论智能网联汽车监管的沙盒模式

邓文娟 高圣平

摘要：智能网联汽车作为一种人工智能和大数据在交通领域运用的代表，方兴未艾。一些国家和地区目前也将金融领域的“监管沙盒”运用于智能网联汽车领域，我国也借鉴了这种监管模式。运用比较法对相关领域的沙盒模式进行考察，并结合我国实际，可以发现我国在智能网联汽车领域沙盒模式的法律规定还存在以下缺陷：监管风格的保守、公众参与和透明度的缺乏以及配套责任制度的不完善。关于智能网联汽车监管沙盒模式的法律规定需要我国在今后地方立法先行先试的基础上，后续在统一立法时予以改进和完善。

关键词：监管沙盒；智能网联汽车；道路测试与示范应用；规范设计

中图分类号：D912.28文献标识码：A文章编号：1003-854X（2023）04-0125-04

近些年，随着生物技术、人工智能和大数据等颠覆性创新技术的兴起和发展，也带来一些技术安全上的挑战，各国对之采取了不同的监管方法，调整监管体制和规范结构，以降低风险的同时实现技术创新利益的最大化。在这些监管努力中，“监管沙盒”（Regulatory Sandbox）已成为一种有前景的监管模式并在各国和各种新形势中得到运用，其可以在促进技术创新和确保安全秩序之间取得平衡。智能网联汽车作为一种人工智能和大数据在交通领域运用的代表正在蓬勃发展。一些国家和地区开始将“监管沙盒”运用于智能网联汽车，我国也借鉴了这种监管模式，因此，与其相关的理论研究、沙盒模式以及法律问题受到学界关注。

一、智能网联汽车监管的沙盒模式的发展现状

“沙盒”概念本是计算机专业术语，是一种计算机安全机制，为运行中的程序提供的隔离环境。后来管制部门将这种安全门理念运用于对新兴技术的监管测试，因而称之为“监管沙盒”。

“监管沙盒”最先由英国金融行为监管局（Financial Conduct Authority，FCA）采用，旨在通过在特定条件下减轻合格市场参与者的监管负担来鼓励金融行业的创新和竞争。“监管沙盒”模式使监管机构能够在受控环境中最大限度地降低与金融科技活动相关的风险。鉴于英国“监管沙盒”的成功，许多国家和地区逐渐接受了这种监管方法，例如，欧盟、澳大利亚、加拿大、新加坡以及我国香港地区、台湾省，而且向其他领域延伸，广泛运用于能源、环境、医疗和交通等领域的颠覆性创新技术监管。

智能网联汽车是一种人工智能和大数据在交通领域运用的典型代表之一。智能网联汽车是指搭载先进的车载传感器（雷达、摄像）、控制器（路径规划、任务决策等模块）、执行器（如线控转向系统、驱动系统，完成来自控制模块的指令）等装置，并融合现代通信与网络技术，实现车与×（人、车、路、云端等）智能信息交换、共享，具备复杂的环境感知、智能决策、协同控制和执行等功能，可实现安全、舒适、节能、高效行驶，并最终可替代人来操作的新一代汽车。严格说来，智能网联汽车不等同于自动驾驶汽车，但智能网联汽车以无人的自动驾驶为最终追求。目前，我国也开始将“监管沙盒”运用于智能网联汽车。2021年7月，工信部、公安部、交通运输部联合印发《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范（试行）》，在道路测试基础上增加载人载货示范应用，并将高速公路纳入道路测试及示范应用道路范围，同年11月，交通运输部发布《关于组织开展自动驾驶和智能航运先导应用试点的通知》。此后，北京、上海、广州等城市接连出台多项政策支持企业从道路测试向规模化测试、示范应用、无人测试示范演进。智能网联汽车道路测试与示范应用可以说是一种“沙盒”模式。目前，虽然“沙盒”模式的全球传播已成为政府监管不同创新技术的便利、快捷、高效的工具，但仍存在一些限制，可能会影响各国在本地实施这些监管方法的效果。

二、“监管沙盒”模式应用于智能网联汽车监管的必要性

就智能网联汽车本身特性而言，其监管的棘手之处在于智能网联汽车是一个复杂的耦合系统。在某种程度上，这种复杂性的根源在于人工智能的本质，它依赖于使用大数据来训练和开发以极快的速度运行的算法，政府面临规制资源匮乏的窘境，公众的行权能力明显不足（1）其运行方式甚至对人工智能开发人员来说都是无法理解的。一是人工智能系统可以是自主的，其水平不断发展，并且可以實时使用；二是人工智能也可以承担不同的角色，无论是作为产品或更大系统中的组件，还是作为在不局限于环境和目的中具有应用程序的独立系统，因此，预测人工智能可能带来的风险是一项固有的挑战；三是由于人工智能的开发和操作涉及多个时有重叠的参与者，因此确定责任的来源或原因可能是一个挑战，尤其是在复杂的神经网络人工智能系统中。（2）

