无人驾驶汽车系统性社会基础设施研究

赵禹程，俞乔

(1.清华大学 公共经济、金融与治理研究中心，北京 100084；2.清华大学 公共管理学院，北京 100084)

前言

科技与城市的融合被认为是解决城市化进程中所产生问题的一种可行性的办法，如气候变化、交通拥堵和温室气体排放等[1]。运用在城市交通领域的科学技术，正逐步成为当代城市发展的重要组成部分，其也是解决由城市交通所致问题的关键所在[2]。

无人驾驶技术的起源可以追溯到20世纪初，在当时该技术主要关注自动加速、刹车、道路控制和基础的巡航控制[3]。由于数字及信息技术的突破和第四次工业革命的到来，无人驾驶技术才有所突破[4]。到如今，其是汽车产业和人工智能(AI)、高性能计算、大数据、5G、物联网、云计算等信息技术以及城市管理、交通出行和社会保障等领域深度融合的产物，因此无人驾驶技术跨界融合发展对未来汽车产业具有举足轻重的战略意义[5]。

目前，无人驾驶汽车技术尚未成熟，稳定、可量产、高性价比的核心技术仍未得到突破，同时还缺乏健全、完善、可持续的法律法规体系，科学、合理、完备的伦理道德标准，创新、适宜、全面的社会保险制度和重点区域全覆盖、强大而智能的配套基础设施。无人驾驶汽车逐渐进入城市交通系统，但与其配套的社会基础设施的发展却尤为滞后。

为了系统地研究无人驾驶汽车的社会基础设施问题，我们提出HSIPCESR模型(Hardware-Software Insurance, Privacy, Cyber, Ethic, Standard, Regulation)，“H”对应着硬件基础设施(Hardware)，“S”对应着软件基础设施(Software)。社会硬件基础设施包括了可协调智能基础设施、无线网络、边缘数据中心、汽车充电站/桩、高精地图和高精定位这5块；社会软件基础设施包括了商业保险(Insurance)、隐私保护(Privacy)、网络安全(Cyber)、伦理道德(Ethic)、技术标准(Standard)和交通法规(Regulation)这6个部分的内容。其中，如何做好无人驾驶汽车的社会软件基础设施顶层设计是未来科技产业与社会科学交融的前沿热点。本文将对无人驾驶汽车的社会软件基础设施的6个子版块进行深入分析，为无人驾驶汽车快速商业化推广打好理论研究基础。

一、社会硬件基础设施(Hardware)

为无人驾驶汽车创建强大而智能的平台，需要从五个角度更新硬件基础设施系统：第一，需要为道路、车辆、交通信号设施等安装传感器，确保无人驾驶汽车与外界所有相关或可能相关物体保持信息沟通，提高物联网的连接密度；第二，需要改善无线网络连接度和数据传输速度，为数千台设备提供时延近乎为零的连接；第三，需要为边缘计算增加兆瓦级的数据中心容量，构建强大的智能化数据管理平台；第四，以联网充电站的形式升级国家电力系统，以维持所有无人驾驶汽车日常充电和稳定运行；第五，建设区域覆盖的高精地图和高精定位网络的位置支撑体系。

(一)可协调智能基础设施

目前，城市现有的、适用于人类驾驶的道路交通信号设施并不适用于无人驾驶汽车，为了使无人驾驶汽车能高效、准确地识别交通信号，就需要对现有的道路基础设施进行升级改造，同时还需要使其能与其他相关主体进行信息的交互、相互协调，所以为现有的道路标志、信号设施加装可智能化相互协调的传感器装置成为一个发展方向。无人驾驶汽车取代传统汽车会是一个比较漫长的过程，不会一蹴而就，需要交管部门循序渐进地进行这项工作，在保障正常功能高效、稳定运行的前提下，使安装在道路标志、信号设施上的传感器尽可能兼容后续不断更新的软件或操作系统，避免重复安装实体装置，以降低成本节约资源。同时，无人驾驶汽车车载交互式通信设备也需要设定基础的交互协议，使不同厂商生产的汽车之间，汽车与交通信号设施之间都能进行无障碍的信息沟通[6]。

