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智能網聯汽車已成為全球汽車產業發展的戰略方向，受到越來越多國家和地區的重視。近幾年，全球智能網聯汽車市場快速發展，我國智能網聯汽車創新應用也加速推進。

中國（上海）自由貿易試驗區臨港新片區（“臨港新片區”）作為對標“國際上公認的競爭力最強的自由貿易園區”的特殊經濟功能區，正進一步推進“五自由一便利”的制度型開放體系。就智能網聯汽車產業而言，臨港新片區正著力打造全國第一個“數據通全路、云網聯全車、智能賦全城”的智能網聯汽車創新引領區 [1] 。

2023年，臨港新片區智能汽車整車產量突破110萬輛，產業產值突破人民幣3000億元，對比2019年智能汽車產業產值的314億元，臨港新片區智能汽車產業在5年實現了近10倍的增長。目前智能網聯汽車產業已經成為臨港新片區經濟規模最大、帶動效益最強的前沿產業 [2] 。

本文基于全球和我國智能網聯汽車立法和商業實踐發展的背景，著重關注臨港新片區智能網聯汽車發展政策支持和創新實踐。

一、    全球智能網聯汽車發展觀察

隨著新一輪科技革命和產業變革的加速演進，世界各國對智能網聯汽車產業加速布局以帶動產業發展，人工智能、5G、大數據等新一代信息技術的加速融合為智能網聯汽車發展帶來了新的推動力。

歐美日等國家和地區紛紛制定相關政策法規，為智能網聯汽車的創新發展提供環境。德國和日本相繼修訂《道路交通法》，許可自動駕駛車輛上路行駛；UN R157等首批聯合國自動駕駛法規正式生效、歐盟全自動駕駛法規EU 2022/1426發布，為自動駕駛的準入管理提出相關技術要求；美國諸多州政府對自動駕駛車輛上路行駛進行規范和管理 [3] 。

在自動駕駛汽車商業化層面，目前各國在國家層面對自動駕駛汽車大規模商業化落地的規劃和目標較為謹慎。日本的目標是到2025年實現高速公路L4級別的自動駕駛，德國是2025年、2030年分別為實現高度自動化和自動駕駛汽車鋪平道路。根據目前各國和各大汽車集團實踐情況，2030年可能是L3及以上高級別自動駕駛汽車商業化的重要時間節點 [4] 。

二、    中國智能網聯汽車立法和商業實踐

我國智能網聯汽車的發展得益于國家對智能汽車發展的頂層設計，以及營造的支持、創新、鼓勵創造、寬松包容的發展環境。2020年初，國家發改委等十一部委發布了《智能汽車創新發展戰略》，提出建設中國標準的智能網聯汽車強國戰略目標，并且部署六大體系和二十項重點任務，在此基礎上，我國各個部委也在加強推動智能網聯汽車的安全管理、技術研發、示范應用，以及智能網聯汽車與新能源、交通、智慧城市的融合發展 [5] 。

截至2023年底，我國共建設17個國家級測試示范區、7個車聯網先導區、16個智慧城市與智能網聯汽車協同發展試點城市，開放測試示范道路22000多公里，發放測試示范牌照超過5200張，累計道路測試總里程8800萬公里，自動駕駛出租車、干線物流、無人配送等多場景示范應用有序開展 [6] 。

2021年發布的推薦性國家標準《汽車駕駛自動化分級（GB/T 40429-2021）》將自動駕駛等級分為L0-L5六個級別，其中 L0-L2 可實現輔助駕駛，L3、L4、L5 分別是有條件自動駕駛、高度自動駕駛以及完全自動駕駛。目前我國乘用車自動駕駛技術處于由L2向L3+規模化量產的階段。對比之下，特定場景中商用車自動駕駛技術率先進入商業化階段 [7] 。隨著法律法規的進一步落地支持，在礦區、港口、環衛、干線物流、機場等場景下，高級別自動駕駛技術正在商用車上不斷應用和創新。

