专访李富成:不能用“零事故”要求自动驾驶,也不能以放松安全换速度|谈监管尺度

自动驾驶产业正在经历一个典型的监管悖论。

一方面，如果监管部门一出事故就全面叫停，技术在真实道路中的迭代空间就会被压缩，产业很难完成从测试到商业化的关键跨越。

另一方面，如果以“包容创新”为名降低安全标准，任由企业野蛮扩张，又会迅速消耗公众信任，并对真正高标准合规的企业造成不公平。

这也是自动驾驶进入无人化阶段后，所有地方政府、监管部门和企业都必须共同面对的问题：到底应该如何在容错创新、安全底线和公平竞争之间找到平衡？

在《车路云50人》全新视频栏目“自动驾驶面面观”独家专访北京科技大学文法学院教授、中国式现代化实践法治研究中心主任、原国务院法制办政府法制研究中心副主任李富成时，他给出的答案并不是简单“放开”或“管住”。

李富成认为，监管首先要承认一个基本事实：绝对的“零事故”是不可能的。只要还要创新，就必须给技术在实践中继续迭代升级留下空间。

但他同时强调，包容审慎是有底线的。不能说企业没有达到安全标准，也可以随便上路；更不能纵容低效竞争者通过不合规降低成本，反过来冲击坚持高标准合规的好企业。

在这个意义上，自动驾驶监管真正需要解决的，不是“宽”还是“严”的单选题，而是如何建立一套激励相容的制度：让安全合规成为企业经济上最优的选择。

【核心观点摘要】

1、不能用“零事故”作为自动驾驶创新的前提。只要技术还需要在真实运行中迭代，监管就必须为试点中的阶段性问题保留容错空间。

2、不要陷入“短板决定论”。个别企业、个别区域出现问题，应当精准查明原因、定向处置，不能让合规做得好的地方试点和企业一起停摆。

3、包容审慎不是降低安全门槛。监管必须守住安全底线和公平竞争底线，不能让低效竞争者靠违规降低成本。

4、监管要从“只扣分不加分”转向正向激励，通过牌照、车辆投放指标、试点范围等方式，让高标准合规企业获得实实在在的收益。

认知破局：破除“零事故”执念，

为技术迭代留出容错空间

在高度关注公共安全的道路交通领域，任何一起自动驾驶事故都容易被放大。

这并不难理解。无人车进入公共道路后，影响的不只是企业自己的产品体验，也包括其他交通参与者、城市道路效率和公众对新技术的接受程度。

但李富成提醒，不能因此把“零事故”设定为创新的前置条件。

“保证‘零事故’是不可能的，除非你不要创新。”他在访谈中直言。

这句话并不是为事故开脱，而是在指出一个基本规律：任何需要进入真实环境验证的新技术，都不可能完全绕开试错和迭代。

自动驾驶尤其如此。它面对的不是封闭产线，而是极其复杂的城市道路系统——天气、路况、行人、非机动车、交警指挥、临时施工、异常车辆都会不断制造新的边界场景。

如果所有试点都以不出任何问题为前提，企业只能在极小范围、极保守策略下运行。

表面上风险降低了，实际却可能让技术长期停留在展示和演示阶段，无法积累足够真实的数据和运营经验。

李富成以马斯克星舰发射多次失败后持续复盘、改进并最终获得订单为例，强调创新需要一种能够容纳失败、识别原因、推动改进的机制。

自动驾驶也一样。真正负责任的监管，不是要求行业永远不出问题，而是在问题出现后迅速查明原因，判断是技术缺陷、运营管理漏洞、企业违规扩张，还是制度接口不清，然后据此作出差异化处置。

如果事故之后只有舆论压力、行政叫停和企业公关，行业就很难形成健康的改进闭环。

既然必须承认技术迭代伴随试错，那么当局部事故真正发生时，监管的应对方式就显得尤为关键。

治理纠偏：

不要让“短板决定论”拖住好企业

“不要让我们做得好的地方，也跟着出问题的地方一块停下来。”

