工程伦理2组-相关案例资料整理分析
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2018年，一辆特斯拉自动驾驶汽车在加利福尼亚州撞上了一辆消防车。事故发生时，汽车处于自动驾驶模式下，这个案例引发了对自动驾驶汽车责任划分问题的争论。此外，一辆自动驾驶的特斯拉Model X在日本高速公路上遇到事故现场，没有及时减速或避让，撞死了一名摩托车驾驶员。事故发生时，特斯拉车主正在打瞌睡，没有注意前方的情况。受害者的家属将特斯拉告上法庭，认为特斯拉应该为其系统的缺陷负责。一辆自动驾驶的特斯拉Model S在美国佛罗里达州高速公路上与一辆半挂卡车相撞，导致特斯拉车主死亡。事故发生时，特斯拉车主正在使用特斯拉的Autopilot功能，但没有及时控制方向盘。调查发现，特斯拉汽车没有识别出半挂卡车的白色拖车部分，而是将其视为天空。1 月 24 日感恩节，在美国旧金山海湾大桥附近发生了一起 8 车相撞的事故。当时，一辆以时速 55 英里行驶的 2021 款特斯拉 Model S 穿过几条车道后突然减速至 20 英里 / 时，导致其后高速行驶的其他车辆无法及时刹车躲开，造成了连环追尾事故。此次事故波及到 16 人，其中两名未成年人轻伤并被送往当地医院治疗。
多元事故责任的主体分类：随着无人驾驶的推广，驾驶行为由单一主体变为多元主体，既有驾驶员，也有汽车制造商、自动驾驶系统的软件开发商等，所以应通过立法将责任认定分类细化。北京交通大学法学院副院长提出：“一旦出现事故，究竟是驾驶员疏忽造成的侵害，还是自动驾驶系统软件出现了问题，或者是其他客观因素所导致的，面对多种情况，都需要依靠设计完备的法律来进行规制。通过法律的修订改变以往仅仅将驾驶人作为交通管制主体对象的模式，同时将道路监管范围延伸适用至自动驾驶系统的设计人和提供商，务必保障法律层面‘无人驾驶也须有人担责’理念的实现。”
如何适度的为技术发展留足空间：关于责任认定，北京交通大学法学院副院长李巍涛建议，一方面要沿用“过错责任”原则，另一方面也需要充分考虑自动驾驶的独特性，在立法中明确列举适用“无过错责任”的情形，比如自动驾驶系统失控、紊乱等，以此来充分保障安全及法律救济。还可以考虑将道路交通安全法第七十六条规定的“机动车一方没有过错的，承担不超过百分之十的赔偿责任”这一人道主义赔偿主体扩充至自动驾驶软件设计方，自动驾驶中可能存在的责任类型、合理构建责任承担机制及其衡量标准是首先要解决的问题。立法不应该成为技术正常发展和应用的障碍，而且还应该具备一定的前瞻性，为新技术的发展保留必要的空间。
该如何保障生命健康安全：从人道主义原则的角度来看，自动驾驶汽车必须保证人的安全。在意外事故责任划分问题中，应该优先考虑保护人的生命和健康。其中涉及到很多类似“有轨电车问题“的伦理问题，例如在行为设计上，是否可以撞到无辜的路人或其他车辆，避免违法行为造成多人伤亡；是否会侵犯其他车辆或行人的违法行为；是否有可能撞上冲在路上的动物，以免造成车辆伤亡。
当前对于自动驾驶的监管规定：特斯拉自动驾驶辅助驾驶的事故中，法律的相关追责以及伦理判断是一个复杂的问题。根据中国国家标准《自动驾驶汽车道路测试规范》中规定，L1和L2级别的自动驾驶系统，由于其角色是辅助驾驶，不承担驾驶义务，所以一旦发生交通事故由驾驶员负责。对于完全自动驾驶的L5级别来说，系统完全承担驾驶任务，驾驶员也有权拒绝车辆发出的接管请求，此时发生交通事故，由自动驾驶系统负责。L3和L4级别较为特殊，驾驶员和系统共同承担驾驶角色，且驾驶员有接管义务，对此要判断车辆是否处于自动驾驶模式下，还要查看车辆是否发出接管请求。根据工业和信息化部发布的《汽车驾驶自动化分级》，汽车驾驶自动化功能划分为0至5级：0级驾驶自动化（应急辅助）、1级驾驶自动化（部分驾驶辅助）、2级驾驶自动化（组合驾驶辅助）、3级驾驶自动化（有条件自动驾驶）、4级驾驶自动化（高度自动驾驶）、5 级驾驶自动化（完全自动驾驶）。最高级别的完全自动驾驶，又称无人驾驶。
