【摘要】人工智能技术在交通领域的应用，使得整个行业发生了翻天覆地的变化。放眼国外，谷歌、特斯拉等企业已逐渐发展成为无人驾驶汽车领域的领跑者。在国内，无论是科技型初创公司，还是传统的汽车公司都在无人驾驶汽车领域取得了相当大的突破。与此同时，共享交通模式的蓬勃发展正引领着国内共享汽车的投资热潮。随着无人驾驶和共享汽车的深入发展与高度融合，一种全新的交通模式——共享智能汽车正孕育而生。当然，目前的智能交通在技术和应用层面都存在一些问题，随着共享智能汽车的发展，对其进行合理监管显得愈发迫切。
【关键词】人工智能 无人驾驶 共享智能汽车
【中图分类号】TP18 【文献标识码】A
【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2017.20.005
【作者简介】高奇琦，华东政法大学政治学研究院院长、教授、博导。研究方向为比较政党政治、比较政治学理论、比较地区政治研究、比较民族政治。主要著作有《比较政治学：学科、议题与方法》《国外政党与公民社会的关系：以欧美和东亚为例》等。
国外在智能驾驶领域的新进展
美国、日本、德国对无人驾驶的研究历程可以追溯到上世纪七八十年代。近些年来，无人驾驶在人工智能技术的助力下更进一步，实现了将人工智能、控制自动化、环境感知系统、机电一体化、电子计算机等技术融合为一，其中更是涉及到算法（深度学习系统）、计算（移动端、云端芯片）、数据（视觉感知大数据、驾驶人行为大数据）、通信（5G支撑的移动端到云端通信）和垂直整合等5个维度，包含的具体技术复杂且前沿热点多，同时涵盖了下一代信息通讯技术。因此，美国将无人驾驶技术列入国家层次的技术项目，以求占据信息时代的发展主动权。
正因如此，国外大型企业纷纷投入研发，力图抢占市场先机。在无人驾驶智能硬件层面，国外的芯片巨头也蓄势待发，通过收购、合作等方式进军无人驾驶领域。下文将通过以上几个层面，分别介绍国外智能驾驶领域的新进展。
1983年，隶属于美国国防部的高级研究计划局（DAPRA）发起了陆地自动巡航项目（ALV）。此项目的初衷是充分发挥汽车的自主权，通过摄像头探测外界物理特征，之后使用计算机进行模拟计算，以实现一定程度的自动驾驶功能。2004年，一个由高级研究计划局所赞助的科研团队，使一辆无人驾驶汽车穿越了莫哈韦沙漠。同年，在第一届DARPA无人驾驶汽车挑战赛上，虽然没有比赛团队的汽车能够完成比赛全程，但是其中却诞生了谷歌无人驾驶汽车的雏形。这项赛事也在之后吸引了无数专家、研究人员、学生和汽车工程师前来挑战，成为了无人驾驶汽车技术的摇篮。
2009年，谷歌成立专门的研发团队，正式投入无人驾驶汽车领域的研究。同年，一辆由谷歌公司研发、改装的丰田汽车在加州山景城共行驶了2.2万公里。在此后的7年中，谷歌的测试车辆已经在各种路况的道路上行驶了2000万公里的距离。但是，直到2016年12月13日，谷歌才成立了专注于无人驾驶汽车行业的独立公司——Waymo，以寻求无人驾驶汽车的商业化。2017年7月，Waymo宣布与乘车共享服务公司Lyft携手，试图完成从技术到车厂再到共享出行的生态线条建设，这也意味着，谷歌公司的无人驾驶汽车更加接近最终的商业化与量产目标。
不可否认，谷歌公司的无人车技术在发展中也碰到了些许问题。比如，到2016年7月为止，谷歌的23辆无人驾驶车共发生过24次碰撞，但责任都不在无人驾驶车本身。2016年2月14日，谷歌无人驾驶车零差错的记录被打破，谷歌无人驾驶车在加利福利亚与一辆公交车相撞。该车为了躲避路边排水管附近放置的障碍物，在右转后直接转向道路中间（此时无人车运行时速仅为3公里），而紧随其后的一辆公交车以20公里的时速驶来。由于公交车司机误以为无人车会避让，导致了事故的发生。①
不同于科技型公司，传统汽车厂商在无人驾驶车的商业化上具有天然优势，奥迪便是无人驾驶技术领域的佼佼者。2017年7月11日，奥迪发布豪华型轿车——奥迪A8。激光传感器、探测器等诸多保障驾驶安全的车载设备是该车最大的亮点。该车能够在复杂的城市道路体验“自动驾驶”。奥迪官方称，A8是全球首款使用激光扫描来感应周围驾驶环境的量产车型。与此同时，多家传统汽车厂商也纷纷开始布局无人驾驶汽车发展规划（详见表1）。
