隨著自動駕駛熱潮高漲，如今越來越多車輛開始在宣傳中突出其自動駕駛功能，以吸引消費者購買。然而，自動駕駛系統造成的事故也屢屢出現，例如近幾年特斯拉的車輛發生多起涉及Autopilot的事故。與此同時，相關的標準與法規并不完善，該如何監管？筆者建議，監管智能網聯汽車不妨采用有罪推定原則。

我國制定汽車標準的一般流程是預研、立項、起草制定、審查、報批、發布，整個過程周期較長，大約需要3年時間。在傳統汽車領域，我國已制定了一系列標準，有效規范產業健康有序發展。但是，智能網聯汽車與傳統汽車有很大區別，它是依靠信息技術實現車與人、車與車、車與周圍環境的互聯互通，即把傳統汽車與IT技術融合在一起。

IT行業有一個摩爾定律：集成電路上可以容納的晶體管數目大約每過18個月便會增加一倍，也就是說，處理器的性能每隔18個月翻1倍。這種技術更新速度明顯快于汽車行業，傳統汽車的更新速度大約36個月，這還不包括兩款車之間的間隔期。一般來說，傳統車企推出新車型往往不涉及發動機、變速器等核心零部件的升級換代，尺寸、內飾、配置等是變動較多的地方。與IT產品相比，汽車產品相對穩定，這種情況也比較適合制定標準進行規范，哪怕標準體系稍微落后于技術進步，對消費者的影響也不太大。

如今，汽車上運用的IT技術越來越多，其更新周期縮短且更為頻繁。更重要的是，智能網聯汽車的升級換代大多涉及核心領域，比如自動駕駛功能從定速巡航升級到視覺系統。由于智能網聯汽車升級換代的領域與傳統汽車截然不同，這就給監管帶來了新挑戰。比如，特斯拉汽車發生的多起涉及自動駕駛功能的事故，大多拖了很久沒有下文。有專家告訴筆者，涉及自動駕駛功能的事故很難判定，或者很難找到足夠證據認定企業的責任。

涉及自動駕駛功能的事故很難訴訟，國內外均是如此。比如，美國法院曾經判決一起涉及自動駕駛功能的案件，原本無法認定企業的責任，轉機來自于兩位軟件工程師花費18個月時間找出了軟件中的漏洞，最終認定企業必須承擔責任。需要指出的是，那時候自動駕駛功能的軟件代碼大約為幾百萬行，如今很多智能網聯汽車自動駕駛功能的軟件代碼已超過1億行，僅憑個人努力很難發現軟件漏洞。

目前，車輛上安裝的自動駕駛軟件只是輔助駕駛系統，大部分處于L1、L2的水平，遠沒有達到L4、L5級別。安裝自動駕駛功能的車輛越來越多，但技術沒有成熟，難免會發生意外。一旦發生事故，如何認定責任成了難題。大多數車主不具備專業知識，無法與擁有軟件代碼和后臺數據的汽車企業相抗衡。即便是專業機構，也由于檢測設備、檢測程序、檢測手段的不完善，很難作出準確判斷。

這就對監管部門提出了挑戰。如果繼續沿用傳統汽車的監管辦法，經過3年多時間制定出來的標準體系，頒布之時就可能陷入尷尬境地：技術進步太快，標準體系滯后太多，起不到有效的監管作用。

智能網聯汽車開啟了汽車產業的新時代，對智能網聯汽車的監管是不是也應該隨著時代發展而改變思路呢？筆者以為，按照原有的監管辦法很難適應新形勢，有必要改變思路，借用刑法的有罪推定原則對智能網聯汽車實施監管：一旦發生事故，汽車企業必須自證清白，而不是讓消費者找證據認定企業的責任。

有罪推定主要是指未經司法機關依法判決有罪，對刑事訴訟過程中的被追訴人，推定其為實際犯罪人，在法庭審理中就曾經采用過有罪推定原則。如果把有罪推定運用于智能網聯汽車，就涉及到法理的運用，需要汽車界召集法律界人士商議，共同探討出一套切實可行的方案與措施。

有專家告訴筆者，汽車企業天生擁有信息主動權，最了解軟件代碼的情況，智能網聯汽車運行產生的數據也存儲于車企的數據中心，車主或者第三方機構在這些海量信息面前都很弱勢。綜合這些情況，可以對汽車企業采用有罪推定方式。當然，在汽車領域，只需在部分情況下采用有罪推定原則，也就是當智能網聯汽車發生事故后，必須讓汽車企業自證清白。

讓企業自證清白，可以相對增加車主維權的力量。比如，鄭州女車主維權時要求特斯拉公司提供事故前30分鐘的行車數據，特斯拉最初不同意，車主憑借個人力量很難獲取，最后在市場監管部門的干預下，特斯拉方面才提供了數據。之后，車主對數據有質疑，要求特斯拉提供后臺數據來源、提取方式、制作方式和篩選原則。對于車主的這一要求，特斯拉公司并沒有積極回應。如果采用有罪推定原則，特斯拉不積極回應是不是就可以認定有罪呢？筆者不是法律人士，近期采訪時接觸了一些專業人士，提出這樣的疑問。

智能網聯汽車是新時代的產物，沿用傳統汽車的監管方式很難跟上時代的步伐。但是，不監管肯定不行，因此需要改變思路。有罪推定是一種新思路，是否可行還需法律界人士給出最終答案。（中國汽車報網）