從全球范圍來看，智能網聯汽車目前有單車智能和車路協同兩種技術路線。單車智能主要依靠車輛自身的視覺、毫米波雷達、激光雷達等傳感器、計算單元、線控系統進行環境感知、計算決策和控制執行；車路協同則是在單車智能的基礎上，通過車聯網將“人-車-路-云”交通參與要素有機地聯系在一起，助力智能汽車在環境感知、計算決策和控制執行等方面的能力升級，加速自動駕駛應用成熟 ^[8] 。單車智能和車路協同的本質區別是技術和成本在車側和路側的分配 [9] 。

2021年7月工信部發布《關于加強智能網聯汽車生產企業及產品準入管理的意見》，在《道路機動車輛生產企業及產品準入管理辦法》的基礎上，對企業生產具有自動駕駛功能的汽車產品的準入提出了具體要求。

2023年11月工信部等四部委發布《關于開展智能網聯汽車準入和上路通行試點工作的通知》，明確智能網聯汽車準入和上路通行試點的總體要求與申報流程，并進一步提出將推廣經過試點實證的自動駕駛和“車能路云”融合的先進技術和產品、可行方案、創新機制等試點成果。同時，交通運輸部發布《自動駕駛汽車運輸安全服務指南（試行）》，對從事城市公共汽電車客運、出租汽車客運、道路旅客運輸經營、道路貨物運輸經營活動的自動駕駛汽車提出針對性的上路運行要求。

2024年1月15日，工信部、公安部、自然資源部、住建部、交通部聯合發布《關于開展智能網聯汽車“車路云一體化”應用試點工作的通知》，將從2024年至2026年開展“車路云一體化”應用試點，內容包含建設智能化路側基礎設施、提升車載終端裝配率、建立城市級服務管理平臺、開展規模化示范應用、探索高精度地圖安全應用、完善標準及測試評價體系、建設跨域身份互認體系、提升道路交通安全保障能力、探索新模式新業態等 [10] 。

三、    臨港新片區智能網聯汽車發展實踐

自2019年8月20日揭牌以來，臨港新片區持續聚焦智能網聯汽車產業發展，積極探索智能網聯汽車制度創新。

2022年，臨港新片區智能新能源汽車產值達2634億元，成為新片區首個產值突破2000億的產業 [11] 。2023年，臨港智能汽車產業產值突破3000億元，整車產量突破110萬輛 [12] 。目前，臨港新片區已集聚智能新能源汽車相關企業160多家，預計到2025年，產值規模突破4000億元 [13] 。

2023年6月8日，臨港新片區向友道智途、圖森未來、賽可智能、云驥智行四家企業15輛車發放基于立法基礎的全國首批無駕駛人智能網聯汽車道路測試牌照。同時，臨港新片區在臨港行政服務中心設置全國首個“無駕駛人智能網聯創新應用申報專窗”，實現統一受理、閉環辦結 [14] 。

2023年11月30日，2023國際汽車電子與軟件大會·滴水湖峰會發布由中科創達聯合東風集團等16家企業和臨港新片區共同打造滴水OS整車操作系統。該峰會同時發布《臨港新片區“智能汽車生態城”建設行動方案》，明確未來臨港將聚焦汽車電子、操作系統、汽車數據等核心要素，打造一座全鏈條、全場景、全要素的智能汽車生態城，為中國汽車產業發展提供“新動能” [15] 。

2024年1月17日，第一屆智能網聯汽車創新發展上海論壇上，臨港新片區發布智能網聯汽車五大超級場景，包括車易行場景、隨心乘場景、箱聯運場景、疏客流場景、大數據場景 [16] 。相關應用場景已取得重大突破，例如，充分運用自動導引車（AGV）、自動化橋吊、軌道吊的洋山深水港四期工程是目前全球最大、綜合自動化程度最高的單體全自動化碼頭 [17] 。東海大橋“5G+L4”智能重卡準商業化運營以來，至今累計運營里程超600萬公里，累計完成超過25萬TEU智能轉運任務，實現了從“道路測試”到“示范運營”的突破 [18] 。

