我国自动驾驶汽车无人化：前路漫漫，行则将至

作者：白文岭 朱一方 秦冰洋

无人化是自动驾驶汽车发展的必经阶段和最终目标。当前，我国已进入自动驾驶汽车无人化测试新阶段，去掉高成本的人类司机成为自动驾驶汽车大规模商用的先决条件。

在政府、产业和社会各界的共同努力下，我国智能网联汽车产业历经封闭场地、公共道路、示范应用三大关卡，取得研发测试和示范应用的阶段性成就，但人类驾驶员并未减少，智能网联汽车仍然面临高额成本压力，不具备大规模推广应用的现实条件。自2020年开始，我国进入自动驾驶汽车无人化道路测试的新一轮竞赛，由主驾无人开始逐步向远程驾驶和无人驾驶探索。

笔者所说的无人化监管和实践，指的是自车辆驾驶位上无驾驶人或安全员开始，政府和产业界开展的自动驾驶汽车的道路测试、示范应用及商业化运营探索。其过渡形态包括副驾有人、后排有人、远程驾驶或远程监控，终极形态是完全自动驾驶，即俗称的无人驾驶。

无人化总体进展

我国自动驾驶汽车无人化探索自2020年下半年起步，在开放时间和开放程度上均滞后于欧美日等国，相关立法进程也相对缓慢，尚在研究起草当中。通过自上而下的战略引导和自下而上创新探索，鼓励地方先行先试，我国已形成以北上广深为领头羊、多地争相布局的无人化发展格局。

其中，广州率先破局，是我国远程测试的先行者。深圳直面法律缺位状态基于特区优势，率先从地方法规着手立法探索。北京出台了国内首个针对智能网联汽车无人化道路测试特点的规范性政策文件，明确划分测试阶段，首次引入网络安全规定并制定相应技术规范填补行业空白，成为我国无人化管理的探索典范。上海聚焦技术等级对标最高标准，开放了完全自动驾驶测试和示范申请，适用性更广远。

在无人化进程上，我国已进入探索初期，主要集中在不可载人的道路测试阶段。无人化示范应用仅在少数省市得到许可，并未正式开启。

无人化监管现状

我国高度重视智能网联汽车发展，将其上升到国家战略高度，发布了一系列重要规划、政策和标准规范，引导支持产业发展。但在无人化发展方面，主要鼓励无人驾驶车辆在摆渡、配送、环卫等特定场景用途示范应用。在公共道路无人化方面，我国尚未在国家层面的政策法规中做出明确许可，目前的监管探索以地方先行先试为主。

我国已有多个地区发布了自动驾驶汽车无人化监管的政策法规，主要对无人化测试、示范的申请、运营以及事故处理等进行规范。其中，广州是自动驾驶产业创新发展的高地，在开放性和先进性方面位于世界前列，为产业发展营造了优质的创新和营商环境。2018年12月，广州印发《关于智能网联汽车道路测试有关工作的指导意见》，允许测试主体申请远程测试，是美国之后，全球第二个、中国第一个允许取消自动驾驶汽车安全员的地区。

北京作为首都城市和科技创新中心，在自动驾驶汽车管理创新、道路开放、产业生态方面一直处于国内领先地位，构建了适度超前的政策管理体系和高质量产业发展生态。在无人化方面，北京于2020年11月出台实施细则4.0版本，允许企业开展“无人化”、特殊天气等专项测试；2021年10月发布适用于政策先行区的无人化路测文件，开放无人化测试场景。

深圳作为我国人工智能领域的发展高地，高度重视自动驾驶汽车发展。在自动驾驶汽车无人化方面，深圳市拟运用特区立法权通过立法手段破除法律障碍，允许L3级及以上自动驾驶汽车销售、上路，并允许在一定条件下不配备驾驶人，即可以实现无人化道路测试和商业应用。目前，《深圳经济特区智能网联汽车管理条例（征求意见稿）》仍处于修改完善和立法审议阶段，正式稿有待出台。

上海是我国智能网联汽车发展的先锋和风向标城市，在自动驾驶汽车无人化探索方面，上海市在2021年10月29日发布《上海市智能网联汽车测试与示范实施办法》，增加了“完全自动驾驶测试和示范”章节，坚持“分步分阶段实施”路径。

