深圳市交通事故处罚标准，深圳率先出台新规自动驾驶事故责任划分清晰了吗

中国汽车工业咨询委员会委员李万里在接受《中国消费者报》记者采访时表示，现阶段，国内汽车市场发展已紧紧和数字化联系在一起，具体表现就是以电动化为载体，集多项智能网联化技术于一身的自动驾驶，这是未来汽车发展的重要趋势。“在逐步解决电动化的突出问题后，包括自动驾驶和智能座舱等智能网联技术将迎来更快发展阶段。”他说道。

目前，奥迪A8、荣威MARVEL-R、广汽新能源埃安LX等多款量产车型已具备L3辅助驾驶的能力。但受法规因素制约，汽车企业只能在量产车型上开放至目前允许的L2级别。

国务院印发的《新能源汽车产业发展规划（2021—2035）》提出，到2025年，高度自动驾驶汽车实现限定区域和特定场景商业化应用；到2035年，高度自动驾驶汽车实现规模化应用。

可以预见，目前仅处于初期阶段应用的自动驾驶技术，即将迎来高光时刻。而在自动驾驶技术发展如火如荼的背景下，市场上关于出台相关法律法规的呼声越来越高。

清华大学—百度阿波罗智能交通联合研究中心管委会委员聂再清对《中国消费者报》记者表示：“自动驾驶面临着巨大的安全挑战，我们经常在新闻中看到，车辆在开启自动驾驶的情况下会遇到不可预知的情况，例如，红绿灯的遮拦、盲区、前车突然变道插入，这些都可能带来一些意外。”

那么，当一辆驾驶者放弃驾驶控制权的车辆发生事故，该如何判定事故责任？

《条例》显示：

指可以由自动驾驶系统替代人的操作在道路上安全行驶的汽车，包括有条件自动驾驶、高度自动驾驶和完全自动驾驶三种类型。其中，有条件自动驾驶（L3级别）和高度自动驾驶（L4级别）的车辆，应当具有人工驾驶模式和相应装置，并配备驾驶人。

作为自动驾驶的最高级别，也就是完全自动驾驶（L5级别）的车辆，可以不具有人工驾驶模式和相应装置，可以不配备驾驶人。但无驾驶人的完全自动驾驶智能网联汽车，只能在市公安机关交通管理部门划定的区域、路段行驶。

相比于自动驾驶匹配驾驶人的问题，消费者对交通事故权责归属最为关心。

配备驾驶人的智能网联汽车发生交通违法行为，由公安机关交通管理部门依法对驾驶人进行处罚；

发生交通事故且智能网联汽车一方负有责任的，该车辆的驾驶人应当承担相应的损害赔偿责任；

因智能网联汽车质量缺陷造成交通事故的，驾驶人依法承担损害赔偿责任后，可以向智能网联汽车的生产者、销售者追偿。

也就是说，只要L3级别或L4级别自动驾驶系统开启状态下，若车辆发生交通事故，第一责任人均是驾驶员。

李万里认为，因为按照相关法规，无论是L3级别还是L4级别车辆必须配备驾驶员，待必要时接管车辆，所以驾驶者需要对车辆的行驶状况负责。而实际事故责任依据需要根据现场以及引发事故的根本原因进行判定。

记者了解到，只有搭载完全自动驾驶（L5级别）的智能网联汽车，在无驾驶人期间发生交通违法或者有责任的事故，原则上由车辆所有人、管理人承担违法和赔偿责任，但对违法行为人的处罚不适用驾驶人记分的有关规定。

政策规定，智能网联汽车需要配备自动驾驶模式外部指示灯，在自动驾驶模式下行驶时，应当开启外部指示灯启动警示和明确行驶状态的作用。目前，市场上大部分车型并未配备这一装置，有关条例的实施势必会引导未来智能网联汽车在生产时配置指示灯。

中国汽车工业咨询委员会主任安庆衡对《中国消费者报》记者表示，《条例》的实施在很大程度上填补了国内关于L3级别以上自动驾驶责任的市场空白，为消费者购买或使用自动驾驶车辆提供参考。

一直以来，多家市场主流车企为增加产品吸引力，在介绍车辆自动驾驶技术时采用L2.5、L2.9等“L2+”的说法。东风雪铁龙全新中型轿车凡尔赛C5X、一汽奔腾全新第三代B70、星途全新一代TXl等多款量产车型，均宣称车辆自动驾驶达L2.5级别。一时间，原本正常说法的L2级别却成为稀罕物。

一位深耕汽车市场20余年、现任某自主品牌技术研发部部长的业内人士向《中国消费者报》记者透露，车企的做法并非简单的营销话术，更多是逃避市场责任的一种“巧妙”方式，无论是L2+至何种水平，其技术底层逻辑仍是L2级别。“对于车企而言，在更主动向消费市场展现自动驾驶技术的同时，以L2级别为‘保护’，一旦车辆发生事故，驾驶者首先要承担事故责任，这也为厂家主动规避了自动驾驶引发的风险和隐患。”他认为，宣称达到L2+级别甚至是L2.9级别的车型，是否已经具备了L3级别的自动驾驶能力，需要引起行业重视。

如今，通常是汽车企业根据行业相关标准对自家产品进行自动驾驶技术等级划分。正因如此，在L2级别基础上出现一系列令人眼花缭乱的技术名词，也令消费者感到迷茫。

该业内人士建议，未来汽车自动驾驶等级的认定能否有相关部门参与，让自动驾驶等级划分不再混乱。汽车企业对自动驾驶事故责任的敏感话题，是否导致了自动驾驶在L2级别的主观停滞不前？

不难推测，虽然《条例》的实施使自动驾驶向前迈出一大步，但自动驾驶若想真正规模化发展，还有较长的路要走。