壹 以无人驾驶为代表的智能技术将成为新一轮科技革命和产业变革的重要标志，或称为技术奇点。纵然战略科学家对其具体发生的时间点还存在争议，但可以肯定的是，在接下来的几十年内，我们将迎来技术奇点。

　　贰 市场要实现进化，最重要的是要在监管、立法和执法领域进行适应性的制度变迁，以符合新技术和新产业发展规律，并对其冲击旧技术和旧产业带来的社会问题进行规制，而不是我们通常误以为的关键技术或者汽车质量。

　　叁社会问题终将在创新发展中得以解决，政府监管的一个重要目的就是减少短期社会阵痛，加快长期解决方案的到来。

　　随着无人出租车驶入武汉、北京等城市的大街小巷，在网约车、货运车、无人机等领域，无人驾驶技术首次与传统技术出现大规模的正面交锋。在提高经济效率的同时，该技术也引发了不小的社会争议。

　　技术创新贵在抢占市场先机，但同时，破解其引发的社会问题也刻不容缓。这些都折射出有效监管的难题：如何尽快在拥抱技术创新与处理社会问题之间求得平衡，谋取出路。

　　无论是女娲还是普罗米修斯，中西方的神话传说中都有神仙按照自己的样子创造人类的故事。历史上，人类也模仿过众神，开始了“造机器人”之路。譬如，农民将稻草扎成人形，以驱赶偷食庄稼的鸟虫。

　　这一实践暗含着人类将服务于人的工具，进行人形化制作的朴素思想。这个设计理念也延续到了工业时代，许多工具或者物件都被赋予了人的元素。

　　在欧美，对智能技术的追捧主要聚焦在运用大模型对人类语言、图像、视频等进行学习和处理等领域。

　　在中国，智能技术的热潮则主要体现在应用端，具体表现为把无人驾驶汽车推向了市场。如果无人驾驶技术能够大范围使用，这将在应用端产生颠覆性效果，进而倒逼产业进行变革和技术创新。

　　不夸张地说，以无人驾驶为代表的智能技术将成为新一轮科技革命和产业变革的重要标志，或称为技术奇点。纵然战略科学家对其具体发生的时间点还存在争议，但可以肯定的是，在接下来的几十年内，我们将迎来技术奇点。

　　技术奇点将带来产业的大发展。理论上讲，某个领域的变革在多大程度上能作为历史分期的纵向分水岭，取决于它对同时代其他领域的横向影响力。而汽车相关的技术创新，历来对其他产业、整个国民经济和社会生活都有重大且深远的影响，是产业变革的分水岭。

　　纵观历史，以蒸汽机、火车、燃油车、电动车为代表的交通工具，是前三次工业革命的标志性技术和产业。当前，“人工智能+汽车”也已成为第四次工业革命的重要发展方向。马斯克就曾表示，特斯拉不是一家汽车厂商，而是变成了人工智能（AI）公司。

　　但与技术奇点相伴而来的是种种社会问题。借用技术未来主义者的话来说，当数据如米粒般放满棋盘一半格子、开始放剩下一半时，呈指数增长的智能技术可能会以前所未有的速度“扰乱”我们的就业、习俗和生活。这需要我们以更加积极的姿态主动适应新技术和新产业，进行相应的制度变迁，否则将阻碍技术奇点的到来和产业的落地。

　　欧美在自动驾驶技术上至少不弱于中国，但其数十年来相关产业及其产业链的发展举步不前，技术创新没有得到充分洗礼和进化。

　　近期，特斯拉推迟发布使用AI的无人驾驶出租车。通用汽车也宣布停止开发无人驾驶出租车的专用车辆。

　　这背后一个重要的现实原因是提高AI判断力等所需的公路验证试验难以开展。虽然车辆能够规避障碍物及行人，但对AI的路况认知能力和偶发意外事件判断能力的训练不足，技术未能达到上路的实用水平。例如，无人驾驶车辆设置的时速较低、碰到障碍物时不能灵活绕行、交通事故未处理完毕就自行“逃离”事故现场等。

　　面对技术创新，特别是当新技术大规模投入生产、走向生活之时，人们往往对未知前景产生恐惧。AI诞生的半个多世纪以来，人们对AI的热情和恐惧起起伏伏。

　　科幻小说家阿西莫夫曾提出著名的“机器人三定律”：机器人不得伤害人类，或坐视人类受到伤害；机器人必须服从人类的命令，除非该命令与第一定律有冲突；在不违背第一或第二定律的前提下，机器人可以保护自己。

　　客观地说，对未知的恐惧会抑制创新。阿西莫格鲁在《国家为什么会失败》一书中写道：“对创造性破坏的恐惧，往往是反对广纳性经济和政治制度的根源。”

　　欧美国家的发展历史也表明，如果创新对现有法规秩序构成挑战，政治往往会更看重法规的专横武断以及创新成功的不可预测。因此，监管机构墨守成规的做法将拖慢创新进程，阻碍市场发生剧变。