李富成在访谈中特别提到：不要短板决定论。

所谓短板决定论，就是一个地方、一家企业、一个场景出了问题，整个行业都跟着收缩；个别企业不规范，所有企业一起停；某个区域发生事故，其他合规试点也被迫放缓。

这种做法看似稳妥，实际上会造成两个后果。

首先，它会削弱企业高标准合规的动力。

因为做得好与做得不好，最后都可能在同一轮风波中被同等对待，那么企业自然会怀疑高投入合规是否值得。

其次，它会让真正具备技术能力和治理能力的企业被“劣币”拖慢。

自动驾驶本来就是一个需要长期资本投入、技术积累和运营复盘的行业。如果监管无法区分不同企业的能力和合规水平，行业很容易进入集体观望状态。

李富成认为，发生事故后，提高安全意识是对的，但不能让大家都退回原点，更不能形成“走两步退一步，等着发信号再走”的状态。

这意味着监管能力本身也要升级。

过去，一刀切是一种成本最低的治理方式。面对新质生产力行业，这种方式却可能成为最高成本的选择。

因为自动驾驶的核心资产不是某一次试点本身，而是连续运行中形成的数据、经验和技术改进能力。

一刀切中断的不只是几辆车的运营，也可能是一个城市、一个场景、一套技术路线的长期迭代节奏。

所以，更合适的方式是精细化管理。

谁出了问题，就查谁；哪个场景出问题，就复盘哪个场景；是哪类技术原因，就推动相应技术改进；如果是企业违规降低标准，就依法严肃处理。

这样才能既守住安全底线，又不让合规企业为别人的错误买单。

然而，呼吁精准治理、反对一刀切，绝不意味着监管要无限度地退让。包容与容错，是有绝对红线的。

划定红线：

包容审慎不是放松安全底线

当然，强调容错，并不等于主张放任。

在这次访谈中，李富成的态度非常明确：监管尺度应当基于包容审慎，但包容审慎是有底线的。不能说没有达到安全标准，也可以随便上路。

这句话对于今天的自动驾驶行业尤其重要。

随着末端无人配送、Robotaxi等不同形态加速进入城市道路，行业中已经出现了不同企业在合规投入上的明显差异。

有的企业按照较高标准做测试、运营、数据留痕和安全冗余；也有企业可能以更低成本抢占场景，通过“黑跑”或规则缝隙迅速扩张。

如果监管只看产业热度和短期规模，而不严格约束安全标准，那么吃亏的反而是那些真正投入合规的企业。

李富成指出，低效竞争者如果通过不严格遵守高标准监管要求降低自身成本，就会让实行更高标准的好企业处在不公平的竞争水平线上。

这实际上把自动驾驶监管从安全问题进一步推向公平竞争问题。

安全底线如果被突破，公众信任会被损害；公平底线如果被突破，行业也会失去长期健康发展的基础。

因此，监管必须同时做两件事：既要给创新留出空间，也要对严重违法后果依法重罚。

李富成在访谈中谈到“宽进严出”。

所谓宽进，并不是谁都可以进，而是在掌握好安全底线、确保公平竞争的前提下，让达到标准的企业都有进入市场的机会。

所谓严出，则是在过程监管中用公平标准衡量，一旦出现严重违法后果，就必须依法重罚甚至高额赔偿。

这比简单“严进”或简单“放开”更符合自动驾驶的现实。

毕竟，行业需要足够多的真实场景来完成技术迭代，也需要足够高的安全代价来约束企业行为。

当底线被守牢、违规者被严惩后，监管的终极目标就不应仅停留在“防范风险”，而是要建立一套长效机制，彻底激发企业向善的内生动力。

制度升维：从“被动扣分”到“正向激励”，构建激励相容闭环

如果只靠处罚，自动驾驶监管很容易停留在传统“合规—处罚”的两极结构里。

李富成认为，这种结构对新质生产力行业已经不够了。

真正好的制度，应当让各方都有遵守规则的意愿和主动性，并能从规则的有效实施中获益。

这正是他所强调的“激励相容”。

在自动驾驶场景中，激励相容最直接的做法，就是让主动高标准合规的企业获得看得见的市场回报。

例如，对安全记录稳定、数据留痕完整、运营机制成熟、事故复盘有效的企业，监管可以允许其增加车辆投放指标、扩大试点区域、提升牌照发放优先级，或者在新的场景开放中获得更高权重。

李富成特别提到，不一定需要政府给额外资金补贴。只要让守规矩的高标准合规企业能够增加车辆投放、提升市场占有率，这本身就是实打实的加分项。

这种机制的意义在于，它会改变企业对监管的预期。

过去，企业可能认为监管只是成本，合规只是义务，只有出事时才会被扣分。

但如果合规表现能够直接转化为投放指标、牌照机会和区域扩张资格，企业就会主动把安全、数据、运营和制度沟通纳入商业模型。

这比单纯要求企业“自觉合规”更有效。

与此同时，李富成也提醒企业，不要试图通过野蛮扩张、绑定地方、制造既定事实来倒逼监管妥协。

“千万不要低估国家整治一个行业乱象的决心。”他强调，企业通过大规模投资与地方绑定，短期内可能有吸引力，但一旦出现乱象，地方政府不得不后退时，企业冒风险投入的钱就可能真正打水漂。

这也是自动驾驶企业必须理解的一个现实：在公共道路和城市治理场景中，商业化速度不能只由资本意愿决定，也必须被公共安全、社会接受度和法治秩序约束。

从这个角度看，自动驾驶监管的理想状态，不是把行业管到没有风险，也不是把行业放到没有边界。

真正可持续的监管，应当让好企业更愿意守规则，让坏行为更难占便宜，让地方政府敢于试点，也让公众相信无人车不是在拿公共道路冒险。

只有这样，自动驾驶才能在安全底线之上获得持续创新的空间。