(二)无线网络

为了安全有效地运行各种形状和大小的无人驾驶汽车，需要高速、始终在线的无线网络连接。这种连接的最佳选择是蜂窝网络，它们能够很好地支持设备客户端在宽广的地域范围内仍具有高速网络连接能力。5G蜂窝网络旨在提供比今天4G网络更低的时延、更快的传输速度、更高的连接面密度，这对于无人驾驶汽车以更高效率和安全水平工作是至关重要的[7]。

网络连接对所有类型的无人驾驶汽车都尤为重要，因为它将每辆车连接到超大型计算和数据存储资源平台，通过将当前车辆所处情况与先前积累的数据进行实时比对，可以为无人驾驶汽车提供高速运行所需的安全保障，防止突发事故的发生。除安全可靠的操作外，还需要对无人驾驶汽车实施跟踪监控。当无人驾驶汽车在城市的街道上运行时，它们可能会受到当地交管机构以及车辆运营商的监控，要做到这一点，GPS和高性能无线网络连接是必不可少的[8]。

(三)边缘数据中心

无人驾驶汽车拥有专门的决策流程，即使在网络中断期间也可以正常运行以确保行驶的连贯性，但它们也将在很大程度上依赖于本地边缘数据中心来“超越”传感器范围，尤其是在网络信号不佳和交通信号交互设施建设不完善的地区，边缘数据中心可为范围内的车辆需要做复杂路线规划时提供算力支持。这种边缘数据中心是放置在城市网络边缘，保障在那些区域运行的无人驾驶汽车也能享受到和市区内相近的数据支撑服务。

为了最全面地实时分析，数据不仅会在车辆上进行分析，而且大部分数据也会被传输到附近的边缘数据中心接受更加完备的处理，再将结果发送回车辆，指导运行。通过综合来自大量无人驾驶汽车的数据，边缘数据中心可以提取新的、有价值的信息，例如识别交通拥堵模式或检测道路中的坑洼或碎片。这种车辆与数据处理中心的协作处理模式提高了安全性，增强了车辆之间的协调并降低了整个交通运行的成本[9]。

(四)汽车充电站/桩

当前，以纯电动汽车为研究对象的无人驾驶汽车成为主流，所以在城市内科学布局不同等级的电动汽车充电设施显得尤为重要。充电站的数量不仅要充足，而且还要分布合理，快充接口与传统接口的配备比例需要根据周边电动汽车保有量、车流流量进行安排。同时，国家电网也需要根据城市发展和居民需求的变化逐步调整电力布局，以便在未来能更好地为充电设施供电[10]。

(五)高精地图和高精定位

高精地图是指高精度、精细化定义的地图，其精度需要达到厘米级才能够将各个车道进行准确的区分。精细化的定义是需要格式化存储交通场景中的各种交通要素，包括传统地图的道路网数据、车道网络数据、车道线和交通标志等数据。无人驾驶汽车离不开高精地图的支持，其对于无人驾驶汽车的意义十分重要。高精地图可以为无人驾驶汽车在危险的路口提前做出警示和减速提醒；能够不受雾霾、光照和雷雨等天气的影响，不受昼夜影响，更不受传感器安装位置及车型的影响，可以对车辆进行安全及方向的指引；能够提供多车道类型预警，包括高速、城区、施工路段、桥梁、隧道、乡村公路等，以及道路的具体位置、朝向、曲率、坡度、限速等信息；高精地图的分布图层下两层为静态数据，再结合其上两层V2X的数据，就能为无人驾驶汽车的决策提供强有力的实时指导[11]。

高精地图的精确程度由其配套的高精定位技术决定，而星基增强的高精定位系统将是无人驾驶汽车的唯一选择。目前，全世界利用卫星实现导航定位的技术有三种，分别是卫星导航定位、地面基站定位和星基增强高精定位。重点研发、布局星基增强高精定位系统是无人驾驶汽车所必需配备的硬件基础设施[12]。

二、社会软件基础设施(Softwear)

除了社会硬件基础设施，无人驾驶汽车的正式商业化应用离不开成熟和配套的社会软件基础设施，如商业保险、隐私保护、网络安全、伦理道德、技术标准和交通法规。

(一) 商业保险(Insurance)

