北京自動駕駛汽車立法領跑 安全監管也打造出“亦莊樣本”

12月31日，北京市十六屆人大常委會第十四次會議表決通過《北京市自動駕駛汽車條例》（以下簡稱“《條例》”），該條例自2025年4月1日起施行。

《條例》重點在自動駕駛技術創新、基礎設施規劃建設、上路通行管理和安全保障等方面作出了規定，為L3級及以上自動駕駛汽車市場主體提供清晰、透明、可預期的制度規范。

根據《條例》，北京市支持自動駕駛汽車的應用場景包括：個人乘用車、除校車外的城市公共汽電車、出租車、汽車租賃等客運服務，除危險貨物運輸以外的道路貨物運輸；擺渡接駁、環衛清掃、治安巡邏等城市運行保障等場景。自動駕駛車輛經過道路測試、示范應用、安全評估等程序后，可申請開展道路應用試點。

其中，“個人乘用車場景”主要指消費者購買的具備自動駕駛功能的汽車，它們是城市交通的主要參與者。

在安全保障方面，《條例》規定道路應用試點主體應建立健全車輛、人員等運營安全管理制度，具備自動駕駛汽車運營安全監測平臺，實時動態監測車輛、人員、網絡等運營情況。開展道路應用試點活動應按規定配備安全員、平臺安全監控人員，這兩類人員應保障自動駕駛汽車安全運行，能根據突發情況及時發出預警、接管車輛控制權。

《條例》的推出，標志著L3級及以上的自動駕駛汽車上路邁入“法治時代”。L2級和L3級自動駕駛，都屬于人機共駕的狀態，區別在于誰來承擔駕駛責任，L3級自動駕駛認定系統是駕駛責任主體，系統的提供者需要為事故負責。

市人大常委會法工委相關負責人表示，國家正在推行相應的自動駕駛汽車準入和上路通行試點工作，未來可能會有一些企業的產品通過國家的準入進入目錄，向廣大消費者銷售。

自動駕駛安全發展，北京再次領跑

2020年9月，北京市率先規劃建設全國首個高級別自動駕駛示范區（即“北京市高級別自動駕駛示范區”，以下簡稱“示范區”），開展車路云一體化系統關鍵技術驗證�！�

2021年4月，依托示范區設立北京市智能網聯汽車政策先行區，有序開放自動駕駛乘用車、無人配送車等場景道路測試�；�2+5+N政策管理體系，示范區依托技術和管理，逐步建立起全面覆蓋“事前準入-事中監管-事后分析”的全流程監管體系，為政策“小步快跑、迭代完善”提供安全保障。

在過程中，示范區依托北京車網科技發展有限公司（以下簡稱“北京車網”）專項運營平臺，以技術護航搭建起監管平臺�！白畛�，我們開發的監管平臺更像一個信息化系統，主要用于收集所需數據，并對每輛車進行各種維度的評估�！北本┸嚲W車輛管理負責人高景伯說。隨著需求的增加，如統計車輛行駛里程、一定區域內車輛數量、交通環境信息等，監管平臺所承載的不再僅是信息統計功能，技術團隊開始將其向自動化、智能化、靈活化方向迭代升級，從人工編寫算法實現各需求的自動化檢索和信息輸出，到用數據訓練AI算法模型支撐智能化管理。

經過四年建設，已完成1.0、2.0、3.0三個階段的迭代，實現了全市600平方公里車路云一體化基礎設施覆蓋。目前，示范區已經聚集了30余家中外企業、近千臺各類自動駕駛車輛開展道路測試、示范應用等創新應用活動，累計測試里程超過3300萬公里，占全國總測試里程近1/3。

《條例》的推出，標志著L3級及以上的自動駕駛汽車上路邁入“法治時代”。L2級和L3級自動駕駛，都屬于人機共駕的狀態，區別在于誰來承擔駕駛責任，L3級自動駕駛認定系統是駕駛責任主體，系統的提供者需要為事故負責。

自動駕駛安全監管的“北京樣本”

可以說，在車輛安全治理方面，示范區已經走出了一條先行先試的探索之路。

12月20日，北京車網車輛研究部負責人高景伯帶來示范區智能網聯汽車安全監測解決方案，詳細闡述了示范區自動駕駛車輛安全治理和管理創新經驗。

根據高景伯的介紹，北京車網在實踐探索中打造了一套智能網聯汽車安全監測解決方案，從安全、效率、測評、管理、應急、數據六大方面入手，將監管對象拆分為企業、人員、車輛三個維度，形成了涵蓋事前準入、事中監管、事后處置的全流程監管平臺。

在事前管理方面，監管平臺支持車輛入網與駕駛人等業務審批，包含測試企業、車輛管理、數據安全、駕駛人與異常配置等8項基礎信息。

在事中運營監測方面，在掌握自動駕駛實時行程、電子圍欄等8項常態化運營狀態基礎上，監管平臺能及時識別車輛、人員等異常行駛與違法違規狀態。

“我們每個車輛都會有相應的監管設備，上傳上述37項監管數據，這些數據基本能夠代表整個車輛的運行狀態，我們就能夠知道整個車輛的基本駕駛行為，這就是車路云一體化的監管體系邏輯。”高景伯解釋道。

在事后分析統計方面，監管平臺支持特定區域、企業及任一場景車輛行駛狀態數據看板、報表、熱力圖等生成。針對違規與事故，可即時提取車輛相關行駛數據及路側視頻，幫助挖掘事件背后原因與企業技術短板，從而有的放矢進行改進和預防。

在事后處置方面，車網還設立了積分管理系統�；诘湫桶咐幚斫涷灱敖还芄芾硪幏叮紫却_立積分事件及積分分值，其次依據測試體量確定記分折算標準，最終設立積分處罰和實施標準。

這樣的管理模式，避免了一刀切，既保證了自動駕駛測試的規范性，也給予企業充分的發展空間。

算法和數據驅動 監管平臺也能動態進化

比起事后處理安全問題，事前的預防和事中及時監測控制，將傷害降到最低，是更重要的一步。

高景伯介紹，北京車網的這套監管平臺，其最核心的優勢在于能夠及時地檢測、識別危險事件。

“它的核心在于對事件的檢測，因此必須要做到智能化。在事中監測方面，我們有一個算法模型，去快速迭代我們對異常事件的檢測，從而不斷提升事件檢測的能力�！备呔安f道。

當前，監管平臺事件監測算法依托示范區海量的測試數據，不斷迭代完善逐步形成。

“我們每天單車數據量在2.9GB，累計的數據量大概是900T。這樣的數據量，能夠幫助我們不斷去挖掘和訓練算法。”

據高景伯介紹，監管平臺已累計800多萬條各類疑似的異常事故，包括急減速、緊急制動、自動駕駛退出脫離等各類異常事件，構成其基礎的數據。

“我們再經過提煉，用算法把事故違規還有各種異常事件更加準確地分類�！�

據悉，事件識別過程經過多級篩選，準確率達到95%以上，有效支撐了示范區安全監管工作，為自動駕駛能力評估奠定了數據和場景基礎。

未來，創新依舊是示范區的關鍵詞。北京將接續開展示范區4.0階段建設，有序推動自動駕駛汽車駛入更大范圍、更廣闊的場景�！稐l例》出臺后，下一步各部門將進一步出臺細則，在確保規范與安全的前提下，推動自動駕駛技術高質量發展。