此举使得奔驰成为第一家在美国获得3级自动驾驶技术监管批准的车企。而事实上，奔驰早在2021年12月就已经通过德国联邦运输管理局的审批，成为全球第一家可在德国合法使用3级自动驾驶系统的车企。在德国，当车主启动3级自动驾驶辅助系统之后，若发生交通事故，由奔驰负责。
对于自动驾驶技术来说，明确的事故责任判定是助推其规模化发展的重要保障。然而，自动驾驶汽车上路，与现行法律法规存在诸多冲突。以中国为例，《道路交通安全法》、《公路法》等都不涉及自动驾驶方面的内容，没有明确法律界定。当车企承担起自动驾驶交通事故的全部责任，意味着其自动驾驶系统设计必须慎之又慎。
近日，大成律师事务所成功为某知名德系整车厂的无人驾驶系统功能提供全道路场景网络安全及数据治理合规服务。车企在自动驾驶系统建设过程中，对合规性有哪些诉求？又该如何规避风险？就此，《中国汽车报》记者专访了北京大成（上海）律师事务所高级合伙人陈立彤。
系统性思维是关键
自动驾驶是一个系统工程，感知、决策、控制、整车架构、车联网、信息安全、云平台、自动驾驶地图、测试、法律法规等内容缺一不可，因而系统性思维是解决自动驾驶技术以及商业化难题的一个关键点。
然而随着自动驾驶汽车技术的迅速发展，车企自动驾驶系统设计面临着巨大的挑战。当法律监督滞后，车企该以何种原则和逻辑设计自动驾驶系统，从而在支持全时段、全天候、全场景的服务需求的同时，尽可能地规避在遭遇交通事故时车企的法律风险，成为行业性难题。
大成律师事务所通过为某知名德系整车厂的无人驾驶系统功能提供全道路场景网络安全及数据治理合规服务，积累了相关经验。陈立彤介绍，此项服务主要关注在不同驾驶场景下，无人驾驶汽车对驾驶实用性、安全性以及合规性如何兼顾的问题。
据介绍，大成服务团队与客户共同总结出几十类驾驶场景，并围绕常见的、突发的道路情况进行研究，梳理无人驾驶汽车应当如何合规应对，为车辆设计工程师提供无人驾驶系统建设的合规基础。鉴于不同国家对无人驾驶汽车的监管力度和风险场景各有不同，该项目由客户总部所在国德国的大成办公室牵头，由大成全球无人驾驶合规团队共同参与。
具体而言，陈立彤律师团队就无人驾驶所提供全程法律服务，内容包括：搜集整理各国的道路交通标志，并就交通标志进行对比，整理相似的标志，突出不同含义或指示要求的标志；搜集整理各国的无人驾驶／汽车行驶相关的定义、参数，并就对应内容进行对比、整合；根据各国不同场景下的无人汽车的驾驶要求／安全指引，分析提炼各国道路交通／无人驾驶技术标准对应的要求；分析无人驾驶肇事风险并提供肇事风险与控制指引；就L3自动驾驶系统量产后对车企法律风控提出了哪些新的要求以及应对方式提供一揽子解决方案等。
陈立彤表示，以中国为例，由于并没有一个部门或者一部法规，就自动驾驶相关要求进行分门别类的整理，导致一部分自动驾驶场景合规要求散见于各种法规与标准之中，还有很大一部分自动驾驶场景在现有法律中找不到相应的规范要求，则需要根据驾驶员安全要求甚至通常情况下的驾驶习惯进行分析研究。“我们的工作就是梳理出合规脉络，为车企的自动驾驶系统设计提供科学决策的依据。”
减少实用与合规间的矛盾
当车主开始憧憬自动驾驶带来的美好体验时，驾驶风险也随之而来。
为加快自动驾驶汽车产业化，美国在积极推动自动驾驶汽车相关的法律豁免权，德国也在修改《德国道路交通安全法》，为3级自动驾驶汽车上路扫清障碍。作为全球最大汽车市场，我国有关管理部门能否完善相关法律法规，将成为高级别自动驾驶汽车产业化的关键。
陈立彤告诉《中国汽车报》记者，通常一个新的事物出现的时候，政策标准的制定往往是滞后于实际行业发展的。目前，很多自动驾驶相关规范以及制度建设仍在进行中。因而在实际服务车企的过程中，法律法规滞后、以及自动驾驶系统的实用性和合规性之间的矛盾，是团队面临的最大难题。
举例来说，当车辆行驶至没有交通标识的十字路口遇到右侧横向来车，是应该直行通过还是让行右车，在法律法规中并未找到相关规定。但在驾考材料中却有相关让行原则，而且在行政处罚条例和过往民事裁判中也有相关案例，如不让行右车，一旦出现交通事故，直行车辆将负全部或者大部分责任。
再比如，《中华人民共和国道路交通安全法》第四十三条规定：同车道行驶的机动车，后车应当与前车保持足以采取紧急制动措施的安全距离。交管部门有关人士对“足以采取措施”的解释是：“足以”是指同一车道的后车与前车必须保持足够的行车间距。当机动车时速为60km/h，行车间距应为60米以上；时速为80km/h，行车间距为80米以上，以此类推。如遇雨天、雾天或路面有水、结冰时，应延长行车间距。