四、    臨港新片區智能網聯汽車制度創新

在國家及上海市政府、浦東新區政府的政策支持下，臨港新片區不斷推進智能網聯汽車制度創新。

(一)   國家政策支持

2023年11月26日國務院發布《全面對接國際高標準經貿規則推進中國（上海）自由貿易試驗區高水平制度型開放總體方案》。該方案明確支持中國（上海）自由貿易試驗區（含臨港新片區，以下簡稱上海自貿試驗區）對接國際高標準經貿規則，并基于全面實施自由貿易試驗區提升戰略，更好發揮上海自貿試驗區先行先試作用，打造國家制度型開放示范區的目的，在加快服務貿易開放、提升貨物貿易自由化便利化、率先實施高標準數字貿易規則與加強知識產權保護等方面提出建設性方案。

在智能網聯汽車發展方面，該方案明確提出：（1）鼓勵物流企業優化創新“最后一公里”配送解決方案。試點在洋山港建設自動化駕駛智能測試專用道；（2）在保障安全前提下，探索開展高度自動駕駛車輛在高速公路和高架道路上測試及示范應用，加快推動智能網聯汽車商業化應用。深入開展智能網聯汽車高精度地圖應用試點。

該方案同時強調，上海市人民政府要強化主體責任，根據方案確定的任務，進一步完善工作機制，扎實推進各項措施落實；要建立完善制度創新機制，鼓勵大膽試、大膽闖；要用足用好浦東新區法規制定權，強化改革試點法治保障。

除前述明確支持臨港新片區發展自動駕駛測試與應用的文件外，相關部委亦發文支持臨港新片區自動駕駛發展的保障設施。例如原中國銀保監會、上海市人民政府發布《中國（上海）自由貿易試驗區臨港新片區科技保險創新引領區工作方案》，明確將臨港新片區打造成為具有代表性和示范性的科技保險創新高地，集聚發展新能源汽車等前沿產業，為其提供全生命周期的、智能的、有溫度的保險服務。

(二)   上海市政府持續助力臨港新片區制度創新

自2017年發布《上海市智能網聯汽車產業創新工程實施方案》以來，上海市接連發布《上海市智能網聯汽車示范應用場景拓展工作實施方案（2021-2023年）》《上海市加快智能網聯汽車創新發展實施方案》等相關文件，賦能智能網聯汽車產業發展。同時，浦東新區亦發布《上海市浦東新區促進無駕駛人智能網聯汽車創新應用規定》及配套文件，落實無駕駛人智能網聯汽車的道路測試、示范應用、示范運營。

在此基礎上，臨港新片區發布《臨港新片區智能網聯汽車創新引領區發展三年行動方案（2023-2025年）》《中國（上海）自由貿易試驗區臨港新片區促進智能網聯汽車發展若干政策》等政策文件，推進臨港新片區智能網聯汽車發展與創新。

(三)   臨港新片區智能網聯汽車重點制度創新

1.      自動駕駛級別與測試應用

2021年上市經信委發布《上海市智能網聯汽車測試與示范實施辦法》，初步明確有條件自動駕駛、高度自動駕駛和完全自動駕駛三個技術等級的智能網聯汽車進行道路測試、示范應用與示范運營的條件。2022年上海市人民政府在前述文件的基礎上發布《上海市智能網聯汽車測試與應用管理辦法》，細化了L3-L5級別自動駕駛智能網聯汽車進行道路測試、示范應用與示范運營的條件與流程。

在此基礎上，浦東新區發布《上海市浦東新區促進無駕駛人智能網聯汽車創新應用規定》明確為不配備駕駛人和測試安全員的智能網聯汽車進行道路測試、示范應用、示范運營的條件。臨港新片區基于前述規定發布《中國（上海）自由貿易試驗區臨港新片區促進無駕駛人智能網聯汽車創新應用實施細則》，依托浦東新區法規立法成果，把“無駕駛人路測”率先通過制度固化落地，并發放了全國首批基于立法基礎的無駕駛人智能網聯汽車道路測試牌照。

2.      完善車路云全要素發展

智能網聯汽車自動駕駛技術逐漸從“單車智能”走向“車路云”融合協同發展。讓“聰明的車”行駛在“智慧的路”上，車路協同發展的技術路線使得智能網聯汽車數據生態擴展到路側和基礎設施側，同時也使得智能網汽車的制度保障擴展到智慧道路建設等方面。