相关责任划分：产品责任：自动驾驶汽车制造商或研发者对其产品或服务造成的损害负责；使用责任：自动驾驶汽车用户或乘客对其使用过程中造成的损害负责；监管责任：政府或相关机构对自动驾驶汽车的规范和管理负责。
提高自动驾驶伦理问题的重要性。自动驾驶相关行为可能带来的风险也不容忽视。传统汽车的推广应用可谓是“上了一课”。时至今日，全球每年仍有超过120万人死于交通事故，超过5000万人受伤，经济损失超过5000亿美元。自动驾驶虽然在技术上可以大大提高道路交通的安全性，但其潜在的一些风险也直接关系到人们的生命财产安全。如果得不到妥善的预防和控制，也可能给社会带来不可估量的损失。同时，面对风险，要客观认识和对待与自动驾驶相关的行为，及时制定相关的道德准则，并根据需要对这些行为进行规范。合理的道德标准也是保障自动驾驶监管“良性”法律法规的基础和前提，否则可能成为“恶法”。
明确政府在解决自动驾驶伦理问题上的责任。仅靠自动驾驶技术并不能解决这些问题，尽管相关行为可能产生的风险的防控依赖于技术。由于道路交通活动的社会性和普遍性，这些风险的影响将影响整个社会需要把它引起的伦理问题当作一种社会问题来对待。因此，政府应该负责解决自动驾驶的伦理问题。不能单纯依靠市场或社会，也不能完全委托给相关行业，更不能委托给消费者。正如美国国家运输安全委员会 (NTSB) 主席克里斯托弗·哈特 (Christopher Hart) 所说，对于紧急情况下的自动驾驶汽车，它们会选择撞上失控的卡车或冲到人行道上撞到行人。需要政府给出答案。
确立解决自动驾驶伦理问题的价值取向：这些问题涉及人类自主、基本人权、公共安全、消费者安全、个人隐私和数据保护、交通效率、出行改善、行业发展、社会公平等诸多价值选择。价值取向的不同在很大程度上决定了人们对解决这些问题的不同看法。在众多的价值选择中，不可能每个人都做出相同的价值取向，但需要做出一定的选择和取舍，建立一个相对统一、正确的价值取向。在价值取向的确立上，要坚持应用自动驾驶是增强人类自主性和保障基本人权的基本前提，强调自动驾驶的安全性和可靠性，以及对个人隐私的保护和数据。
制定伦理准则：规范自动驾驶相关行为。自动驾驶伦理问题的最终解决方案需要一套权威、公开、清晰、可操作的伦理准则。这套道德规范不仅包括规范所有自动驾驶相关行为的通用道德规范，还包括规范各种自动驾驶相关行为的具体道德规范。从自动驾驶汽车的研发、设计、制造到驾驶、运行、维护、监管，都需要关注其可能产生的风险，基于伦理理论分析，结合人工智能相关的基本伦理原则，并加强相关研究。为消除或降低这些风险，或控制其可能造成的损失，分别针对公司的功能和特点制定合理的道德标准。这些道德规范可以有多种形式，包括政策文件、技术指南、推荐技术标准、强制性技术标准、法律规范等。解开解决这些伦理问题意味着构建新的相关价值体系，面临诸多不同的观点和意见，困难重重。既要坚持“包容审慎”的原则，也需要开拓创新的勇气和力量。