从现有监管制度对智能网联汽车应对上看，传统的规制体系在应对人工智能问题时存在着结构性缺陷。（3）这在智能网联汽车的规制上表现得尤为明显，例如，在组织形态上，以部门为中心的分隔式组织形式不敷应用；在行为方式上，技术标准规制模式受到挑战；在规制策略上，科技发展与风险规制的潜在张力进一步凸显。从“监管沙盒”已有的应用效果考虑，由于“监管沙盒”在金融领域已然取得了不俗的应用效果，亦在各国和各地区以及各种新形势中得以运用实践，“监管沙盒”的实施可以进一步减少监管的不确定性，推动汽车领域技术与产品的不断创新。（4）在此背景下，“监管沙盒”会成为传统监管方式的有益补充，以保障智能网联汽车在发展过程中保持技术创新和确保安全秩序的平衡。

“监管沙盒”提供了智能网联汽车弹性监管的可能性。在受控环境中进行连续的试错测试可降低风险和意外后果，例如，新技术获得市场采用时看不见的安全漏洞。沙盒模式既能促进创新发展，又能为监管政策提供信息，监管机构能更好地学习和理解产品或服务。这使监管机构能够更好地制定政策和法规，以适应、监督和控制沙盒内外的部门创新，而且，在沙盒内测试的规范可以为沙盒之外的实际规范确定最合适的框架。因此，监管机构可以通过灵活的监管制度促进创新，因而结束监管的不确定性，这将使该地区成为对技术开发商和投资者更具吸引力的目的地。同时，“监管沙盒”也为技术开发人员提供了一些优势，包括通过在真实消费者的实时环境中进行测试来验证和演示创新技术的能力。研发者和监管机构之间的直接沟通创造了一个更具凝聚力和支持性的行业。（5）

概括来说，将金融科技的沙盒模式应用于智能网联汽车监管，可以解决几个问题：第一，有助于避免在常规监管制度下可能发生的创新扼杀，因为沙盒模式不会限制智能网联汽车高风险领域的实验，其允许技术在监督范围内进行测试，以了解对市场和社会的影响。智能网联汽车的发展是当今世界潮流，不能因为其可能具有的高风险而扼杀其生命力，因此，“监管沙盒”提供了一个足够灵活的监管环境以适应市场的新变化，同时也为所有市场参与者创造了监管的确定性。第二，人们对智能网联汽车高风险的大多数担忧将被验证。颠覆性技术的风险管理是沙盒存在的主要理由之一。从某种意义上说，人们不会自由地允许高风险智能网联汽车实地实验，而是要在安全和受控的监管环境中进行。第三，“监管沙盒”模式旨在鼓励行业创新，降低创新门槛。例如，允许一些参与者在特定条件下以较少的行政限制（如许可证）或法律要求进入市场。“监管沙盒”允许在监管机构的监督下，在没有正常监管要求的情况下以及在实验阶段对商业技术进行测试。这降低了进入门槛，使技术能够证明其能力，并使监管机构能够更好地了解其监管的技术和业务。第四，从生产者和经营者的角度而言，“监管沙盒”将允许减轻严格责任制度带来的风险和成本，从而使创新得以进行下去。

三、“监管沙盒”模式应用于智能网联汽车领域的局限

尽管“监管沙盒”模式具有较大优势，但毕竟道路交通系统与金融系统不一样，其中最大的差别在于交通系统直接与人的生命相关，“监管沙盒”应用于智能网联汽车领域，还有一些伦理与认知的难题并没有被克服。

欧盟负责网联自动驾驶汽车伦理问题独立专家组主席Jean-Francois Bonnefon指出，人们的认知心理存在一种虚幻优越感，即“沃比贡湖效应”（Lake Wobegon Effect）：绝大多数人认为自己在特定事项上高于平均水平。这在驾驶汽车这一事项上，也是如此。经统计发现，超过80%的受访者认为自己的驾车水平比平均水平要好；事实上，大多数人认为比75%的司机更好；甚至5%的受访者给自己打了100分的最高分。值得注意的是，这种高估在各个社会群体中是一致的，与性别、年龄、教育水平、收入、政治观点、宗教信仰或种族血统无关。而这种高估使得人们对自动驾驶汽车有更高的安全期待：少数认为自己只比平均水平好10%的人会对比普通司机安全10%的自动驾驶汽车感到满意；那些认为自己比平均水平好10%—50%的人想要的汽车比普通司机好50%；那些认为自己比普通司机好70%—95%的人希望自动驾驶汽车能够消除大约90%的事故。一辆可以消除30%事故的自动驾驶汽车已经是一项可以挽救许多生命的技术壮举，然而，人们实际欲求要更高。这就涉及到一个智能网联汽车监管都没有准确、理性回答的问题：在允许智能网联汽车大量上路之前，必须达到什么安全水平。Bonnefon呼吁全球必须发起一场巨大的伦理、技术和心理运动，为行业设定安全目标，给监管机构必要的工具来评估这些目标，帮助公民理解这些目标，并在决定是否采用自动驾驶的时刻作出明智的选择。（6）