表 1 我国自动驾驶汽车无人化测试和示范政策法规发布情况

省市

政策法规

发布日期

有效期

广州市

关于智能网联汽车道路测试有关工作的指导意见

2020年2月

3年

长沙市

长沙市智能网联汽车道路测试管理实施细则（试行）V3.0

2020年6月

2年

北京市

北京市自动驾驶车辆道路测试管理实施细则（试行）

2020年11月

不超过2年

北京市智能网联汽车政策先行区无人化道路测试管理实施细则

2021年10月

内容不详

沧州市

沧州市智能网联汽车道路测试和示范运营管理办法(试行)

2020年12月

2年

青岛市

青岛市智能网联汽车道路测试与示范应用管理实施细则（试行）

2020年12月

2年

深圳市

深圳经济特区智能网联汽车管理条例（征求意见稿）

2021年3月

—

杭州市

杭州市智能网联车辆道路测试与示范应用管理实施细则（试行）（征求意见稿）

2021年6月

—

雄安新区

雄安新区智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范（试行）

2021年8月

2年

河南省

河南省智能网联汽车道路测试与示范管理办法（试行）

2021年9月

不超过2年

上海市

上海市智能网联汽车测试与示范实施办法

2021年10月

5年

无人化产业实践

地域分布

从地域分布来看，广州、北京、长沙、沧州无人化测试进展最为领先。自2020年7月，广州市颁发全国首批远程测试通知书以来，我国已有4个城市公开发布无人化、无人驾驶或远程驾驶测试通知书或相应牌照，总计已达64张。

其中，广州是我国推进无人化道路测试最早的城市。2020年7月，广州市交通运输局、工业和信息化局、公安局在全国率先发放广州首批10张智能网联汽车远程测试通知书，允许获得远程测试通知书的文远知行、景骐两家测试企业，在广州市已发布的一级及二级开放路段开展远程测试。自此，广州带动全国自动驾驶产业进入远程驾驶新里程。目前，广州正在进行远程测试的车辆已达到22辆。

北京是我国无人化进程最快的城市之一。2020年12 月，北京市自动驾驶测试管理联席工作小组向百度Apollo颁发了首批5张无人化路测（第一阶段）通知书，首次允许测试主体在北京市公开道路进行无人化测试。历时半年多，百度Apollo完成超4.8万km无人驾驶安全无事故测试，于2021年6月获颁10张无人化路测（第二阶段）通知书。2021年10月，北京市高级别自动驾驶示范区工作办公室向百度、小马智行两家企业颁发首批无人化道路测试通知书和15张牌照，两家企业将从“副驾有人”开始逐步完成L4和L5级道路测试。据公开资料不完全统计，北京市至今已颁发无人化测试牌照30张。

长沙市在无人化道路测试领域走在全国前列。2020年9月，长沙发放了全国首批试运营示范通知书和2张无驾驶人测试通知书。此外，长沙市发布无人驾驶测试规程，在国家智能网联（长沙）测试区建成全国第一个无驾驶人自动驾驶测试场地，以对无驾驶人的自动驾驶技术的可靠性进行更充分的验证。

沧州从开放程度而言，已然跻身我国自动驾驶领先阵营。在无人化实践方面，沧州市工业和信息化局等三部门于2021年3月向百度Apollo及其生态伙伴云图科技颁发首批10张无驾驶人测试通知书，从此沧州正式步入无人驾驶发展阶段。

表 2 我国自动驾驶汽车无人化测试通知书/牌照颁发情况

省市

颁发时间

颁发部门

颁发数量

申请主体

广州市

2020年7月、2021年6月

广州市交通运输局、工业和信息化局、公安局

22张

文远知行（5张）

小马智行（2张）

景骐科技（5张）

长沙市

2020年9月

长沙市工业和信息化局、公安局、交通运输局、城市管理和综合执法局、湖南湘江新区管理委员会产业促进局

2张

百度（2张）

北京市

2020年12 月

北京市自动驾驶测试管理联席工作小组

5 张

百度（25张）

小马智行（5张）

2021年6月

10张

2021年10月

北京市高级别自动驾驶示范区工作办公室

15张

沧州市

2021年3月

沧州市工业和信息化局、公安局、交通运输局

10张

百度（5张）

云图科技（5张）

测试主体

从测试主体看，据公开资料不完全统计，目前共有5家企业取得了无人化道路测试牌照，其中百度、文远知行、小马智行的无人化道路测试进展最为领先。

其中，文远知行是无人驾驶领域最早布局5G远程控制的初创企业，在2018年9月实现了国内首个基于5G的无人驾驶远程操控；2020年7月，文远知行在广州获得全国首批远程测试牌照；2021年1月，文远知行无人驾驶车进入一线城市核心城区开展测试；2021年4月，其获得美国加州机动车管理局（DMV）颁发的2张全无人测试牌照（无需配备安全员）。截至2021年4月，文远知行无人驾驶测试里程超过10万km。