当完全自主的无人驾驶汽车绝对安全时，仍然需要汽车保险，因为没有任何工程产品是完美的，即使是完全自动驾驶的车辆也会引发事故，因此汽车保险的存在是必要的。无人驾驶汽车逐步普及，人工驾驶的功能不断弱化甚至消失，意味着由无人驾驶汽车造成的损失的责任将逐渐从消费者转移到汽车制造商，所有驾驶责任都将最终落在车辆的软件和硬件上，因此汽车保险将逐步转变为产品责任保险，消费者个人再也无需购买汽车保险。无人驾驶汽车的自动化程度越高，保险费用则相对越低，即保险公司的索赔成本会同时减少。由于实现完全自主的无人驾驶还有相当长的路要走，因此很难预测索赔成本的下降比例，如果索赔成本下降的速率高于保险费用下降的速率，则保险公司仍能持续运营。由于这个领域整体的不可测性，保险公司仍需要关注价格以外的其他因素以取得竞争优势，如需要学习自主系统如何应对不同的道路和天气状况。大多数保险公司已经开发出一些用于精算目的的数据分析软件，但他们需要为车辆上更多传感器收集的海量数据做好充足的准备。

问题一：自动化确实使车辆更安全，特斯拉安装Autosteer后，每百万英里的碰撞率从1.3降至0.8，几乎降低了40%；来自同一个制造商的所有自动驾驶车辆将使用相同的硬件和软件，如果其中存在一个故障，则所有车辆将存在相同的故障。黑客可以做到使无数车辆同时发生故障并导致重大索赔。这意味着汽车保险的性质将从高频率和低严重性转变为低频率和高严重性，这一变化将为保险公司带来巨大的风险。

问题二：由前述可知，保险负担将会从消费者转向汽车制造商，但如果用经济学原理细想这个问题，就会发现这将导致灾难。在未来，需要承担产品责任保险的汽车制造商的数量将远远低于当前驾驶员的数量，因此当完全自主的无人驾驶汽车占领市场后，保险公司客户数量与现在相比将骤减，但保险公司的数量将保持基本不变，每家保险公司都需要为更多的无人驾驶汽车提供保险，但客户数量将锐减到非常接近保险公司的数量，因此汽车制造商将变得非常强大，他们在谈判保费和承保范围方面会拥有更多的影响力，这将使保险公司利益受损。同时，由于客户数量如此之少，市场规模如此之小，以至于大部分保险公司都没有客户，这部分保险公司可能会逐渐退出无人驾驶汽车市场。

为了防止汽车制造商在保险领域拥有过大的影响力，并避免同款车型的无人驾驶汽车因具有相同软硬件系统而产生过高的风险，保险公司需要监管机构和政府进行宏观调控[13]。对以上两个问题的解决方案可以从法律层面强制要求汽车制造商必须为同一车型在多家保险公司投保，比如一家汽车制造商生产的1%的M汽车需在A保险公司投保，1%的M汽车需在B保险公司投保，依此类推。汽车制造商可以选择他们想要合作的保险公司，但在每种车型中，他们必须使用不同的保险公司，且所有为此车型承保的保险公司都占有相同的比例。汽车制造商的市场力量通过强制要求他们使用多家保险公司而降低，通过允许汽车制造商自由选择保险公司来维持保险公司之间的竞争。因要求每个汽车制造商生产的车型都必须向多家保险公司按数量进行同比例投保，则保险公司承担的风险被多家保险公司平均共担。

当无人驾驶汽车处于部分自主状态时，最难的就是在发生车祸时如何确定责任主体。由于部分自主无人驾驶汽车可以在某些情况下独立行驶，但在其他情况下需要人为控制，因此，我们建议在无人驾驶汽车上安装“黑匣子”，同时授权第三方公司，允许其调用部分自主无人驾驶汽车在发生事故前后一段时间所有传感器数据(包括与之发生信息往来的外界传感器和车辆)，利用像网球比赛中使用的“鹰眼”技术，对数据进行模拟，以最客观的方式判断事故责任主体。此“黑匣子”用来记录车载传感器收集的所有数据，理想情况下包括车内发生的对话。由于涉及个人隐私，监管机构不太可能允许记录车内对话，但他们至少可以承诺所有车辆必须安装一个可以承受冲击和压力的黑匣子。这个黑匣子可以模拟回放出事故发生时的具体情况，这将有助于法院的判决。