美国高速公路安全管理局（NHTSA）按照技术的成熟度，将无人驾驶划分为5个具体发展阶段：无自动化、单一功能的自动化、多功能的自动化、有限的自动驾驶和全自动驾驶。同时，汽车工程师协会将无人驾驶分为6个阶段，其对NHTSA分类中的“多功能级自动化”到“有限的自动驾驶”的过程进行了细分，即有条件自动和高度自动。综合看来，目前发展无人驾驶的公司大部分着眼于两个方向：一是有限的自动驾驶，即在已预设的路段（如高速公路和车流较少的城市路段），由汽车自动驾驶并承担驾驶安全的责任，驾驶员仍需要在特殊时刻掌控汽车，如驶入修路路段；另一个方向是全自动驾驶，即没有驾驶员，车辆仅需起点和终点信息，汽车完全不依赖驾驶员的干涉。谷歌、福特和优步便是着眼于全自动驾驶，而上文的奥迪A8则着眼于有限的自动驾驶。然而，特斯拉公司却双向发力，在两个级别的无人驾驶汽车技术上都取得了突破性的进展。
2016年10月，特斯拉宣布其所有车型均将配备全自动驾驶硬件系统。该系统将一共由8个摄像头组成，能够实现360度、对方圆250米的环境进行全方位监控。此外，所有车辆均将配有12个超声波传感器，以完善视觉系统的感应。特斯拉车辆上的前置雷达能够通过冗余波长，使得雷达波能够穿越雨、雾、霾，甚至前方车辆等视觉障碍。同时，车内的高速处理器能更好地运用数据，运行深度神经网络下的视觉、雷达与声纳软件系统。②特斯拉汽车公司称，其所有的车型在硬件上都已经成熟，以后将专注于软件建设。特斯拉的领先在于其率先进行量产并大规模投入使用。目前，所有的特斯拉车型都在为其高精度卫星地图提供数据。据统计，特斯拉Autopilot辅助驾驶系统的行驶总里程已经接近4亿公里。
除了大型技术公司和汽车公司的引领之外，芯片巨头也早已将目光投入到汽车电子和自动驾驶的广阔领域。目前，人工智能的硬件提供商呈三足鼎立之势，市场份额基本被英伟达、英特尔、高通3家公司所瓜分。
2016年1月，英伟达发布Drive PX2自动驾驶平台。在此之前，特斯拉公司公布的Autopilot 2.0系统，其运算核心便来自Drive PX2；沃尔沃公司的XC90 SUV自动驾驶汽车车型上所搭载的也是Drive PX2。英伟达还推出新一代人工智能计算机——Xavier，这款产品将为无人驾驶汽车提供技术支持。2016年12月，英伟达从加州车管获许在加州道路上进行自动驾驶车辆的相关测试。此外，英伟达CEO黄仁勋还通过媒体向外界宣布，英伟达将与百度公司联手开发自动驾驶平台。③
CPU霸主英特尔也在无人驾驶行业逐渐崭露头角。2015年6月，英特尔收购了芯片制造商阿尔特拉，2016年5月，又收购了AI架构的创新初创公司Nervana。英特尔融合两者的技术优势，向无人驾驶的AI技术方向进一步发展。此外，英特尔与宝马公司以及Moblieye组成了战略同盟，共同进行无人驾驶汽车的研发。据统计，英特尔一共收购了5家无人驾驶相关公司或生产业务线，包括掌握车载计算机OTA无线升级相关技术的Arynga、服务自动驾驶的视觉计算公司Itseez及Movidius、为自动驾驶汽车芯片提供安全工具的Yogitech以及深度学习初创公司Nervana Systems。此后，英特尔还成立了自动驾驶事业部，并加入了奥迪、宝马及华为等由汽车制造商和通讯企业组成的5G汽车联盟；同时进一步与Mobileye和德尔福合作，共同研发自动驾驶汽车。④
2016年10月27日，高通公司（Qualcomm）以470亿美元收购了全球最大的车用芯片商——恩智浦半导体公司（NXP Semiconductors）。恩智浦半导体公司是全球最大的汽车芯片供应商，这笔收购意味着，传统公司希望借助这些新兴技术公司进军无人驾驶汽车行业，从而能够和英特尔这样的大公司对决。英特尔目前已经与KIA、现代、BMW、劳斯莱斯、Mini Cooper、Infiniti、Lexus、丰田（Toyota）、Daimler、Jaguar XF以及特斯拉等汽车制造商进行合作。
国内在智能驾驶领域的新进展