与前一个问题相关，智能网联汽车上路还面临另一个问题：哪些事故应该优先被消除？换句话说，首先要保护哪些生命？乘客、行人、骑自行车的人还是儿童？这是一个类似哲学伦理学上“该不该把胖子推下桥”的经典电车难题（7）的电车统计问题，即不是汽车在事故已经不可避免的情况下决定要危及谁，而是决定谁在统计上有更大的机会成为事故的受害者。例如，谷歌开发的早期自动驾驶汽车软件经过训练，可以检测到儿童。由于儿童比成年人表现得更加冲动，会横穿马路，而成年人则会在人行道上等待，因此，该软件被设计成不信任靠近道路的儿童。这个早期软件项目可能只有一个目的：给孩子们更多的余地，以减少他们发生事故的风险。然而，减少一个人在路上的风险通常意味着增加其他人的风险（即使只是轻微），将风险转移。因此，统计电车难题在于决定这种风险转移是否可接受。

对这种风险转移是否可接受的决策在汽车立法史上也有过先例：欧盟禁止使用车前保险杠，即汽车前部的这些防护栏由几根大金属管制成被禁止使用。正如它们的名字所示，其设计目的是在发生大型动物撞击事故时保护汽车的车架。因此，此设计目的在澳大利亚和非洲的一些具体地区非常有用，但是在城市地區，它们的有用性就不太清楚了。当然，它们为车内乘客提供了轻微的保护，但也增加了行人和骑车人受伤的风险。1996年，英国的一项研究试图估计这种风险。尽管计算起来很困难，但专家们得出结论，在英国，汽车保险杠是每年造成两到三名行人死亡、约40人重伤的原因。（8）因此，可以得出结论，汽车保险杠会略微增加行人的风险。风险转移的后果非常轻微，但这份报告引发了一个漫长的测试和立法过程，最终导致整个欧盟禁止使用汽车金属前保险杠。（9）

这段简短的立法史对我们的启发有：首先，汽车的机械特性可能导致风险从一类用户转移到另一类用户，即存在汽车前保险杠的情况下，风险从乘客转移到行人；其次，这可能被认为是一个伦理问题，即为了保护乘客，增加行人的风险在道德上是否可以被接受，何种情况下这种风险转移变得不可接受；再次，有可能禁止汽车的某种机械特性，因为这会导致被认为不可接受的风险转移。

原则上看，具有数字特性的自动驾驶汽车也一样会遭遇上述决策难题：汽车的编程可能会导致风险转移。人们必须决定这是可接受的还是不可接受的，并立法禁止我们似乎无法接受的风险转移。然而，在自动驾驶汽车实践中，这一策略遇到的问题在于：自动驾驶汽车的编程远比安装在汽车前部的几根金属杆复杂。编程产生的任何风险转移都将是无数小决策以及与环境互动的结果，而且很难预测。如果制造商必须满足非常精确的约束条件，将使他们的工作更加困难。尽管当前对事故的公平分布没有概念，但是道路事故受害者的最新统计数据是可以被掌握的。当然，汽车制造商可以要求被不要偏离他们太多，从而尽量减少风险转移，但这一决定的道德基础是什么？目前的事故统计数字没有反映道德考虑；它们只是驾驶员反应和驾驶环境的产物。为什么制造商应该要求无人驾驶汽车在事故较少的情况下发生与人类相同的事故，从而获得道德上的合法性？因此，自动驾驶汽车的安全水平以及何种程度上的可接受的风险转移，这些问题都是现有“监管沙盒”模式所不能回答的问题。

四、中国智能网联汽车“监管沙盒”模式的相关地方立法之检视

设计一个足够灵活的监管环境以适应市场的新变化，同时为所有市场参与者创造监管的确定性，将是具有挑战性的。尽管在广泛开展调研、充分借鉴国内外管理经验的基础上制定的《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》和《深圳市智能网联汽车道路测试与示范应用管理实施细则》大体上是满足监管沙盒的要求的，但是，还有一些需要完善的地方。