当无人驾驶汽车发生交通事故，经过专业的第三方机构进行判别，发现其所使用的硬件或软件为交通事故的主要责任主体时，汽车制造商须设置条款保护自己的权益，应在与所有软硬件合作企业签订的合同中加入对应的保险条款。如事实证明合作企业应负有法律责任，保险条款应规定汽车制造商有权获得保险公司的赔付，则此时会发生向合作企业的代位求偿。该条款不仅保护汽车制造商，还将帮助保险公司向负有直接责任的合作公司追究责任。

(二) 隐私保护(Privacy)

消费者和监管机构已意识到无人驾驶汽车将产生、使用、记录用户和周围环境的数据及大量个人信息，所以无人驾驶汽车所产生的大数据开始使人们不断产生顾虑。无人驾驶汽车在整个行驶过程中将受到全面的监控，期间不断产生的数据，其产权问题不断得到人们的关注，因此需要建立一个平衡的监管方案，一方面保护用户的隐私，同时仍然允许技术发展，而不受政府过度干预。

通过无人驾驶汽车收集的数据可以分为四类[14]：第一，传感器数据。无人驾驶汽车配备各种传感器，这些传感器收集有关车辆操作及其周围环境的外部数据，无人驾驶汽车通过这些数据做出预测，并做出相应调整。第二，车间交互数据。无人驾驶汽车将与其他附近车辆进行实时数据交互。无人驾驶汽车之间的通信通常被称为车辆到车辆(“V2V”)通信，V2V被定义为一种防撞技术，它依赖于附近车辆之间的信息通信。第三，个人数据。无人驾驶汽车中的内置娱乐系统不仅可以用于传输音乐、文件和允许通信，还可以存储用户的个人设置和偏好。第四，导航和位置数据。无人驾驶汽车将收集并使用位置数据，例如目的地信息、路线信息、速度和行驶时间。

由于无人驾驶汽车已逐步开始进入市场，消费者对隐私问题的担忧将影响该行业的发展，所以需要提前系统地解决相关的隐私问题，这就需要监管机构、汽车制造商和其他利益相关方的共同努力。我们认为可以从以下三点开展：

第一，立法和指导：立法和监管指导将有助于解决新技术带来的问题，并且在某些时候立法将起到促进新技术发展的关键作用。中国正在建立完善的法律制度，以促进无人驾驶汽车的发展。为了保护隐私，尽管中国不太可能在将来发布单独的法律来解决与无人驾驶汽车相关的隐私问题，但很可能会发布监管指南，为汽车制造商和其他利益相关方提供指导。

第二，汽车制造商和相关运营商/供应商/服务提供商：最有效的策略是从一开始就为无人驾驶汽车建立隐私保护机制，这将尽可能使无人驾驶汽车收集或保留最少的个人信息，同时还可以推进加密和匿名化信息技术，以及防止滥用或未经授权的第三方访问技术。

第三，行业指导：如果参与无人驾驶汽车开发的汽车制造商和其他相关方遵循汽车制造商联盟和全球汽车制造商协会等组织发布的隐私保护指南，这将会减少消费者的担忧。对中国的众多汽车制造商而言，中国非政府组织中国标准化管理局(SAC)发布的个人信息安全规范(GB/T 35273-2017)(SAC规范)，将是制定中国无人驾驶汽车数据隐私政策的实用指南。

(三) 网络安全(Cyber)

黑客攻击无人驾驶汽车和相关基础设施的风险很高，可能对人员和财产造成严重损害[15]。如何降低无人驾驶汽车的网络安全风险，成为一个须尽快解决的重要问题。具体可以从以下两点进行布局：

第一，设计保障网络安全。如果在设计阶段就充分考虑建设能快速恢复的网络系统，就不用在其正式运行时再去改造，这对于确保网络系统能具有快速恢复能力是最佳的方法。建议通过进行信息安全风险评估(以及涉及个人信息时的隐私影响评估)，在项目的早期阶段评估安全风险，此方法可确保组织了解网络安全漏洞，并且可以通过设计堵上这些漏洞。无人驾驶汽车中的关键安全系统应与非关键部件物理隔离，并且与外部网络物理隔离。

