（原标题：无人驾驶系列六 | 智驾法规“和而不同”，催生算法本地化）

2025年，智能驾驶话题越来越“热闹”了：比亚迪喊出“全民智驾”、无人驾驶出租车遍地开花；可另一边，特斯拉却因为一场事故被判天价赔偿，高呼“冤枉”。让人不禁想问：技术跑这么快，规则如何跟得上？

实际上，国内外都在摸索怎么给智驾“立规矩”：既要鼓励创新，也得保护路上的每一个人。但由于道德偏好、技术接受度、“驾驶惯性”等因素的不同，我们预测未来智驾法规将存在区域化差异，进而催生智驾算法的本地化：例如，紧急避险时，欧盟要求算法尽量保护行人安全，而美国某些州会要求算法综合考虑路权和过往判例，可能选择优先保护车内乘客。

算法本地化将给车企带来额外成本、销量影响、追责赔偿等问题――如何低成本且快速地让智驾车辆在外国“学会交规”，将是全球化智能车企需要回答的关键问题。

2019年4月25日的21时许，夜晚的佛罗里达州，一辆特斯拉Model S在偏僻的乡间小路上以100公里的时速行驶。驾驶人乔治・麦基(George McGee)在这条路上至少行驶了三十余次，这次他也放心地启用了自动驾驶。

在行驶过程中，他试图捡起滑落的手机。然而就在这短短几秒，特斯拉闯过路口停车的标志，冲进路边停车场，并将一辆停靠的雪佛兰SUV横向撞翻，造成其车主一死一重伤。

经过漫长的审理后，今年8月1日，迈阿密联邦法院陪审团裁定特斯拉对该事故负有约33%的责任，需要承担其中约4250万美元的补偿性赔偿，以及全部2亿美元的惩罚性赔偿，总计约2.425亿美元。这场致命交通事故和天价赔偿金，在2025年又一次引爆了智驾舆论。

由于现行法律中对自动驾驶责任划分的模糊性，导致陪审团对本次案件“定责难”。但即使事故发生在六年后的今天，仍然缺少针对性的相关法律。败诉后，特斯拉当即表示并不认可当前的责任划分，并将发起上诉。而在美国判例法的体系下，本次裁决无疑将成为后续智驾事故的参考依据，天价赔偿也将使特斯拉面临更多潜在诉讼。相较技术的快速进步，智驾规则的建立仍在步步为营。

事故现场照片

完善的配套法规体系，是高阶智驾大规模落地的重要前提。12月15日，工信部许可了长安牌和极狐牌两款L3级自动驾驶车型产品，但对试行路段、最高时速、适用功能等附加了严格的限制条件，也侧面说明了相关法规体系的完善还需漫长过程，刚性的、涉及面更广的全国性法规很难短期一蹴而就。

今年7月23日，科技部官网公布了《驾驶自动化技术研发伦理指引》，率先明确了高阶自动驾驶的伦理框架和责任原则。《指引》主要内容可以归纳为以下几方面：

● 责任划分：L2及以下，主要由司机负责；L5以上，大概率车企负责；L3、L4看情况。

● 代码要“透明”：智驾系统怎么决策的，事后要能查、能解释。

● 算法要体现社会认同：需要符合大多数人的道德直觉，不可歧视。

● 新增伦理审查：车企最好设个伦理委员会，别闭门造车。

这份软性《指引》体现了上层机构对智驾定责的方向性判断，对于车企存在更强的指导意义。

放眼全球，各国均在稳步推进智驾法规体系的完善。整体趋势是随着自动化程度提高（如L4及L5级别），责任主体从驾驶员向制造商和系统运营方转移。其中走在最前列的德国，于2021年通过了《自动驾驶法》：在L3级别下当车辆在自动驾驶系统正常运行的条件下发生事故，汽车制造商将自动承担事故责任；而在L4级别下，责任主要由车辆运营商或制造商承担。美国各州在要求上仍存分歧，NHTSA（国家公路交通安全管理局）正通过推动AV-STEP计划放松监管、统一规则，要求企业提交自动驾驶系统的安全评估数据。

但我们预测，由于不同区域的文化、经济、历史等因素各不相同，自动驾驶的法律细则在未来一定会形成区域化的差异――下文将从道德偏好、技术接受度和“驾驶惯性”等维度，阐述相关原因。

（1）道德偏好：区域差异下的“自动驾驶电车难题”

随着VLA和世界模型的进化，自动驾驶车辆大概率将具备识别道路参与者身份特征（如老人、孕妇、儿童等）的能力。当紧急避险发生时，交通参与者的生命安全将由预置的算法决定。算法设计者的道德偏好，也将直接影响车辆的避险因子权重。现在我们一起来思考一个两难的场景――当面临刹车失灵的紧急避险选择时，你认为“道德”的无人驾驶应该：