百度是我国自动驾驶的领头羊，在无人化方面积累了丰富的研发经验，是第一家同时获得中美两国无人化测试许可的中国自动驾驶公司。2020年9月和12月，百度先后获得长沙、北京两地无人化测试通知书，2021年1月和3月，其分别获得美国加州（3张）和中国沧州无人驾驶测试许可。此外，百度首钢园区进行了全无人自动驾驶试运营，并于2020年发布了全新一代面向无人化规模化运营的量产共享无人车Apollo Moon（成本价48万元），还与央视联合现场直播去掉安全员的无人驾驶载人测试。

小马智行2021年在无人化测试领域取得多项进展，先后获得美国加州（弗里蒙特、尔湾、米尔皮塔斯三市）、中国广州和北京全球五地无人化测试牌照，成为首个在加州、广州和北京均获得无人化测试许可，开展常态化道路测试的自动驾驶公司。

另外两家是景骐科技和云图科技。其中，景骐科技为文远知行集团公司，大股东是文远知行CEO韩旭。云图科技为智能驾驶公司提供自动驾驶全生命周期运营服务，是百度Apollo生态最大的城市落地运营合作伙伴。

无人化发展特点地域分布

我国率先开展无人化探索的省市主要分布在东中部汽车产业集群，且多处于智能网联汽车测试示范区或先导区所在地，产业基础雄厚，创新发展环境优越，测试需求较大。

上述省市集中分布于我国东中部经济发达地区，且是六大汽车产业集群所在地，其中北京、上海和浙江、广州和深圳更是京津冀、长三角、珠三角三大汽车产业集群发展的核心承载区。这些地区聚集了我国主流的传统汽车品牌总部、新造车势力领军企业及其生产基地，汽车工业基础雄厚，产销规模庞大。代表企业包括上汽、北汽、广汽、吉利、比亚迪、理想和小鹏汽车。

根据中汽协会产销数据整理，2020年我国共有8家企业集团销量超过100万辆，分别为上汽、一汽、东风、广汽、长安、北汽、吉利和长城，这8家企业集团市场份额在全国合计占比83.32%，其中4家位于上述地区，其市场份额合计在全国占比42.71%。

此外，以上地区还分布着前几大国家级智能网联汽车测试示范区或先导区，在经济和传统汽车优势基础上，凭借开放的政策、灵活创新的机制，为智能网联汽车产业发展创造了优越环境，培育汇聚了一批跻身自动驾驶研发第一梯队的IT互联网巨头、新创企业，并吸引了若干跨界造车势力。其中，科技巨头企业包括百度、华为、阿里、滴滴、腾讯、京东、美团等，自动驾驶创企包括文远知行、小马智行、AutoX、图森未来、地平线、深兰科技等，跨界造车企业包括小米和创维。据悉，小米汽车已正式落户北京经开区，创维集团总部位于深圳，未来两者将为地方在汽车领域的发展增添活力。

基于诸多发展优势和产业需求，上述先发地区无论是在产业规模，还是在自动驾驶汽车研发测试或示范应用方面，都取得了有目共睹的成绩，亟需寻找下一阶段新的突破与飞跃，以保持地方自动驾驶产业竞争力，而去掉人类司机的无人化探索正是未来产业竞争的关键所在。目前，10余省市围绕不同等级测试道路、技术测试类别，以及多种车型的载人载物和作业示范应用，均实现了特定道路、区域的规模化部署，同时多地探索商业化的试运营工作也在有序开展。

测试主体

我国无人化测试主体总体数量尚少，且以自动驾驶科技公司为主。科技企业持续引领我国自动驾驶产业发展，领先于汽车整车等产业链主体。

目前，5家无人化测试主体皆是自动驾驶科技企业，根据企业发展阶段可进一步分为初创成长型和传统成熟型两类。其中，初创企业在测试主体数量上更具优势，分别是文远知行、小马智行、景骐科技和云图科技4家企业，而传统型企业仅有百度1家。不过，作为互联网科技巨头，百度自动驾驶技术积累颇深，在测试牌照数量上遥遥领先。从业务布局上看，4家初创企业均是聚焦自动驾驶领域的专业公司，而百度是跨行业多元化的综合性巨头企业。