相比于国外智能汽车领域“起步早、阶段性发展”的特点，国内智能汽车技术的成熟过程突出表现为“起步晚、发展迅猛”。除了国内科技型企业在无人驾驶方面的持续研发外，创新型企业的高速成长同样令人期待。而随着智能驾驶汽车的全面发展，我国在国家战略层面也发布了相关指导报告。下文将从上述几个层面分别介绍我国智能驾驶领域的新进展。
百度是国内无人驾驶汽车技术的领跑者。早在2015年，百度公司所研发的无人驾驶汽车便在北京完成了城市路面全自动驾驶测试。在此期间，其无人驾驶汽车的最高行驶时速能够达到100公里。百度的无人驾驶汽车对环境探测的精度极高，根据百度自身的定位系统能够达到10厘米的精度。目前，在人工智能技术方面，百度公司取得了先发优势，远远领先于其他公司，例如景物识别技术、车辆检测跟踪技术、摄像头驾驶环境感知技术、距离和速度评估技术等。2015年12月14日，百度公司宣布成立自动驾驶事业部，同时发布了其前景规划，即在3年内实现无人驾驶汽车的商业化应用，并在5年内实现无人驾驶汽车的规模化量产，进而在10年的时间里逐步改变人们的交通出行方式。
2016年，百度的无人驾驶技术进一步发展。2016年11月16日，百度再次在世界互联网大会上亮相。此后，百度公司的无人驾驶汽车在桐乡市的道路上实现了公开行驶。这是中国自主研发的无人驾驶汽车首次在开放的城市道路上行驶。在此基础之上，百度的技术再次得到提高。根据2016年8月KITTI的测评，百度无人驾驶汽车在所有车型的检测中排名第一，在车辆跟踪的6项指标中取得4项第一。在用摄像头来判断物体这项指标上，百度无人驾驶汽车的准确率能够达到90.13%，判断行人方位和红绿灯的识别率也达到了95%和99.9%。⑤2017年4月，百度正式宣布“阿波罗计划”开源，为汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供一个开放、完整、安全的软件平台，帮助他们结合车辆与硬件系统，快速搭建一套属于自己的自动驾驶系统。“阿波罗”平台的结构包括一套完整的软硬件和服务体系，由车辆平台、软件平台、硬件平台、云端数据服务四大部分构成。该平台将开放环境感知、车辆控制、路径规划、车载操作系统等功能的代码，企业完整的开发测试也可以由该平台提供。2017年7月，百度CEO李彦宏更是亲自乘坐百度无人驾驶汽车驶入北京五环道路，在拥堵多变的道路情况下安全抵达目的地。
除了百度之外，其他科技型企业也纷纷参与到汽车智能驾驶领域。2015年4月，阿里巴巴集团正式成立了汽车事业部。2016年7月，阿里巴巴集团与上海汽车集团合作的互联网汽车RX5上市；腾讯集团在2015年6月与和谐汽车、富士康联合成立和谐富腾，计划在2018年实现和谐富腾旗下爱迪生和iCar量产。2015年1月，乐视超级汽车公司成立，同年12月乐视与阿斯顿马丁合作，代工第一代乐视超级汽车。2016年1月，乐视与美国电动汽车公司Faraday Future合作，推出电动超级概念跑车FFZero1。
除了科技型公司在无人驾驶汽车上的参与外，其他汽车公司也开展了人工智能项目。例如，长安汽车公司发布了关于无人驾驶汽车的“654”战略，计划到2025年建立起研发人工智能的千人专业队伍。奇瑞汽车与武汉大学合作研发无人驾驶汽车。2016年1月，奇瑞汽车与亚太股份签署了《智能驾驶技术合作协议》。北京汽车股份有限公司在2017年已研发出无人驾驶电动车，并面向公众试乘，最快于年底即可实现商业化。（详见表2）
可见，国内企业发展无人驾驶主要是通过“技术+制造商”的合作模式发展的，在笔者看来，这是中国发展无人驾驶的显著优势，也为无人驾驶在国内的进一步发展奠定了基础。
此外，国内的一些科技软件公司选择以软件开放作为突破口。中科慧眼技术团队实现了在芯片中对双目的高速计算。由于两只眼睛对同一个物体呈现的图像存在差异（或称“视差”），目标距离越远，视差也就越小；反之，视差越大。视差的大小对应着目标物体的远近。但双目系统的缺点在于：计算量十分巨大，并且对计算单元的性能要求极高，这使得产品化、小型化的难度较大。因此,在芯片上解决双目运算问题的难度极大。