臨港新片區在《臨港新片區加快構建智能新能源汽車產業生態的行動方案（2022-2025）》明確圍繞“聰明的車”布局自動駕駛在智能重卡、港口智能轉運車輛、智能出租、無人配送、智能公交等全場景的應用；圍繞“智慧的路”建設國內首個集“軟件在環、硬件在環、整車在環、封閉道路、公開道路”為一體的自動駕駛全技術測試基地。

同時，臨港新片區在《臨港新片區智能網聯汽車創新引領區發展三年行動方案（2023-2025 年）》中提出分期進行車路云一體化智慧道路建設的方案。車路云協同可以提升傳統基礎設施的建設質量、運行效率、服務水平和管理水平，解決城市供需平衡面臨的一系列突出問題，助力城市高質量發展。同時，在智慧城市場景下，車路協同相關數據可以賦能智慧城市中交通系統各要素的互聯互通。臨港新片區在車路云全要素發展方面的制度建設，有助于智能網聯汽車布局全場景應用體系，賦能自動駕駛技術發展。

3.      交通事故責任承擔

《中國（上海）自由貿易試驗區臨港新片區促進無駕駛人智能網聯汽車創新應用實施細則》規定，智能網聯汽車在創新應用期間發生交通事故經認定創新應用主體一方負有責任的，由相關主管部門依據《上海市浦東新區促進無駕駛人智能網聯汽車創新應用規定》進行處理。《上海市浦東新區促進無駕駛人智能網聯汽車創新應用規定》明確無駕駛人智能網聯汽車發生交通事故并造成損害，依法應由智能網聯汽車一方承擔責任的，由該無駕駛人智能網聯汽車所屬的企業先行賠償，并可以依法向負有責任的自動駕駛系統開發者、汽車制造者、設備提供者等進行追償。已經投保機動車交通事故責任強制保險、商業保險的，按照相關規定執行。

由智能網聯汽車所屬企業先行賠償后向負有責任的其他主體追償的責任承擔機制實際上是將交通事故責任與產品責任分開兩步進行認定的思路。“智能網聯汽車所屬企業”是第一順位的責任主體，“系統開發商、汽車制造者、設備提供者等”則是第二順位的責任主體。

前述責任認定思路與工信部等四部委發布的《關于開展智能網聯汽車準入和上路通行試點工作的通知》所附《智能網聯汽車準入和上路通行試點實施指南（試行）》明確的責任承擔機制基本一致。但前者適用于無駕駛人自動駕駛汽車（即L5級自動駕駛），后者適用于L3、L4級自動駕駛汽車。

一直以來，交通事故責任承擔問題是自動駕駛道路測試或示范應用、商業化運營的難點。目前已有一些發達國家頒布相關法規探索自動駕駛交通事故責任承擔制度。

2017年7月生效的德國《道路交通法》修訂案，允許L3級自動駕駛汽車在德國全境行駛 [19] 。對于自動駕駛車輛交通事故發生時責任分配的問題，德國明確判斷依據是基于強制安裝在自動駕駛汽車中的“黑匣子”，如果道路交通事故發生在人工駕駛階段，則由駕駛人承擔責任；如果發生在系統運作階段，或由于系統故障造成事故，則由汽車制造商承擔責任 [20] 。

英國于2023年修訂《公路法》，規定當汽車處于自動駕駛模式時，保險公司將對事故負責，司機無責 [21] 。

浦東新區及臨港新片區針對使人智能網聯汽車創新應用時交通事故承擔問題的制度探索，是有益的嘗試。

4.      高精地圖合規應用與眾源采集

《臨港新片區智能網聯汽車創新引領區發展三年行動方案（2023-2025 年）》（以下簡稱《臨港智能汽車三年行動方案》）提出探索以高等級自動駕駛車輛為載體的眾源采集技術，統籌協調智能網聯與智慧城市多源需求，實現臨港新片區“一張圖”的突破。至2025 年，建成覆蓋車路協同智慧道路建設范圍全域的靜態地圖底座，并結合智慧道路基礎設施與智能網聯汽車感知數據，動態疊加交通要素，形成臨港新片區全量參與者的動靜結合，支撐數字孿生、城市治理等業務需求。