显然，我国整车企业尚未开展无人化测试，技术研发进程相对滞后，科技公司在汽车产业链中的主导地位不断加强。科技企业的领先优势在自动驾驶综合竞争力、各地测试里程和技术专利排名等方面也有所体现。在Navigant Research 2020年发布的自动驾驶排行榜中，中国仅百度一家公司跻身其中，并与Waymo、Cruise、福特一起位于第一阵营。根据北上广三地发布的2020年自动驾驶道路测试报告显示，测试里程排名前三的企业中，至少有2家是科技企业，其中百度连续三年成为北京测试车辆数量最多、测试里程最长的企业，2020年仅其一家便贡献了北京市自动驾驶道路测试里程的95%以上，也是北京市当年投入载人测试车辆数最多，以及唯一开展无人化测试的企业。

关于专利数量，根据相关数据统计显示，截至2020年6月，我国自动驾驶专利合计40682件，申请数量排名前三的企业均是科技类企业——百度、华为、大疆，专利件数分别是2009、1332和705件。

整车企业在自动驾驶科技赛道上呈现出一定程度的“滞后性”与多项因素有关。整车企业和科技企业基于自身条件和特点，确定了各有侧重的发展定位与战略决策，从而在发展进程、模式等方面呈现出差异和差距，比如：整车企业历史包袱更重，更关注安全、成本和量产，牢记安全第一的发展底限，聚焦能否量产的现实效益，从而自技术路径确定、产品规划设计开始，到研发、测试以及应用都采取相对保守的推进策略，同时对人工智能、互联网、信息通信、大数据等新兴技术、商业模式、生态构建的积淀与掌控较弱，故在早期道路测试和目前无人化测试阶段都相较科技企业有所滞后。不过，整车企业也具有诸多优势，比如对车辆工程的系统理解与深厚积淀，以及在采购、生产制造、营销、庞大用户规模带来的数据积累等方面，因此，稳步发展的整车企业与激进创新的科技企业合作联盟是必然选择。

未来，只有通过彼此合资合作、尽早实现互相成就的企业，才是自动驾驶汽车产业化市场化的胜利者。

此外，技术领先的传统或初创头部企业，如百度、文远知行和小马智行，选择在中美两国多地同步开展无人化探索，以加速技术验证与应用落地。

监管思路

我国地方政府在无人化测试示范方面基本坚持安全可控、逐步渐进的发展原则，实施进阶式发展路径，在具体监管要求方面大体框架一致，内容上略有差异。

一是关于无人化发展路径。根据上述地方探索，我国无人化监管可分为进阶式和跨越式两种路径，并以进阶式为主流推进模式。其中，进阶式是指地方在遵循现有交通法规下给予政策豁免，允许无人化测试或示范分步骤分阶段实施。根据驾驶员或安全员设置情况，进阶式可进一步分为“车内有人”和“车内无人”（或“车外远程”）两个阶段，代表地区包括广州市、北京市、上海市等。其中广州等地在管理政策中虽未明确划分实施阶段，但在实际路测中测试主体也是从“副驾有人”或“后排有人”等相应的初中级测试阶段开始积累，然后申请进入“车外远程”阶段。根据载人与否，进阶式可分为不可载人、可载人两个阶段，以长沙为代表。关于“车外远程”，北京将其细分成两个阶段：初期，远程安全员与测试车辆的配备比例为1:1；后期，该配备比例为1:n，即1名远程安全员可同时监管多辆车。

跨越式是指地方先行立法，通过制修订交通法律法规，突破各级别自动驾驶汽车上市上路的制度障碍，允许车辆在取得市场准入、交管登记及运输许可下获得路权实现合法商用的近乎一步到位式的监管路径。跨越式监管路径，以享有特区立法权的深圳为代表，由于法规侧重于基础性框架，以保持法律规则的必要弹性，后续还需配套系列指导、落实文件。如深圳市将按照“1部特区法规+1部政府规章+N部规范性文件”的“1+1+N”模式推进出台具体配套措施。这种管理思路抢为人先，开放程度最高，具有前很强的前瞻性和引领性。身处改革开放前沿的深圳，是我国地方立法最多的城市，在自动驾驶产业也将继续发挥“试验田”的作用，有望为国家自动驾驶立法输送新鲜经验。