中国的智能驾驶领域还有以下几家令人期待的创新型企业。比如，驭势科技（UISEE Technology）是一家专门从事自动驾驶技术研究的初创公司，他们在双目视觉方面有着深厚的技术积累，能够提供低成本纯视觉的自动驾驶解决方案，在限制性环境的自动驾驶技术方面取得了相当的进展。从路试距离上来说，百度相比谷歌还差得很远，而类似驭势科技这种专业型公司的出现，为国内的自动驾驶技术的研究提供了新的动力。
2016年10月26日，中国汽车工程学会年会暨展览会在上海召开，会上发布了《节能与新能源汽车技术路线图》。根据中国智能网联的发展愿景，无人汽车技术将突破环境感知、智能决策和控制执行技术以及V2X等通信技术，未来无人驾驶技术将大大降低交通事故概率，并且提升出行效率和舒适度。
2016年10月，中国发布了关于实现无人驾驶技术路线图。这是中国首个关于无人驾驶技术发展的路线图。中国汽车工程协会发布的无人驾驶技术路线图详细展示了2030年前中国汽车行业各领域的发展蓝图。报告制定了关于无人汽车发展在未来15年的详细发展规划，并且力求在2025年能够上市。报告显示，未来数年内，中国无人驾驶汽车的发展将遵循以下步骤：2020年时，中国的无人汽车产业规模将达到3000万辆左右，市场占有率达到百分之五十左右；至2025年，汽车产业规模达3500万辆，高度自动汽车市场占有率占比约百分之十五；到2030年，中国汽车产业的总体规模将达到3800万辆。2030年以后，中国的无人汽车将取得极大发展，很有可能会实现一定规模的产业化。
目前，无人汽车的工厂已然雏形初现：资金规模巨大，占地面积广阔，同时覆盖长三角、珠三角等多个地区，俨然形成华东、华中、华南三足鼎立之态势。除了可以带来直接经济效益的提升外，无人汽车企业还能给新能源的使用、就业和城市生态建设提供助力。因此，中国多个地方政府都推出了相关企业的扶持政策（详见表3）。
未来交通新模式：从无人驾驶到共享智能汽车
毋庸置疑，人工智能和无人驾驶的深度技术融合将颠覆人类的生活状态与出行方式。2016年9月19日，时任美国总统奥巴马撰文《无人驾驶同样安全》，文中指出无人驾驶汽车极有可能彻底改变人类现有的生活方式，它不仅能够使人类的生活更加安全，出行更加便利，同时还能减少大气污染，避免交通拥堵。正如思迈公司（HIS）预测，到2035年，全球将有近2100万辆无人驾驶汽车行驶在道路上。笔者认为，无人驾驶无论从人类的需求，还是交通安全、交通成本的角度，都值得大规模推广，而共享理念的普及，将使无人驾驶和人工智能技术实现多维度的联合，推动全新的交通模式诞生，颠覆现有汽车行业。
从传统汽车的功能上来看，人类对汽车的需求在于将人从A点运送到B点，并且以更快、更安全、更低成本的方式实现。有人可能会质疑，自动驾驶的人工智能跟人类的司机是没有办法相比的，因为人类司机不仅可以驾车，还拥有感情，可以跟乘客聊天。这一观点在实践中站不住脚。在汽车替代马匹的过程中，我们看到，任何一匹马，无论在嗅觉、与人的交往或者其他一些复杂的事情上都远远高于汽车，但是马匹最终仍然被汽车所取代，是因为多数人对交通工具的需求就是从A地到B地，而不是要去体验与马交往的感觉。除此以外，人工智能领域中的语音识别技术未必不能实现人机交流，这项应用将使得人与机器的情感沟通成为可能。
此外，大规模无人驾驶汽车的使用会大大降低车祸的发生率，假如所有的车辆都交给人工智能来驾驶，同时将整个交通控制权交给计算机算法，那么，所有的车辆就可以形成一个相互联结的网络，这样就可能会降低车祸发生的可能性。控制驾驶的算法能够清楚地判断每辆车在路上的位置和行动方向，并且，算法也不允许自己控制的两辆车相撞。
nuTonomy公司是从麻省理工学院分离出来的。nuTonomy公司利用一种形式逻辑来辨别安全避让的优先等级，从优先等级到次要等级依次为：避让行人—避让其他车辆—避让障碍物体—安全行使时保持行驶速度—遵守交通规则—提供乘车舒适性等。该车还搭载一种计划运算程序，即“RRT*”，通过摄像头和传感器等硬件设备获取并评估潜在的行驶路径，首先选择符合优先规则等级的路径。例如，当前方汽车停止并挡住前行道路，nuTonomy公司的汽车就会打破不跨越道路中线的规则，从而绕过前方停止车辆。