　　在这里需要特别指出的是，科技创新被拖延就等于被拒绝。通过某一特定科技创新改变市场的机会一旦受阻，或许未来它也不会再变成新机会重新出现。

　　从这个意义上讲，市场要实现进化，最重要的是要在监管、立法和执法领域进行适应性的制度变迁，以符合新技术和新产业发展规律，并对其冲击旧技术和旧产业带来的社会问题进行规制，而不是我们通常误以为的关键技术或者汽车质量。

　　对此，我们需要在制度设计上，就主张新旧势力之间以共赢为基础达成一定的妥协。从理论上讲，各个社会主体都有各自的利益，他们在追求各自利益的过程中会产生社会冲突，制度就是为了调节社会冲突而产生的，是社会主体在社会冲突中相互妥协的产物。在技术奇点和产业跳跃性发展的关键节点上，这种妥协（或共识）更难达成，也更需尽快达成。

　　或许，我们真正应该关心的是如何把人们的才智和资金集中到重要或颠覆性的创新上，而非对经济和经济发展无太大意义的事情上。

　　正如克鲁格曼指出的，大多数的新技术“更多的是好玩，而没有实际意义”，它不像媒体和技术研发者声称的那样能够振兴经济。这一观点很容易得到认同，以手机游戏为例，其增长速度就远远超过工业机器人。

　　虽然一些观察人士可能会为“无人出租车时代到来了”而烦恼，但大家真正该担忧的应该是无人驾驶技术在各行各业还没有被广泛使用。

　　如同当年优步进入网约车市场，通过引起激烈的竞争甚至让缺乏竞争力的企业被历史淘汰，扫清了低下生产力，提高经济创新发展的实力。

　　当前无人驾驶技术将对产业结构改善和经济高质量发展带来强劲动力。以武汉为例，武汉在测试道路开放里程、车辆投入数量以及配套技术和产品上已位居全球前列，并大力布局“车路云一体化”、吸引全球相关产业链头部企业入驻、培育智能网联汽车市场，积极打造“自动驾驶第一城”，提升了当地制造业的规模和质量。

　　不得不承认，技术创新会带来一定的社会问题，少数群体更是会因此跟不上时代潮流而利益受损。历史上看，在一国或地区的快速发展时期，技术创新带来的市场剧变是突发的，或者说生产力是由量变到质变的跃迁。

　　换言之，技术创新前后两个时代在某些方面的差异是原则上的，而非程度上的，因此历史是断裂的。但世界不会在某一时刻整体质变，所以历史看似还是连续的。

　　对个体来说，技术创新的后果是非黑即白的；而从社会民意统计的宏观结果看，历史却永远是由无数黑白单元组成的灰色调。

　　一方面，包括无人驾驶技术在内的智能技术是有原罪的。AI的短期影响主要体现在算法推荐系统和人脸图像识别上，其中的突出风险体现在偏见与歧视、无益建议以及身份盗用等方面。

　　侵犯知识产权可能是其中更为明显的原罪。因为大语言模型多是基于海量数据进行训练的，这些数据就包括盗版侵权作品，以及被分享以供阅读但未经授权复制的信息数据。随着算法的运作更加独立，它们的决策将与为实现“更可预测、更易管理和更加可控的技术”而设计的监管框架发生冲突。

　　另一方面，无人驾驶又需要较为宽松的监管环境。过于严苛的监管可能直接扼杀创新，或是将创新推向其它领域或地区。

　　前几年平台反垄断时，多数人赞成反垄断。在他们看来，垄断不仅带来社会危害，更不利于科技创新。但此次无人驾驶推向市场之时，我们相信赞成无人驾驶车辆上路的人将占多数，尽管它会引发一定的社会问题，但有利于在实践中进一步推动科技创新。

　　长期看，社会问题终将在创新发展中得以解决，政府监管的一个重要目的就是减少短期社会阵痛，加快长期解决方案的到来。

　　这需要在包容审慎监管基础上，对科技公司和数字平台出现的违背市场化原则、明显损害人类利益以及造成重大舆情事故的行为，进行点对点回应式监管。

　　欧美国家对AI及其相关机器采取的就是这种监管方式。但这种方式依赖于人们获知自己已经受到伤害。但很多时候，人们并不知晓自己已经受到伤害。换言之，由人类实施就会违法的行为，如果由机器实施，就可能无法被发现。例如，我们可能无法从算法上对无人驾驶车辆的安全事故进行责任归属的事前分解。

　　当前，许多关于无人驾驶监管及其法律制度的研究似乎没找准对焦点，不是对焦过远，模糊了与科幻小说的界限；就是对焦过近，跟在人工智能技术之后亦步亦趋。

　　如果不能适时引入更有效的监管工具，就有可能让以盈利为目的的市场主体围绕其自身利益塑造经济结构，监管者最终将难以跟上节奏。

　　展望未来，如何享受科技带来好处的同时，又不承担不可接受的风险？对于那些至少可以模仿以及具备人类品质的实体，它们可以拥有哪些权利？我们人类又如何对其实施监管？

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