二是关于无人化监管细节。①在申请技术条件方面，多地规定测试主体或车辆累计测试里程不少于20 000 km，测试期间无发生交通违法行为、责任交通事故及失控状况，具备远程控制设备及相应能力等。②在首次申请数量方面，7地进行明确限制，其中长沙、平潭规定首次申请不得超过10辆，其余5地均限制为5辆。③在路测范围方面，各地大多坚持分批逐步开放，在指定路段和时段开展。其中，广州市规定远程测试在一级及二级路段开展；北京、长沙等目前已公布首批测试道路；上海规定有安全员测试和示范申请确定的区域范围都可申请开展无人化测试和示范，坚持分阶段分批次划定，鼓励在有条件地区试点全域开放。④在驾驶员管理方面，各地基本要求为每辆测试车辆至少配备1名测试驾驶员或安全员，1名远程安全员不得同时监控多辆测试车辆；其中，北京市允许在技术成熟稳定后，1名远程安全员可监控多辆测试车辆。⑤在保障车辆方面，广州和沧州明确要求为每辆参加测试的车辆配备尾随伴行车辆，实地监控测试车辆运行状况。⑥在行驶速度方面，广州和沧州规定远程测试时速分别不得超过30 km、50 km，多数地区未明文限速。⑦在网络安全方面，北京和上海首次增加了网络安全要求。⑧在事故处理方面，深圳、北京针对中高度自动驾驶汽车进行了有益探索，填补了我国对自动驾驶汽车事故责任认定及处理的空白。

文件类型

从文件类型来看，深圳市发布的是地方性法规，法律效力更高，其它地区发布的皆是具有约束力的规范性文件。

根据效力级别，目前我国现有的无人化测试示范相关的监管文件，除深圳市文件以外，皆属于行政规范性文件，多由地方政府的工信、交通和公安部门联合或单独发布。其中，深圳市人大常委会颁布的《深圳经济特区智能网联汽车管理条例（征求意见稿）》，属于地方性法规，其法律地位和法律效力高于地方政府规章，低于宪法、法律和行政法规，是我国智能网联汽车领域的首部专门立法。该条例（征求意见稿）对L3~L5自动驾驶汽车的道路测试和示范应用、准入和登记、使用管理、网络安全和数据保护、车路协同基础设施、道路运输、交通事故及违章处理，以及法律责任等内容进行创新性、前瞻性和开放型规定，将为国家层面破除法律障碍起到一些实际参考价值。

其余地区发布的规范性文件属于具有约束力的非立法性文件，其命名各有差异，有效期多达5年少则2年，有效期届满未明确延续的自行失效。其中，上海市在出台正式稿之前发布过征求意见稿，体现了对此次政策修订的重视和谨慎。相比征求意见稿，上海市在正式文件中删除了“主驾驶有人、仅介入急停”，“车内有人、仅介入急停”，“车内无人”的实施步骤，赋予产业更多实操空间，虽然政策发布时间晚于广州、北京等地，但是规范对象和活动覆盖范围更广，适用性更久。

根据规范内容，北京市发布的《北京市智能网联汽车政策先行区无人化道路测试管理实施细则》是目前我国唯一一部针对无人化的指导政策。长沙市另外发布了无驾驶人测试规程和道路选线方案作为配套文件；平潭发布的无人驾驶政策在全国率先突破车辆界定，允许无方向盘的机动车道路测试，并许可台湾地区法人单位开展测试。其它均为综合性管理规范，无人化仅占其中的一小部分。

总结与展望

无人化是自动驾驶汽车发展的终极追求，是实现其普遍推广应用的必要条件。通过上述地区的引领带动，我国已经进入自动驾驶汽车道路测试与应用的关键阶段——去掉人类司机的无人化探索阶段。立足国情和当下局势，用横向比较与纵向发展的眼光来看，有几点主要问题需要我国在无人化发展过程中予以重视并改善。

从全球来看

经过近几年的努力追赶，我国自动驾驶汽车产业无论在制度创新、研发测试、示范应用方面，基本实现与欧美日等强国比肩而行，甚至在基础设施部署和技术应用上超越部分发达国家，但在无人化进程广度与深度上仍与国外存在差距。

一是我国立法审慎，无人化相关上位法缺位。迄今为止，我国尚未出台在特定条件下一定程度上解放驾驶人双手的相关法律法规，而欧美日等国均已实现阶段性、突破性立法成果，且随着产业发展不断修订。其中，美国虽尚未最终形成联盟层面的统一立法，但已有40多个州通过自动驾驶相关法案或行政命令，其中约有20个州允许不配备人类司机的自动驾驶汽车上路测试和推广应用。