第二，制造商网络安全计划。美国国会2017—2018年第115号决议(H.R.3388-SELF DRIVE Act)提议，要求汽车制造商必须制定书面的网络安全计划，该计划须包括：制造商须阐述如何检测和响应网络攻击、未经授权的入侵、虚假信息和车辆控制要求；任命至少一名负责管理网络安全的专员或者开设一个网络安全事业部；制造商须阐述如何限制对无人驾驶系统的访问；阐述如何培训员工确保网络安全和如何监管员工对无人驾驶系统的访问。

网络安全管理将是一个不断发展的过程，必须在无人驾驶汽车全生命周期内保持软件不断更新，且更新软件的过程也必须安全可靠。不间断监控潜在的故障点，一旦检测到故障，立即执行应急计划解决问题。快速解决事故、迅速恢复安全运行和确保用户信心的能力对无人驾驶汽车和未来智慧城市至关重要。

(四) 伦理道德(Ethic)

麦肯锡公司2015年的报告显示，全面部署无人驾驶汽车将使交通事故致死人数与如今相比减少90%。纵使如此，交通事故也不可能完全避免，此时将产生道德上的两难困境：无人驾驶汽车是该伤害老人还是孩子？富人还是穷人？男人还是女人？

Amy Maxmen2018年发表在《自然》[16]杂志的文章指出：无人驾驶汽车的道德选择不存在统一标准。无人驾驶汽车道德标准世界地图[16]显示，对全球230万人进行调查显示，指导司机决策的道德标准存在差异。研究人员向受访者展示了13种场景，在这些场景中，不可避免地会发生导致乘客或行人死亡的撞车事故，并要求他们决定会放过哪些人(保留谁的性命)。科学家们利用这些数据将国家和地区根据他们的道德态度分成三类：西方、东方、南方。西方组包含北美和几个欧洲国家，其主导宗教历史上一直是基督教；东方组包括中国、日本、印度尼西亚和巴基斯坦等国家，他们具有强大的儒家文化或伊斯兰传统；南方组包括中美洲和南美洲，以及法国和前法国殖民地。例如，与东方组相比，西方组显示出更倾向于牺牲年老生命来拯救年轻人。

研究发现，一个国家的社会和经济因素与其居民的一般意见之间存在相关性。比如，来自芬兰和中国等拥有强大政府机构的国家，比在尼日利亚或巴基斯坦等政府机构较弱的国家，其居民往往选择牺牲非法过马路的人。人们做出的道德选择往往与他们国家的贫富差距程度相关，芬兰人对牺牲富人还是穷人保持中立，而哥伦比亚(贫富差距很大的国家)的受访者倾向于选择牺牲地位较低的人。此研究揭示了不同国家或地区的人们，其道德选择存在偏向，这种特定地区的道德偏向是当地政治、经济、文化和历史等因素的综合体现。

即便现在全世界在无人驾驶汽车道德选择上不存在统一标准，但仍需要一个相对公平与普世性的道德准则指导汽车公司，使其在设计无人驾驶汽车决策系统时有章可循。德国联邦交通和数字基础设施部(BMVI)[17]在2017年为无人驾驶汽车提出20条道德准则，为无人驾驶汽车的道德标准顶层设计提供了思路。无人驾驶汽车的道德选择虽然并不存在全世界的统一标准，但以人为本是需要秉持的根本原则，在设计无人驾驶汽车决策系统时须将人的生命高于一切作为最高原则。

(五) 技术标准(Standand)

2017年11月，美国的《自动驾驶法案》(S.1885)要求汽车制造商在测试和销售无人驾驶汽车之前，向当地的监管部门提交安全评估报告。

关于无人驾驶汽车产品准入认证的讨论，目前有三种方式[18]：一是可以参考美国的标准，仅需要汽车制造商自行认证，无需监管机构批准，但若监管机构发现产品存在安全漏洞或者缺陷，则会对汽车制造商采取措施；二是监管机构事前许可机制，无人驾驶汽车公司生产的汽车需要经过监管机构的评估认证流程，才能获得相应的产品许可证，这个思路与目前多数国家实行的道路测试管理方法类似，比如中国、日本以及美国大部分州都要求测试主体需要申请，认证通过后方能获得许可，才有资格在公开的道路上进行无人驾驶汽车的测试；三是自我认证与许可认证的混合机制，美国交通部曾提出，根据已有的联邦机动车安全标准，由无人驾驶汽车公司自行认证，对于那些尚未被联邦机动车安全标准涵盖的无人驾驶汽车功能，须由国家交管局或者经授权的第三方进行认证。

