生命冲突、车路云一体化与自动驾驶的刑法规制_潘泽钧

DOI:10.13796/j.cnki.1001-5019.2024.04.014 生命冲突、车路云一体化与自动驾驶的刑法规制 潘泽钧 摘要:要避免陷入“科幻法学”的困境,刑法学对自动驾驶的探讨就不能忽视相关技术基础。与“单车智能化”模式相比,“车路云一体化”模式能更好应对生命冲突涉及的复杂交通场景,进行全局优化。解决生命冲突问题的技术要求在于,自动驾驶车辆必须融入“车路云一体化”技术框架,具备对多重复杂交通场景和重大社会伦理问题的处理能力。刑法的任务则在于确保自动驾驶车辆满足这一技术要求。在生产制造过程中,刑法可以将生产不符合该技术要求之车辆的行为评价为违法乃至犯罪行为;而在生产销售后,刑法可以通过为制造商设定检测、调试、更新、警示、召回义务的方式促使其确保自动驾驶车辆持续满足解决生命冲突问题的技术要求。 关键词:生命冲突;车路云一体化;自动驾驶;正当化事由;责任阻却事由;不作为犯 中图分类号:D924文献标识码:A文章编号:1001-5019(2024)04-0130-12 基金项目:2022年度国家社科基金一般项目“风险社会背景下业务过失犯规制模式的体系化研究”(22BFX041) 作者简介:潘泽钧,慕尼黑大学法学院博士研究生(德国慕尼黑80539)。 一、问题的提出 2023年11月,四部委联合发布《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》,部署开展高级别自动驾驶车辆准入与上路工作。此举标志着高级别自动驾驶技术在我国正式落地。如何结合具体国情,进一步推动自动驾驶技术的全面推广,是我国汽车产业未来面临的重要课题。为此,2024年1月,工信部等五部门联合印发《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》,聚焦智能化路侧基础设施建设等九大方面,明确在顶端设计层面擘画了以“车路云一体化”全面推进自动驾驶技术发展的中国方案①。通过“聪明的车、智慧的路、强大的云”三者的结合②,高级别自动驾驶将在我国从设想逐步走向现实。 然而,高歌猛进并不是故事的全部。特斯拉重大车祸、小鹏P7车祸等触目惊心的事故无不提醒着我们,狂飙突进的征途中除了花团锦簇的盛景,亦有令人瞠目结舌的不堪。而在自动驾驶技术带来的风险中,生命冲突下的伦理风险尤为引人注目。不同于一般的交通事故,生命冲突下自动驾驶的决策不仅影响具体交通参与人的生命法益,还可能引发重大的社会伦理危机。如果缺乏合理解决生命冲突问题的能力,自动驾驶车辆上路就可能演变为一种“程序化杀戮”Ⓒ。只有为生命冲突问题提供可接受的解决方案,自动驾驶技术才能在我国全面普及。 ①参见马艳《智能网联汽车“车路云一体化”应用试点启动》,《中国工业报》2024年1月26日,第4版;郭冀川《智能网联汽车“车 路云一体化”试点启动》,《证券日报》2024年1月18日,第A03版。 ②参见李诏宇《车路云协同打造中国智慧交通范式》,《科技日报》2023年12月7日,第8版;常碧罗《发展无人网约车、自动驾驶, 打造智慧交通系统,重庆布局车联网产业》,《人民日报》2023年4月19日,第7版。 ⒸVgl.MaximilianLenk,DerprogrammierteTod?-AutonomesFahrenunddiestrafrechtlicheBehandlungdilemmatischerSituationen, Strafienverkehrsrecht,Bd.19,H.5,2019,S.166. 潘泽钧:生命冲突、车路云一体化与自动驾驶的刑法规制 作为维护社会秩序的最后一道法律防线,刑法必须对生命冲突下的自动驾驶决策进行有力控制,确保制造商将车辆的产品风险控制在容许的范围内。当前,“车路云一体化”已成为自动驾驶进一步发展的中国方案。