自動駕駛高精度地圖為自動駕駛導航定位、規劃、決策等相關技術提供基礎支撐。隨著智能網聯汽車產業的不斷發展，智能網聯汽車對地圖數據的精度、更新頻率、和地圖內容都提出了更高的要求，不僅要求在精度上達到厘米級，在更新頻率上達到實時更新，亦要求在地圖內容上逐步升級至車道級動態與靜態實時數據。

眾源采集通過利用多種車載傳感器（激光雷達、毫米波雷達等）可以實現對高精地圖變化要素進行實時更新，確保地圖鮮度與精度。但同時，由于眾源采集亦會涉及測繪地理信息安全問題，目前眾源采集如何在技術標準及法律制度上落地實施仍有待探索。

2024年1月15日工信部等五部委發布的《關于開展智能網聯汽車“車路云一體化”應用試點工作的通知》明確提及探索高精度地圖安全應用。鼓勵開展北斗高精度位置導航服務。開展高精度地圖應用、眾源采集及更新、高精度位置導航應用等先行先試和應用試點。

2022年，《上海市加快智能網聯汽車創新發展實施方案》明確提出支持具備導航電子地圖制作測繪資質的企業在政府部門開放的高精度地圖應用試點范圍內開展高精度地圖業務，探索地圖眾包等新型模式。

在此基礎上，《臨港智能汽車三年行動方案》提出了前述眾源采集技術的創新規定，探索通過眾源采集的方式讓智能網聯汽車從地圖使用者轉變為地圖更新者 ^[22] 。在合法合規利用的前提下，以智能網聯車輛為載體進行的眾源采集可以持續賦能高精地圖更新。

5.      AI大模型賦能自動駕駛技術

《臨港智能汽車三年行動方案》在推動智能網聯汽車全場景規模應用方面明確基于全場景智能網聯車輛結合行業大模型能力，高效決策最優出行路徑，匹配最佳出行載具，提升用戶出行體驗。同時，運用仿真及融合大模型進行臨港特色典型場景的真實場景重構，賦能整車及自動駕駛算法企業進行能力評測、算法迭代。

AI大模型通常是基于海量規模數據集運行相關算法完成預訓練后的產物。隨著ChatGPT的走紅，各行各業都在思考和討論如何借由AI大模型加速行業發展，為企業賦能。汽車行業作為科技創新的主力軍之一，同時疊加汽車電動化與智能化兩大趨勢，AI大模型“上車”成為眾多車企的必選項。

《臨港智能汽車三年行動方案》提出將AI大模型應用于仿真場景構建，利用仿真場景數據成本低、無需標注、且可構建邊緣場景（如極端天氣、長尾場景等）等特點，彌補大模型訓練數據成本高、數量不足等問題。同時，計算機視覺類大模型、多模態大模型等大模型可助力構建高仿真場景，縮小仿真數據與真實數據之間的差異，提高場景泛化能力，并提高仿真場景的針對性 ^[23] 。

此外，AI大模型亦可以應用于智能座艙場景，針對當前車載語音系統智能化、個性化、情感化、交互性不足等問題，大模型可以賦予車載語音系統以智能和情感，從而使車載語音系統能夠處理完整對話并可以保持對前后文的理解，能夠記錄用戶的喜好和習慣；同時，多模態大模型可以助力融合語音、視覺、手勢、文字等多種交互方式，滿足用戶在不同場景下的不同使用習慣，從而賦予用戶良好的人車交互體驗。

值得注意的是《中國（上海）自由貿易試驗區臨港新片區促進智能網聯汽車發展若干政策》明確鼓勵工商注冊地、實際經營地和財稅戶管地在臨港新片區內的智能網聯汽車相關企業和與之相關的配套服務企業利用AI大模型、區塊鏈、眾包采集等新技術、新產品，構建高精度地圖基礎數據、智能網聯數據采集標注、智能網聯算法模型訓練、智能網聯仿真測試、數據與信息安全等公共服務平臺集群。