(六) 交通法规(Regulation)

到目前为止，全世界已有美国、日本、荷兰、新加坡、瑞典、英国、德国、加拿大、新西兰、韩国、澳大利亚和中国12个国家进行了相关部署，并为无人驾驶汽车出台了相关的政策以指导其发展[19]。

2017年11月，美国参议院提出《自动驾驶法案》(S.1885)，其与众议院的《自动驾驶法案》存在相似之处，强调了加强联邦和各州及地方政府的作用，强化对无人驾驶汽车的安全监管力度。

2017年6月，德国通过了《道路交通法第八修正案》，从法律的层面承认了无人驾驶汽车上路行驶的合法性；2018年5月，德国政府提出全世界首套伦理道德标准，明确人的生命始终优于动物和其他生命。

英国在2017年10月提出《自动与电动汽车法案》，2018年7月正式获批，其在法律层面对无人驾驶汽车所面临的诸多问题进行了规范。此法案最大的贡献在于对事故责任和保险问题进行了规定，其规定在事故发生后可由车主和保险公司根据投保情况共同承担事故损失带来的赔偿责任，此法案对未来探索无人驾驶汽车保险体系具有指导作用。

2016年5月，日本发布《自动驾驶汽车道路测试指南》，准许无人驾驶汽车可进行公开道路上的测试。2017年6月又发布了《远程自动驾驶系统道路测试许可处理基准》，允许无人驾驶汽车可以在驾驶座位没有人的情况下进行测试，但仍要求远程操作人员对其进行监控，承担责任。

中国目前关于无人驾驶汽车领域的政策主要集中于道路测试。2018年4月，三部委联合出台《智能网联汽车道路测试管理规范(试行)》，在国家层面准许无人驾驶汽车在全国开展道路测试。2018年7月，交通运输部出台《自动驾驶封闭场地建设技术指南(暂行)》，规范了无人驾驶汽车封闭测试场地建设的要求。2018年8月，《智能网联汽车自动驾驶功能测试规程(试行)》为无人驾驶汽车道路测试规则提供了可以量化的标准。在无人驾驶汽车技术标准方面，国家工信部与国标委联合发布了《国家车联网产业标准体系建设指南(智能网联汽车)》，其中提出了智能网联汽车标准体系结构。2018年10月，为了推动V2X技术的发展，工信部将5905-5925MHz频段作为智能网联汽车直接通信的工作频段，这与国际主流频段保持了一致性，同时为未来发展预留了扩展的可能。在无人驾驶汽车法律法规方面，我国目前还处于空白状态，主要是因为无人驾驶汽车的责任主体、数据传输、网络安全、地理信息、隐私保护、产品标准化等方面还与现行法律法规存在冲突，所以目前急需在规制上取得突破，为我国无人驾驶汽车在法律法规上扫清障碍，为加快其大规模商业部署铺平道路。

三、解决社会基础设施问题的三种方法

无人驾驶汽车的社会基础设施问题是一个复杂的系统，社会硬件基础设施(智能基础设施、无线网络、边缘数据中心、汽车充电站/桩、高精地图与高精定位)和软件基础设施(商业保险、隐私保护、网络安全、伦理道德、技术标准和交通法规)之间相互独立但同时也相互影响，可以根据这些问题的难易程度使用市场主导、政府助力市场和政府主导三种方法，对以上问题进行解决。

(一) 市场主导

市场主导模式依据纯市场规律和技术发展进度，在成本和营收达到平衡或者能逐步开始盈利的阶段，不断推动降低生产制造成本，扩大市场占有率，使其成为能在市场规律调节之下具有阶段性生命力的科技产品，经过一段时间的发展，成为得到社会普遍认可的产品或者服务，引起政府监管部门的注意和重视，最终获得官方的认可，政府再制定相应补充法规将此技术纳入合法的范围之内。

部分硬件基础设施的技术问题可以通过此方法得到解决。可协调的智能基础设施需要用到大量传感器元件，此类传感器的主要难点在于需要在不断提高产品性能的前提下，逐步降低生产成本。适用纯市场方法的还有无线网络、边缘数据中心、高精地图和高精定位这三大类基础设施。具体到某一家公司使用纯市场方法时，可以采用核心技术自主研发、非核心技术合资开发、制造生产外包的形式展开，可实现优化资源配置，提高研发和生产效率，加快市场布局的速度。