值得注意的是，优步等公司在测试的自动驾驶出租车和货运车也已基本成型。对于车队的运营商来说，人工成本远远高于自动驾驶的费用，自动驾驶的经济效益非常明显。2016年传统出租车的价格是0.9美元/公里；到2030年自动驾驶出租车的价格将是0.3美元/公里。此外，自动驾驶所采用的拼车功能也足以清空道路。当今，普通车辆有超过90%的时间处于停放状态，而自动驾驶出租车和发达的地铁系统将淘汰9成以上的汽车。
新加坡希望将自动驾驶等技术应用到纬壹科技城这样的高科技商业中心的建设中。预计到2018年，nuTonomy公司将通过Grab公司向纬壹科技城附近的乘客提供出行服务。新加坡经济开发委员会运输工程总监谭康惠表示，新加坡力图建成未来全球科技创新中心。在未来3到5年，新加坡将对自动驾驶的汽车、公共汽车和货运汽车进行实验，并希望将自动驾驶等新技术运用到纬壹科技城的建设中。
无人驾驶技术的发展，不应只是“空中楼阁”，提供更符合其特性的交通模式势在必行。而随着共享理念的深入人心，以无人驾驶技术为依托，共享智能汽车的交通新模式正孕育而生。
在共享经济的风口中，从分时租赁模式中蜕变出来的共享汽车迎来了新的发展契机。途歌TOGO、盼达出行等企业通过人车互联，投放新能源汽车，尝试为用户带去共享汽车。共享汽车在给城市居民的出行带来便利的同时，还满足了无车群众的汽车出行需求。这类产品能够实现24小时“无人值守”的智能化租车，共享汽车的用户只需要通过智能手机，便能够自助完成预定、取车与还车；共享汽车的模式还支持异点还车，移动支付功能等。
从汽车的利用效率来说，共享汽车可以充分地利用时间、空间等，实现汽车使用效率的显著提升，同时降低人们的出行成本。对于人口日益增长的城市而言，共享汽车能够减少城市的私家车保有量，从而间接地缓解城市的交通拥堵情况。
但是，共享汽车的实际运营中也会面临一些难题。例如，由于共享汽车主要采用的是新能源汽车，其充电是一个较大的问题。目前，电动汽车的充电桩数量屈指可数，如果大面积地扩建充电停车地点，将耗费大量资源；如果不修建充电桩，那么新能源汽车的使用便捷性将大大降低。此外，分时租赁模式下汽车的停车费、违章罚款、坏账等责任问题仍然没有得到有效解决。
然而，无人驾驶技术的成熟和应用，将使共享汽车升级为共享智能汽车，并能一并解决上述相关问题。由国际战略咨询公司罗兰贝格发布的《2018中国汽车共享出行市场分析报告》中预测，汽车共享出行的潜在需求在2018年有望达到每天1.6亿次。面对如此庞大的市场需求，未来的共享汽车只有以智能化为核心发展，通过大数据、物联网、无人驾驶等先进科技手段，才能占据市场主动权。智能化是汽车共享的基础，共享理念则是智能化的理想境界。相信共享智能汽车的发展将极大地改变今后人们的出行方式，同时解决交通拥堵、空气污染等城市难题。
共享智能汽车的技术、法律和管理问题
不论是在技术上还是在法律与管理上，无人驾驶技术都存在着一些需要解决的问题。人工智能技术上的最终目标是通用人工智能（Artificial General Intelligence, AGI），或者称为强人工智能（Strong AI）。然而，目前的人工智能只能限于智能的某个特定方面，因此可以分为窄人工智能（Narrow AI）和弱人工智能（Weak AI）。
对传感器所采集的数据进行分析，是无人驾驶最关键的技术。由于现实世界极其复杂，无人驾驶所运用的算法尤为关键。对于算法软件而言，最难以克服的问题在于如何控制汽车在复杂情况下的安全行驶。无人驾驶过程中需要对周围的物理环境进行三维的监测。然而，在最新的无人驾驶的测试中却发生了很多失误，说明这一技术并不成熟。比如，2016年1月，特斯拉Model S在中国邯郸的高速公路上由于未能识别旁边的垃圾清扫车而出现事故；除此之外，另一辆Model S在佛罗里达由于误将白色卡车辨别成挂在头顶上的告示牌，从而导致了汽车事故。
