Robotaxi（自动驾驶出租车）技术和模式虽然沉淀多年，但缺乏足够的立法支持该产业完善运行，一直是备受关注的议题。国内主要城市正试图加速补全这一块拼图。

近日，广州市人大官网发布《广州市智能网联汽车创新发展条例（草案修改稿·征求意见稿）》（下称“意见稿”），提出计划在8月进行第二次审议。意见稿分别从产业发展、基础设施建设、创新应用、安全保障、法律责任等多维度规范并推进智能网联汽车落地。

21世纪经济报道记者梳理发现，今年以来，广州市在智能网联部署方面的产业协同和政策制定都在加速。

落地方面，截至今年7月15日，广州市已陆续公布七批智能网联汽车测试道路，覆盖多个主要城区。广州市智能网联汽车示范区运营中心数据显示，广州已累计开放578条一般测试道路，单向里程总计1068.922公里；累计开放2条高快速测试道路，单向总里程104.913公里。

目前萝卜快跑已经在黄埔区、如祺出行在南沙区开始Robotaxi运营，都采用了安全员方案；也在探索多种示范运营方式。

CIC灼识咨询总监张昳睿对21世纪经济报道记者分析，推动自动驾驶落地的关键政策方向主要集中在两个方面：一是确保智能网联汽车的技术准入和合法上路，二是建立和完善自动驾驶汽车的商业运营规范。这些政策为自动驾驶的技术开发、测试验证和商业应用提供了明确的法律框架和监管支持，为实现自动驾驶的规模化商用铺平了道路。

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图片来源：IC photo

部署加速

近几个月以来，广州从市级到各主要行政区域层面都在推进智能网联商业化运营相关支持性举措。

今年5月《广东省人民政府办公厅印发广东省关于人工智能赋能千行百业若干措施的通知》中已经提到，打造集安全出行、智慧生活、移动办公等功能于一体的智能网联汽车终端。发展无人出租车、智能公交、智能重卡等智能网联终端，鼓励智能化、一站式交通出行服务应用。

同时也强调推进智能网联汽车“车路云一体化”应用，建设数字化智能化基础设施、城市级服务管理平台，探索高精度地图安全应用。

7月广州市新型城市基础设施建设试点工作联席会议办公室发布的《2024广州智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展白皮书》显示，目前广州市已有五个“双智”（智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展）示范项目，分布在花都、黄埔、海珠、番禺、南沙多区。

赛迪顾问物联网产业研究中心7月初发布的《2024年中国车联网产业报告及十大基地》中，广州番禺区在2024年车联网综合竞争力十大基地排名中位列第三。

根据赛迪顾问梳理，在国内重点城市产业发展现状层面，广州市的特点包括三方面：制定全面的安全保障措施，包括数据监管、设置基金保障体系以完善先行赔付机制；组织开展关键核心技术研发，如数字座舱管家技术、高电压锂离子电池用电解液及新型锂盐产业化技术研究等；积极探索智能网联商业化运营模式，包括车型准入标准、示范运营资格、数据安全要求等。由此为智能网联汽车企业开展应用示范运营活动提供了政策保障。

在备受关注的法规和体系保障等方面，前述意见稿均有涉及。其中分别从“车路云一体化”建设、安全保障、法律责任等多个层面展开部署。

尤其是法律责任章节，分别从交通违法处理、事故责任划分及赔偿、政府部门及其工作人员法律责任多维度进行完善，将可能面临的责任归属问题落实到具体主体。

安全保障方面，则从行车安全、交通安全、网络和数据应急管理、数据信息采集存储要求、产品质量安全、保险服务、保障基金等维度推进，以确保有足够的保险产品等保障。

产业协同

目前在Robotaxi等自动驾驶技术落地方面，产业界正在探索两条发展路线，即整车+运营一体或分离。一体化模式如百度，分离模式如海外巨头Waymo、国内公司如祺出行等。

无论何种模式，完善的产业链匹配和基础设施保障都是运营前提。这也是五部门发布的《关于开展智能网联汽车“车路云一体化”应用试点工作的通知》备受关注的原因。

强化产业链协同发展也出现在前述意见稿中，分别从核心技术攻关、知识产权保障、产业集聚、标准制定、“车路云一体化”建设等多个维度推进。

在该意见稿提出之前，广州就已经在探索多种场景的自动驾驶商业化落地。

2022年10月，如祺出行在广州发布有人驾驶网约车与Robotaxi服务的商业化混合运营。

除了Robotaxi，按照意见稿所提，广州还在加速推进城市公交、物流配送、环卫清扫等多个维度的落地。

综合来看，张昳睿对记者指出，自动驾驶在中国的大规模落地需要跨过几个关键门槛：首先，法律法规需明确自动驾驶的责任归属和技术标准；其次，技术本身必须在各种交通环境中证明其安全性和可靠性；再者，智能基础设施如5G网络和路侧设备需广泛覆盖以支持车路协同；此外，公众对自动驾驶的信任和接受度需要通过教育和正面体验来提升；同时，业界亟需探索出可行的商业模式以实现盈利；最后，数据安全和隐私保护措施必须得到加强以保障用户权益。只有当这些条件得到满足，Robotaxi等自动驾驶服务才能突破限制，实现大规模商业化应用。