第一，过分强调当地监管机构倡导的严格监管的价值，而对技术创新和竞争的鼓励不足。由于监管部门的初始任务和专业知识，其自然倾向于根据以前的经验而对新技术和创新的后果作出反应，而不愿意作出超出其专业知识范围的变革。而且，只是在市场足够大的声量催促下，高层管理人员或立法者才介入，否则监管机关将留在“舒适区”，而不是去探索应对新挑战的新解决方案。纵观我国相关立法，无论是在前端的许可，还是在后端的走出“沙盒”的激励，抑或在终端的责任制度，几乎看不到对智能网联汽车管制放松方面的规定。“监管的不确定性是过时的法规无法跟上创新的结果。而监管恐惧则是由规避风险的监管机构不愿意或无法为可能完全符合法规的新产品开绿灯造成的。”（10）这种保守行为可能与决策中的监管惯性和风险规避倾向有关，因为监管机关的使命仍然是“健全的业务管理”、“秩序稳定”和“汽车市场的稳健发展”。（11）

第二，公众参与和透明度不够。或许是因为觉得智能网联汽车监管需要相当专业的知识，所以我国相关政策和地方立法，几乎没有规定公众参与，也没有规定成立决定哪些智能网联汽车公司可以在沙盒中进行测试的多方参与的审查委员会，遑论其成员是否应该有非政府组织的专家和学者。同时，智能网联汽车中黑匣子算法所导致的信息不对称尽管是一个麻烦的难题，但是信息公开是解决途径之一，然而在现有的地方立法中少见这方面的规定。信息披露规则体系是我国相关立法缺失的一环。

第三，后端的责任制度的缺陷。现有规定对发生事故的责任划分还过于粗糙，主要以智能网联汽车上有无駕驶人为标准来划分责任。有驾驶人则由驾驶人来承担责任，无驾驶人则由车辆所有人、管理人承担责任。当汽车存在缺陷时，生产者、销售者承担最终责任。（12）但是，这并没有仔细考量智能网联汽车的复杂性，尤其是随着智能网联汽车技术的日益完善，驾驶人或车辆所有人在其中发挥的作用会越来越低，而法律却让其承担首要责任，显失公平。此外，智能网联汽车的生产者、销售者不同于传统汽车的生产者、销售者，其智能控制系统可能是由算法和网络提供者所控制。这时，基于产品责任的主体更为多样化，而不仅是生产者和销售者，还包括软件设计商、智能网联提供商等。

注释：

（1） 参见闫海、王洋：《算法规制工具的功能悖论及其法治实现》，《法治研究》2022年第2期。

（2） Council Conclusions of 16 November 2020 on regulatory sandboxes and experimentation clauses as tools for an innovation-friendly， future-proof and resilient regulatory framework that masters disruptive challenges in the digital age 12683/1/20 REV 1 （2020） 13026/20.

（3） 参见孔祥稳：《面向人工智能风险的行政规制革新——以自动驾驶汽车的行政规制为中心而展开》，《行政法学研究》2020年第4期。

（4） 参见张进华：《汽车领域“监管沙盒”的国际经验及启示》，《中国质量监管》2022年第4期。

（5） R. Parenti， Regulatory Sandboxes and Innovation Hubs for FinTech， Study for the Committee on Economic and Monetary Affairs， Policy Department for Economic， Scientific and Quality of Life Policies， European Parliament， Luxembourg， 2020， at 24.

（6） Jean-Fran?ois Bonnefon，Who's Afraid of Driverless Cars？  Jun. 21， 2022.

（7） 参见［美］托马斯·卡思卡特：《电车难题：该不该把胖子推下桥》，朱沉之译，北京大学出版社2014年版。

（8） E. Desapriya， J. M. Kerr， D. S. Hewapathirane， D. Peiris， B. Mann， N. Gomes， K. Peiris， G. Scime， J. Jones， Bull Bars and Vulnerable Road Users， Traffic Inj Prev， 2012， 13（1）， pp.86-92.

（9） Directive 2005/66/EC.

（10） Dan Quan， A Few Thoughts on Regulatory Sandboxes， Stanford University， Stanford PACS， 2019.

（11） Chang-Hsien Tsai， Ching-Fu Lin & Han-Wei Liu，The Diffusion of the Sandbox Approach to Disruptive Innovation and Its Limitations，Cornell International Law Journal， 2020， 53.

（12） 参见《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》第53、54条。

作者简介：邓文娟，华中师范大学经济与工商管理学院博士研究生，湖北武汉，430079；高圣平，中国人民大学法学院教授、博士生导师，教育部长江学者特聘教授，北京，100872。

（责任编辑 李 涛）