此外，人工智能汽车对于电脑的计算能力具有极高的要求。一旦电脑程序发生错误或者网络信息被黑客入侵，无人汽车的安全将受到极大的冲击。其次，如何让汽车与人之间建构一个有效沟通和协调的机制至关重要。比如，当有路人向汽车招手时，探测器很难确认是让它停车还是赶紧驶离。无人驾驶汽车最难做到的就是预测、回应人类的行为。2016年2月，谷歌无人驾驶汽车在行驶中，误判后方的一辆巴士将减速，与该辆巴士发生擦碰。随后，谷歌称本公司仅“承担部分责任”。不难发现，谷歌在这起无人驾驶汽车事故中对担责问题的回应是——“谁拥有，谁担责”。
2016年1月，美国联邦政府宣布，未来将投入40亿美元促进无人驾驶技术的发展。2016年2月，美国监管部门通知谷歌公司，按照美国联邦法律，谷歌无人驾驶汽车可以被视为“司机”，这是无人驾驶技术在世界范围内迈出的重要一步。2016年9月，针对从事无人驾驶技术开发的厂商，美国交通部发布了相关指导意见书。这是全球首份无人驾驶法律指导意见书，主要列举了无人驾驶汽车厂商需要提交的15项“安全评估”标准，其中包括无人驾驶汽车测试、系统失误时的补救措施以及无人驾驶程序应遵守现行交通法规及避免车辆搭载的软件被入侵等。2016年11月，美国加州出台了关于无人驾驶技术的许可。⑥此后，联合国与多个国家针对无人驾驶技术，相继制定了一系列安全法规。在中国，如何加快人工智能规范化日益得到相关专家的重视。
针对上述有关无人驾驶汽车的问题，共享智能汽车上路运行所面临的最大瓶颈将是法律、法规和公共管理规则的制定问题。传统汽车的使用模式是车主拥有所有权，因此出现问题也由车主承担主要责任，比如违反交通法规和造成交通事故等。除非汽车有明显的质量问题，相关责任才由汽车制造商来承担。然而在共享智能汽车时代，汽车是由共享智能汽车提供商来控制的，如果出现事故，就会产生如下问题：第一，车主的责任边界在哪里？第二，如果车主避险失败，那么由谁来承担责任？此种情况下，车主和自动驾驶的提供商之间将出现责任的空白地带。此外，自动驾驶一般是通过无线网络进行数据运算与交流的，而网络运营商并不能时刻保证信号畅通。假如故障和网络通信相关，那么网络运营商也应该担责。因此，在消费者、网络提供商、汽车制造商和智能驾驶提供商之间，就会出现多个相互交叉的责任空白区域。笔者认为，解决上述问题需要传统的汽车制造商完成转型，通过和无人驾驶技术提供商、出行服务（共享服务）提供商的“三维”合作，成为技术、车辆、出行一体化的智能汽车服务提供商。在这个转型完成后，消费个体不需要买车，只需要通过购买出行服务，便可以完成出行目的。通过这种“三维一体”的合作模式，智能服务和汽车生产成为一个主体，这也便于解决事故担责、事故赔偿主体和获利的问题。
结语
目前，中国在共享经济领域的相关实践已经走到了世界前列。中国已经拥有了诸多共享企业，同时形成了较为完整的生态圈。共享汽车作为一种新的商业模式，反映出中国市场的活跃性以及新的理念在中国市场的适用。共享汽车的出现不能仅仅从表面去认识，而是要落实到共享经济上。而在未来，共享经济在交通领域的运用将是共享理念和无人驾驶技术相结合的共享智能汽车。
共享智能汽车将为人们的生活带来诸多改变。第一，停车问题、交通拥堵问题将得到改善，智能汽车不仅可以帮助人们更大程度地优化出行的路线，而且可以避开交通的拥堵点；第二，共享智能汽车可能会更大程度地疏解城市人口压力，生活在郊区的人们将由于通勤时间的减少而减轻工作压力；第三，未来的汽车行业将是一个全新的生态，是一种新的管理方式，汽车生产商可能会变成汽车的维护商；第四，共享智能汽车的发展将会冲击保险业。因为保险的一个重要领域是车险，由于无人驾驶汽车的发展使得交通事故率较少，买车险的意义不再存在。或者说，共享智能汽车至少将重新定义保险行业。
尽管目前在无人驾驶技术上，西方已经走在中国的前面。然而有幸的是，中国仍然处于无人驾驶技术全球水平的第一梯队。正如上文所提及的，中国无人驾驶的发展多为“技术+制造商”的二维合作模式，而如果能够率先达到“技术+制造商+出行服务”的“三维一体”模式，共享智能汽车在中国诞生并重新定义汽车行业将不足为奇。中国不仅存在庞大的消费市场和资本市场，而且中国企业在融资上具备一定的优势。中国资本强劲的流动性使得优质的人工智能企业能够立足长远且健康发展。这些因素都意味着中国在未来很可能会成为共享智能汽车的试验地，从而更有可能使中国传统汽车企业在转型后走在世界前列。