①紧急变道：与大卡车碰撞，车内四人死亡但行人不会受到伤害。

②不进行紧急变道：导致正在过马路的四个人死亡，但四名车内人员不会受伤。

③如果四个行人正在闯红灯，或者车内只有一名司机，你的答案是否会有不同？

以上与经典问题“电车难题（Trolley Problem）”极其相似的假设场景，出现在麻省理工学院（MIT）部署的“道德机器”（Moral Machine）这一在线实验平台。用户在网页上可以看到类似的事故场景，研究者则根据用户选择，来探索人们对9个因素（如年龄、性别、社会地位等）的道德偏好。这个大型“道德数据库”的实验结果被发表在了《自然》杂志上（Awad, E. et al., 2018）。先看看全世界的人是怎么选的：

● 普遍的道德偏好：在大部分国家中，人们优先拯救人类而非动物、优先拯救更多生命、优先拯救年轻生命。

● 跨地区的道德偏好差异：西方文化圈（如北美和基督教传统的欧洲国家）倾向于不干涉现有路线；东方文化圈（如东亚和伊斯兰教国家）更尊重长者并重视规则；南方文化圈（如拉丁美洲和法国影响地区）更倾向保护女性和高地位人群；高GDP/强政府国家倾向惩罚违反交通规则的行人；高贫富差距国家更可能牺牲社会地位低者（如流浪汉）。

普遍的道德偏好

不同文化区域的道德偏好

德国法学家格奥尔格・耶利内克曾说：“法律是最低限度的伦理”。不同地方的人，对“算法道德”的理解可能完全不同，这也将影响不同区域智驾法规的形成，进而使算法产生地域差异。

（2）技术接受度与“驾驶惯性”催化算法本地化

除了道德偏好外，社会的技术接受度，以及现行法规/文化造成的“驾驶惯性”，也会导致智驾法规的地区差异性：

● 技术接受度：不同地区对前沿技术“上车”的接受度不一。咨询公司MHP调研发现，中国受访者对技术更加开放，仅有3.6%的中国受访者认为AI的风险高于收益，远低于欧美的25%。除此以外，今年5月，OpenAI和Anthropic都曾报告过AI欺诈甚至威胁开发者的事件，引发了使用者的恐慌――如果公众对前沿技术的接受度难以上升，智驾算法也需要更保守。

● “驾驶惯性”：现行法规和文化，培养了不同地区驾驶人的潜在习惯，大概率将会影响后续的立法与修改。以机动车与行人发生交通事故为例，在机动车无过错的情况下，国内与美国、甚至美国各州之间的赔偿判决可能并不一致。国内机动车即使没有过错的，通常也要承担不超过10%的赔偿责任。而在美国采取责任过半认定制和简单多数制的州（如科罗拉多、阿拉巴马等）中，司机可能无需进行任何赔偿。对于车企/技术方来说，需要基于此调整避险算法的因子权重。

因此，各地的智驾法规很难完全相同，编写符合各地合规政策的“普世算法”，也几乎是不可能的任务。

对于瞄准全球市场的车企，不同地区对算法的本地化需求无疑将带来新的挑战。

● 额外成本：“一地一算法”将为车企出海带来额外成本，包括本地数据/算法库（如中国版“特斯拉”）、当地交通标志/法规知识库、伦理与法规专家、合规/伦理委员会、当地社群合作等。

● 销量影响：如果消费者对车辆的智驾算法不认同，或者认为无法保护自己，可能会选择不购买智驾车辆。图卢兹经济学院的 Jean-Francois Bonnefon 等人的调研显示，受调研者希望其他人坐在“行人保护优先”的无人驾驶汽车中，但自己不会购买这样的汽车。被强制要求公开的算法偏好，或将成为用户购车新的考虑因素。

● 追责赔偿：不同国家对制造商的追责方式也将不同，而企业需要考虑如何承担海外事故带来的潜在成本（例如，通过特定保险分担追责风险）。

挑战的另一面是机遇。未来谁的智驾算法能更好更快地学会本地交规，就将抢占未来无人驾驶车辆市场的先机。

另外，当车企能够实现算法本地化后，或许针对个人的“一人一算法”也将出现，带来新的商业化可能。激进或保守，重视路权或无私让行――驾驶人的道德偏好和风格，也可以体现在自动驾驶中，作为个性化选配带来新的商业化空间。

德国奥尔登堡大学的最新研究表明，当面临无人驾驶的道路决策时，实验参与者特定区域的脑电波情况将发生异常振动（Bertheau, M.A.K., Boetzel, C. & Herrmann, 2025）。或许随着我们对AI和神经科学等技术的进一步成熟，智驾车辆真的可以学习和模拟车主的驾驶风格和避险偏好。

自动驾驶所带来的交通新形态，将引发对现有法规政策的全方面挑战。各国智驾法规的区域化差异，将催生算法的本地化需求。智驾的算法决策并不存在唯一的正确答案，重要的是我们能否建立起一个动态、透明、包容的伦理-技术-法律框架，真正满足当地社会和民众对智驾技术的期待。

这是关乎生命的抉择，未来或许每一行自动驾驶的代码都承载着人类文明的争吵、妥协与希冀――这注定是一场没有终点的对话，也是构建信任的基石。