在这种情况下,中国刑法学必须正视其与传统“单车智能化”模式的区别,结合“车路云一体化”模式的技术特点,提出解决生命冲突相关刑法问题的合理方案,从而既对自动驾驶的伦理风险予以必要控制,又避免过度干预、限制自动驾驶技术的发展,使法益沦为“小心翼翼保存于陈列柜中的博物馆展品”Ⓒ。刑法学界现有方案忽视对自动驾驶技术基础的探讨,有陷入“科幻法学”困境之嫌。与“单车智能化”模式相比,“车路云一体化”系统借助路端和云端的支持,可以在更大范围内对交通状况进行监测。同时,云端的存在使更具公信力的第三方介入自动驾驶决策成为可能。这些都为刑法上更好地处理生命冲突问题奠定了技术基础。在探讨刑法规制自动驾驶的中国方案时,自然应当将“车路云一体化”的技术基础考虑在内,从而在利益衡量、作为义务等问题上实现对学界现有方案的超越。有鉴于此,笔者尝试在对“车路云一体化”模式的技术特征及解决生命冲突的技术要求进行准确描述的基础上,逐一检验与之相关的刑法教义学理论,直至得出合理的教义学应对方案。 二、“车路云一体化”模式的技术优势 尽管自动驾驶技术在世界各国突飞猛进,但一个不争的事实是,高级别自动驾驶距离大规模应用仍有相当距离②。在如何实现高级别自动驾驶这一问题上,学界存在“单车智能化”与“车路云一体化”的道路之争。前者强调通过不断强化车辆自身的感知、决策、控制能力实现高级别自动驾驶,而后者则强调通过车、路、云三者的协同感知、协同决策、协同控制实现高级别自动驾驶Ⓒ。根据“车路云一体化”的设想,除车端的智能化外,路侧的灯杆等设施上还将安装感知、通信、计算等设备④。同时,云端平台可以利用高算力优势,提供车、路、云三者的协同计算环境⑤。具体而言,“车路云一体化”系统的技术框架由车载通信技术、协同感知技术、协同决策技术和协同控制技术组成。 车载通信技术(V2X)是“车路云一体化”系统的基础。在“车路云一体化”模式下,车辆和路侧均装配无线接入设备,即车载单元(OBU)和路侧单元(RSU)。不同的OBU、RSU和V2X云平台之间可以进行实时信息交换,从而实现车端与路端之间(V2I),车端与云端之间(V2C)以及不同车端之间(V2V)的实时通信⑥,使车、路、云三者的协同感知、协同决策、协同控制成为可能。 自动驾驶的实现是以系统精确感知周围环境和车辆自身状态为前提的,因而协同感知技术是“车路云一体化”模式的重要组成部分。在该模式下,车端和路端均可装载激光雷达、毫米波雷达、摄像头等视觉传感器⑦,云端则提供高精度地图数据、交通大数据等信息。通过V2I通信,车端与路端可以共享感知数据,而云端则可以通过V2C通信汇集感知信息,与车端、路端的计算单元共同处理多源感知数据,从而得到最终的感知结果⑧。 在协同感知的基础上,车端、路端与云端可以对驾驶行为进行协同决策。这种协同决策可以分为集中式决策和分散式决策,前者将决策权集中到单一决策单元,而后者则将决策内容分解,将决策权分散 ⒸHansWelzel,StudienzumSystemdesStrafrechts,ZeitschriftfürdiegesamteStrafrechtswissenschaft,Bd.59,1939,S.515. ②参见杨忠阳《高阶自动驾驶为何难以商业化》,《经济日报》2024年2月23日,第10版。 Ⓒ参见张亚勤《面向自动驾驶的车路云一体化框架》,《汽车安全与节能学报》2023年第3期;丁飞《智能网联车路云协同系统架 构与关键技术研究综述》,《自动化学报》2022年第12期;李克强《智能网联汽车云控系统及其实现》,《汽车工程》2020年第12期。 ④参见李克强《智能网联汽车云控系统原理及其典型应用》,《汽车安全与节能学报》2020年第3期。 ⑤参见李诏宇《车路云协同打造中国智慧交通范式》,《科技日报》2023年12月7日,第8版;李克强《智能网联汽车云控系统原理 及其典型应用》,《汽车安全与节能学报》2020年第3期。 ⑥参见林煜《V2X与车路协同技术的深度融合》,《内燃机与配件》2024年第1期;林泓熠《车路协同系统关键技术研究进展》,《华 南理工大学学报(自然科学版)》2023年第10期;薄涛《V2X技术在通信系统架构中的应用》,《汽车实用技术》2023年第6期。 ⑦参见林泓熠《车路协同系统关键技术研究进展》,《华南理工大学学报(自然科学版)》2023年第10期;严炎《基于C-V2X的车 路云协同系统架构及场景化部署方法研究》,《广东通信技术》2022年第12期。 ⑧参见张亚勤《面向自动驾驶的车路云一体化框架》,《汽车安全与节能学报》2023年第3期;李克强《智能网联汽车云控系统原 理及其典型应用》,《汽车安全与节能学报》2020年第3期。 131 安徽大学学报(哲社版)2024年第4期 到不同的决策单元Ⓒ。 在协同决策的基础上,车端、路端与云端可以对车辆进行协同控制,确保车辆按照协同决策的结果驾驶。当车载系统难以独自控制车辆时,其可以请求路端和云端介入,云端形成车辆控制信息后通过V2C通信发送至车端,从而实现对车辆的控制②。 与“单车智能化”模式相比,“车路云一体化”模式具有明显的技术优势。首先,“单车智能化”模式下自动驾驶车辆的决策完全依赖车载系统。然而车载传感器位置较低,探测角度和距离受限。同时,仅靠车载系统难以满足复杂交通场景下的算力要求。这种感知和算力上的局限性决定了“单车智能化”系统运行设计域有限,难以处理部分复杂交通场景Ⓒ。而“车路云一体化”模式下路端设施可以通过将传感器装在智能化灯杆上等方式轻易解决传感器被遮挡、探测角度和距离受限等问题④。同时,云端平台的强大算力有效保障了复杂交通场景中的计算需求。因而“车路云一体化”模式能更好地应对复杂交通场景。其次,“单车智能化”模式只能利用局部信息,难以进行全局优化⑤。当驾驶决策涉及交通全局时,该模式下的自动驾驶系统既无能力也无权限获取交通大数据、交通违法信息等数据,因而难以处理全局性问题。与之相比,“车路云一体化”模式下路端和云端具有高算力和高全局性特征⑥,有能力为车端补充全局信息。同时,路端和云端作为公共基础设施也有权获取和处理此类信息。以南京江心洲智能网联车辆测试区为例,当地云端设施可以对岛上特定车辆和交通流进行监测⑦。由此可见,“车路云一体化”模式通过车端、路端、云端三者的协同感知、协同决策、协同控制,有能力解决“单车智能化”模式固有的感知局限、算力局限、信息局限等问题,更好地应对复杂交通场景,进行全局优化。 三、处理生命冲突的技术要求与刑法回应 在对“车路云一体化”模式的技术特征进行总结后,接下来的问题是:为什么这种模式能更好地解决生命冲突问题?面对这种技术优势,刑法学又应如何调整对自动驾驶的规制方案?为此,我们首先需要探讨生命冲突的技术本质及其对自动驾驶车辆制造商提出的技术要求。 (一)生命冲突:自动驾驶的极端复杂场景 生命冲突是指在特定危险下无法同时保全在场所有人生命的情形。在交通场景中,生命冲突既可能发生在车辆使用者与其他交通参与人之间,也可能发生在车辆使用者以外的不同交通参与人之间。在这种情况下,我们必须根据特定标准决定生命保护的优先级。由于关涉重大社会伦理问题,生命冲突已成为自动驾驶技术全面普及的主要障碍之一。正因如此,近年来该问题一直是自动驾驶相关刑法研究的核心⑧。然而,刑法学界的现有方案并未对自动驾驶自身的技术基础进行足够的反思,绝大部分论者只要以高级别自动驾驶为讨论对象,就完全无视对技术可行性的探讨⑨。但如果脱离客观技术基础,刑法学的相关探讨就会沦为所谓的“科幻法学”,从而丧失对技术发展的指导意义,与刑法学关注自动驾驶问题的初心背道而驰。 而要避免陷入“科幻法学”的困境,刑法学就不能忽视生命冲突的技术本质。实际上,生命冲突具 Ⓒ参见张亚勤《面向自动驾驶的车路云一体化框架》,《汽车安全与节能学报》2023年第3期。 ②参见林泓熠《车路协同系统关键技术研究进展》,《华南理工大学学报(自然科学版)》2023年第10期。 Ⓒ参见张亚勤《面向自动驾驶的车路云一体化框架》,《汽车安全与节能学报》2023年第3期;李克强《智能网联汽车云控系统原 理及其典型应用》,《汽车安全