（华东政法大学比较政治专业硕士研究生阙天南对此文亦有贡献）
注释
①Zoe Kleinman, "Google Street View Car In Accident", BBC, March 13, 2016, http://www.bbc.com/news/technology-24080422.
②Robert Duffer, "Musk Tweets Model 3, Says Tesla Ready For Demand", Chicago Tribune, July 10, 2017, http://www.chicagotribune.com/classified/automotive/fuelefficient/ct-musk-tweets-model3-20170710-story.html.
③Baystreet Staff, "Nvidia's Self-driving Revolution is Building Faster Than Wall Street Recognizes", BAYSRREET, July 14, 2017, https://www.baystreet.ca/articles/stockstowatch.aspx?articleid=31351.
④潘福全、亓荣杰、张璇、张丽霞：《无人驾驶汽车研究综述与发展展望》，《科技创新与应用》，2017年第2期，第27页。
⑤孙秋霞、徐芳芳：《百度无人驾驶 驾驭未来出行》，《中国科技奖励》，2016年第7期，第63～66页。
⑥金善科：《无人驾驶汽车的概念及发展》，《中国科技术语》，2016年第3期，第75～78页。
The Impact of Shared Smart Cars on the Future World
Gao Qiqi
Abstract: The application of artificial intelligence technology to transportation has brought enormous changes to the industry. Looking abroad, Google, Tesla and other high-tech enterprises have gradually grown to be leaders of the unmanned vehicles industry. In our country, both tech start-ups and traditional car manufacturers have made significant breakthroughs in the field of unmanned vehicles. At the same time, the vigorous development of shared transport has led to a car-sharing venture investment boom in China. With the further development and deep integration of unmanned and shared cars, a brand new traffic model—shared smart car will be created soon. The current intelligent traffic still has some problems in the technical and application level. Along with the progress of intelligent car sharing, it is increasingly urgent to supervise it.
Keywords: Artificial intelligence, unmanned vehicles, shared smart cars