但在实际行车过程中，60米是一段很长的距离，很少有人真正保持到60米。此时，如果自动驾驶系统设置为行车间距保持60米，很可能会遇到后车加塞，致使驾驶体验感变差，如果不保持60米间距则存在一定的法律风险。
类似地，国务院《校车安全管理条例》中规定，校车在同方向只有一条机动车道的道路上停靠时，后方车辆应当停车等待，不得超越。但实际生活中，大多数车辆遇此情况都会选择在保证安全的前提下超越校车。“如果自动驾驶系统此时选择停车等待，很可能会影响后车。”陈立彤说。因而，下一阶段的工作就是就上述类似矛盾进行重点分析探讨，给车企足够的信息提示，“当然，我们的提示仅供参考，车企在自动驾驶系统设计时也有所偏好。”
实用性与安全性的矛盾是瓶颈
安全性是无人驾驶的瓶颈，从合规管理的角度来说无人驾驶在安全性上存在很多风险源，且风险场景也纷繁复杂，防不胜防，试举几例如下：
2015年1月，某汽车公司宣布“互联驾驶”系统存在安全漏洞，黑客利用这一漏洞可在几分钟内无线开启汽车的车门，影响220万辆汽车。
2015年7月，某汽车公司披露黑客可以通过网络对某公司的联网汽车进行远程遥控。为此该公司不得不对140万辆汽车进行召回，还将面临1.05亿美元的民事责任赔偿，再加上召回过程产生的费用，其损失的金额多达数亿美元。
2015年8月，某汽车公司某型号汽车被曝重大安全漏洞：低速行驶时可被黑客远程控制。
2016年2月，某汽车公司披露，黑客可以通过网络控制该公司电动汽车的一些功能，比如远程入侵汽车的空调和暖气系统，窃取汽车的信息——包括驾驶记录，上面还涵盖了GPS坐标信息
2023年1月3日安全研究人员Sam Curry披露了近20家知名汽车制造商在线服务中的API安全漏洞，这些漏洞可能允许黑客执行恶意活动，包括从解锁、启动、跟踪汽车到窃取客户个人信息。这可能是汽车行业迄今披露的影响最为广泛，也最为严重的安全漏洞。
要克服无人驾驶安全性这个瓶颈，合规管理与风险防控无论从理论指导还是系统设计都必须纳入相关企业的管理工具箱。以我们在实践中发明的下列雁阵图为例，这个雁阵图从风险管控的基本逻辑出发，有效地整合风险管控各要素，包括“风险源”、“合规义务”、“风险场景”、“责任人”。
根据上述雁阵图，我们可以得出风险防控的基本逻辑：哪个“责任人”得履行什么样的“控制性合规义务”在什么样的“风险场景”下防止什么样的“风险源”违反“禁止性合规义务”从而引发“合规风险”。这个风险防控的基本逻辑既是风险防控、合规管理手动版的基本逻辑，同时也是信息化、数字化，乃至数智化的基础。
合规性建设当与时俱进
近年来，我国新能源汽车取得突破性进展，已经开始进入从功能汽车向智能汽车转变的关键时期。展望智能汽车的发展虽然前景广阔，但实现起来仍然任重道远。自动驾驶不仅要在产品技术端下足功夫，还需要政策和市场为其提供良好使用环境。
陈立彤指出，车企自动驾驶系统开发时应充分关注在不同驾驶场景下，无人驾驶汽车对驾驶实用性、安全性以及合规性的兼顾。以当下最热的数据安全为例，《数据安全法》的通过，进一步表明了坚持数据安全和促进数据开发利用并重的价值取向，规定了各数据主体合法义务、配合义务、报告义务、建立相应内部管理体制义务等。
自动驾驶数据对产业发展具有重大意义，企业获取数据的多少、优劣，利用数据的便利程度都极大影响其竞争优势。从车外数据来看，当自动驾驶汽车收集到大量道路数据时，应保持国内存储的原则；从车内数据来看，涉及车主驾驶习惯等个人信息应尽量车内处置，避免上传至互联网和云端服务器。
“当然，建立标准和法规不是为了让企业把数据牢牢攥在自己手中。自动驾驶数据的重要价值在于流动和利用，在保证数据安全的前提下，促进数据自由流动才能最大限度发挥价值。”因而陈立彤建议，车企、智能化零部件供应商、保险公司等汽车产业链上下游企业，应在坚守底线的基础上，促进数据的共享和流通，共同挖掘数据背后的意义，才能更好推动自动驾驶技术落地。
陈立彤进一步指出，无人驾驶汽车兼顾实用性、安全性以及合规性，作为以造车立身的车企而言，已经深谙实用性和安全性之道；而在合规性方面，法律法规不断在变化，车企要做的无非是不断获取变化的信息再内化成系统语言。因而他建议，车企应高度关注法律法规的更新，满足合规要求，参与数据标准、法律法规的制定，积极推动自主驾驶技术的健康发展，并为无人驾驶商业化打下坚实的基础。