(二) 政府助力市场

当前，为了能快速推进无人驾驶汽车的商业化落地，几乎所有的汽车制造商都以操控比汽油车简单的纯电动汽车作为研发对象。2015年国务院印发的《关于加快电动汽车充电基础设施建设的指导意见》规划到2020年全国新能源汽车销量达500万辆，充电桩数量达480万个，车桩比近1：1；2018年末全国新能源汽车保有量达261万辆，同期全国充电桩总计保有量为77.7万台，车桩比3.36:1，这与国家规划的到2020年车桩比1:1还有较大差距。一直以来，充电桩的建设存在几个问题，例如：充电场站的建设开发成本过高、电力等基础设施配套能力有待完善、充电设施一次性投资成本高、充电设施闲置现象严重、无成熟的盈利模式等等。电动汽车充电桩的技术门槛不高，所以主要还是要解决与之相关的社会资源配置问题，在布局充电桩的初期阶段(2015—2016年)，PPP模式为解决充电桩落地难的问题进行了探索，事后证明此模式并不能完全契合市场的需求。

仅靠充电设施生产企业独立布局，很难赶得上新能源汽车的增量需求，所以此领域需要政府的指导与协助。首先是行业规划，2015年10月的《电动汽车充电基础设施发展指南(2015—2020年)》对2020年充电基础设施分场所建设目标做了详细规划，2016—2018年，国家能源局对充电桩建设进度做了明确的年度规划；二是配建要求，《电动汽车充电基础设施发展指南(2015—2020年)》明确了各类建筑物配建停车场及社会公共停车场中充电设施的建设比例或预留条件要求；三是政府补贴， 2019年3月发布的《关于进一步完善新能源汽车推广应用财政补贴政策的通知》规定，2019年6月25日后地方财政不得对新能源汽车给予购置补贴，转为支持充电基础设施建设和运营。

(三) 政府主导

无人驾驶汽车的各项软件基础设施很难通过纯市场或者政府助力市场的方法达到发展的目的，此时需要在政府的先期主导下对相应的规章制度展开探索与制定，引领行业发展方向，并在此过程中逐步完善查漏补缺。但政府主导模式缺乏内生动力、执行效率低下、跟不上市场发展的速度和节奏，无人驾驶汽车的商业保险、隐私保护、网络安全、伦理道德、技术标准和交通法规都是目前急需政策法规引导的模块，政府各相关部门需加强与行业头部公司和科研机构的合作，定期开展官方主办的行业交流会，使政府监管部门充分了解并跟上行业发展的最新动态，同时为行业头部公司或科研机构提供机会，使其能深度参与到政策制定的过程中去。

结论

无人驾驶汽车领域的社会基础设施顶层设计已迫在眉睫，基于HSIPCESR模型，可将其分为社会硬件基础设施和社会软件基础设施。无人驾驶汽车需要的硬件基础设施分为5类：第一，需要为道路、车辆、交通信号设施等安装交互传感器；第二，需要改善无线网络连接度和数据传输速度；第三，需要为边缘计算增加兆瓦级的数据中心容量；第四，以联网充电站的形式升级国家电力系统；第五，建设区域覆盖的高精地图和高精定位网络的位置支撑体系。无人驾驶汽车的正式商业化应用离不开成熟和配套的社会软件基础设施，即商业保险、隐私保护、网络安全、伦理道德、技术标准和交通法规。可以使用纯市场方法解决除充电站之外的硬件基础设施问题，利用政府助力市场方法解决联网充电站城市布局难题，最后可以利用政府主导方法助力解决商业保险、隐私保护、网络安全、伦理道德、技术标准和交通法规的软件基础设施问题。

无人驾驶汽车大规模商业化应用已近在咫尺，当前仍需政府、汽车制造商、科研机构、保险公司和互联网企业等之间紧密的通力合作，推动技术的发展并同步解决其社会基础设施问题。同时，在大规模商业化后，还需要根据其日臻完善的技术特点和不断演进的商业模式，适时调整监管政策，为人类开创新一代的出行方式和生活方式打下坚实的基础。