在美国国家层面，业内人士和议员也一直呼吁就自动驾驶汽车制定联邦法律法规，以增强产业发展的确定性。

日本于2019年通过了《道路车辆运输法》修正案和《道路交通法》修正案，成为全球首个允许L3级自动驾驶汽车在特定场景下合法上路的国家，允许驾驶人在自动驾驶系统运行期间操作手机、看电视等，但要保持随时接管义务。

德国2021年最新修订了自动驾驶法案，拟允许L4级自动驾驶汽车于2022年在全国范围的公共道路及指定区域行驶，并保持随时可远程接管状态，不过该法案侧重于固定线路的公共出行和货运配送服务，尚未涉及Robotaxi和个人自动驾驶汽车。同年底，德国批准奔驰的L3级自动驾驶系统，允许其搭载车辆在高速公路拥堵路段使用，期间驾驶员可做与驾驶无关的事情，如观看视频、轻度办公或在线购物等。至此，奔驰成为全球首个通过联合国法规UN-R157认证的汽车企业。

二是我国无人化路测开放时间晚，且程度较低。早在2015年，英国便提出不用在驾驶位配备驾驶员的相关概念，允许开展远程测试，美国、德国、日本、法国、荷兰、新加坡等欧美亚发达国也家纷纷放开远程测试申请。在远程测试监管程度和要求上，欧美等国家各有不同。在实践方面，美国的自动驾驶汽车无人化探索最为领先。

以加州为例，2018年加州开始发放允许车内无任何安全员的无人化测试牌照，至今累积了一定经验和优势，相比中国其无人化测试存在技术门槛更高，车内全无人（一步跨越到远程监控），不要求配备尾随车辆，且1人可监控多车，测试范围更广，测试车辆数量更多，以及行驶限速更高等特点。此外，加州已于近日颁发了无人化商用牌照，从无人化测试示范阶段迈入商业化运营阶段。

另外，美国还在开展商用车无人化探索，而我国目前发放的无人化测试牌照主要是针对低速无人车和自动驾驶乘用车。

健全的法律法规是政府执法的依据和企业安心谋发展的保障。随着自动驾驶系统的日趋成熟稳定，以及欧美日等国的抢先立法，我国也应加快立法步伐推动市场化应用，尤其是在L3级自动驾驶乘用车以及低速无人车领域，高度自动驾驶和完全无人驾驶汽车尚需时间和技术积累，可通过鼓励支持深圳等地方先行探索积累经验成果后，再进行国家层面的制修订。

从我国来看

虽然，以上省市中还有部分地区尚未公开颁发测试牌照开展实际测试，但在其先行先试的探索引领下，我国将有更多地方陆续开放无人化测试和示范，也将有更多企业涌入这一赛道，测试区域和规模将不断扩大，测试场景将更加复杂。

此外，鉴于国外加州已向Waymo发放无人化商用牌照，国内百度已在北京进行无人化第二阶段测试，预计我国无人化载人示范最早或将于2022年下半年实现。在这种形势下，我国各地要提高风险警惕强化安全监管，健全无人化发展的软硬件环境，以推动自动驾驶汽车规模化商用早日实现。

一是严守安全底线和预留发展空间并存。各地在无人化部分测试细节上放松监管、迈开步伐的同时，要始终将安全放在首位，贯穿于自动驾驶汽车研发、测试、示范及商用的全周期，加强运营过程中的安全监管、检查与考核。上述部分地区并未在政策文件中将测试阶段、行驶限速等予以明确，虽赋予市场主体更多自主权，也增加了不合规的安全风险。

二是完善标准规范和基础设施等配套环境。各地需加快推进自动驾驶汽车相关标准规范研制工作，作为法律法规及规章的配套文件，为无人化产品研发及应用提供技术规范。各地要支持第三方机构、行业组织等加强测评能力建设，为企业无人化测试、示范和商业化应用提供技术、服务引导与支撑。同时，各地持续加大在5G网络覆盖、路侧设施和智慧交通等基础设施的建设、运营，为无人化提供测试应用运行环境，通过车路协同增强长尾场景应对能力，坚持车路两手抓，提升自动驾驶车辆交通安全性。

三是持续加大技术研发与强化网络安全部署。无人化道路测试对自动驾驶系统的可靠性要求大幅提高，企业应持续加大对关键核心技术的研发投入掌握核心竞争力，在进行无人化测试和应用时务必结合技术能力分阶段稳步开展，避免冒进发展。同时，各地要强化安全意识，加大网络和数据安全防护，提高来自物理环境、软硬件、网络以及人为观念决策等方面的风险防范。

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