協調無人駕駛底層技術標準建設，從事這一領域的企業在技術研發、產品測試時，可以更好地與統一標準比照，不僅在整車量產之前避免無謂資源浪費，還能盡可能地靠攏“技術合格和產品合格”，至少大方向不會出錯。
不過，也有無人駕駛從業人士表示，技術標準不是制約無人駕駛的最大問題，技術突破才是永無止境。就像手機充電接口不管是蘋果式的還是安卓式的，充電線廠商爭奪的重點還是誰“充得快、更耐用”。以無人駕駛的傳感器系統為例，激光雷達對雨霧的穿透能力受到限制、對黑顏色的汽車反射率有限。攝像頭本身靠可見光成像，在雨霧天、黑夜的靈敏度有所下降。
一輛汽車多達成千上萬個零件，無人駕駛零部件技術突破，同步伴隨成本壓力。仍以傳感器為例，目前谷歌、豐田等公司使用的是“全副武裝”的雷達陣列+攝像頭的模式，谷歌使用的激光傳感器單個定制成本就在8萬美元左右。2016年8月，激光雷達公司Velodyne LiDAR獲得福特汽車與百度1.5億美元的共同投資，目的也是降低成本。
零部件的技術突破和成本下降，構成了無人駕駛整車量產的硬件支撐，而在反復的測試中，無人駕駛還要應對復雜的交通路況。在百度等公司看來，智能化系統是無人駕駛的關鍵，即人工智能的決策能力，將雷達等傳感器采集的路況、車輛信息篩選、優化和處理，從而在以秒甚至毫秒反應速度計算的駕駛過程中做出判斷，實現精準、高效和安全的行車操作。
同時，安全是最難突破的關口，不僅考驗無人駕駛汽車產品性能，更考驗無人駕駛“上路”的社會倫理和立法、執法。微軟創始人比爾·蓋茨和特斯拉CEO埃隆·馬斯克均認為，無人駕駛若要成為主流，最大的難題是監管。
埃隆·馬斯克認為，如果技術成型的話，無人駕駛汽車大規模生產可能在五年之后出現，但是獲取社會主流的接受還需要時間，比如來自政府的法規和政策支持，另外還需要有監管來保證無人駕駛車的安全性。
身為全國政協委員的百度CEO李彥宏曾在2016年遞交提案，認為我國相關法律法規對于無人駕駛的發展還有很大調整空間：一方面，現有汽車行業的相關行業標準、技術標準、法律法規及保險等都不適用于無人駕駛；另一方面，無人駕駛相關的地圖內容、測繪資質等規定也阻礙了無人駕駛的發展。
爭議的立法關鍵就是無人駕駛參與交通事故的責任認定，不管是完全無人駕駛還是輔助駕駛，何種情況認定汽車（廠商）的責任還是駕駛人的責任，對于交通執法是個全新的命題。原工信部總工程師朱宏任表示，“無人駕駛責任的劃分是個非常棘手的問題，這涉及機器與人之間的社會倫理問題。我聽過歐盟法律方面的專家說，這個立法爭論有可能永遠沒有結果”。
來源：北京商報