2018年，美国麻省理工学院（MIT）的研究人员开发了一个名为“Moral Machine”的网站，用于测试人们在自动驾驶汽车面临道德困境时的选择。网站提供了一系列的场景，例如，自动驾驶汽车在刹车失灵的情况下，是撞向行人还是撞向障碍物？是保护乘客还是保护路人？是优先救助老人还是儿童？是考虑人数多少还是生命价值？网站收集了来自全球不同国家和地区的4000万个回答，发现不同文化和地域的人们在道德判断上存在差异。
2019年，美国乔治亚理工学院（Georgia Tech）的研究人员发现，自动驾驶汽车在识别行人时，对于黑人的识别率比白人低5%。他们认为，这可能与训练数据集中黑人样本不足或质量低有关。他们建议，自动驾驶汽车的开发者应该使用更多元化和平衡化的数据集，以避免潜在的种族歧视。
2020年，中国北京市交通委员会发布了《北京市自动驾驶车辆道路测试管理规定》，规定了自动驾驶车辆在北京市进行道路测试的条件、程序、要求和监督等内容。其中，第十八条规定，“自动驾驶车辆应当遵守道路交通安全法律法规和道路交通信号，并尊重行人、非机动车优先通行权利”。第二十三条规定，“自动驾驶车辆发生交通事故后，应当立即停车，并按照道路交通安全法律法规和道路交通事故处理程序处理”。第二十四条规定，“自动驾驶车辆发生交通事故后，由测试单位承担相应的民事责任”。这些规定体现了对自动驾驶算法公正与合法性的要求
算法公正性问题：自动驾驶汽车使用的算法是否公正，是否存在歧视？ 回答：自动驾驶汽车在识别行人时存在种族歧视的问题是非常严重的，它可能会导致不必要的伤亡和纠纷。我们同意研究人员的建议，自动驾驶汽车的开发者应该使用更多元化和平衡化的数据集，以避免潜在的种族歧视。同时也希望有更多的监督和评估机制，以确保自动驾驶算法的公正和安全。此外，我们认为北京市交通委员会发布的《北京市自动驾驶车辆道路测试管理规定》是一个很有必要的措施，它可以规范自动驾驶车辆在北京市进行道路测试的行为，保障道路交通安全和秩序，维护公共利益和个人权益
结合伦理知识：从人道主义角度来看，在算法公正性问题中，需要避免歧视，保障人的平等权利。
自动驾驶汽车需要收集大量的个人数据，如位置、速度、用户信息等，这些数据可能会被用于优化自动驾驶性能、提供个性化服务、进行数据分析和商业利用等目的。但这些数据也可能会被泄露、窃取、篡改或滥用，导致用户的隐私权益受到侵犯。不同国家和地区对于自动驾驶汽车数据隐私保护的法律规制存在差异。欧盟对自动驾驶数据采取审慎监管的策略，尤其注重个人数据和隐私保护，将大部分自动驾驶数据视为个人数据，并要求数据处理者遵守《通用数据保护条例》（GDPR）的规定。美国联邦层面出台实践指南和具体法案，对自动驾驶数据采取较为宽松的规制策略，要求对汽车所有者和使用者的信息的收集、使用、分享和存储，应明确方法、提供选择、保留关于汽车所有者或使用者的信息、延伸适用于分享使用数据的主体、告知隐私政策。我国尚没有出台专门的自动驾驶数据法律规范，与其相关的规定分散在其他法律中，如《网络安全法》《数据安全法》《军事设施保护法》《测绘法》等。自动驾驶系统软件或车联网的设计漏洞，以及车联网平台管理上的问题，都容易引发网络安全风险。自动驾驶汽车在运行过程中需要使用大量数据，也会产生大量数据。在运维、监管等环节容易出现个人隐私和数据泄露或滥用的风险。这些风险可能相互叠加，形成高度复杂的风险格局。
科技发展加剧信息安全的复杂性，无人驾驶汽车的信息安全同样引起广泛关注。业内人士介绍，相较于传统汽车安全，自动驾驶汽车安全的特征主要表现为网络数据系统通过感知层、通信层、软件层、云端等来判断和操作驾驶功能，但这些网络单元均存在被入侵的风险，一旦发生自动驾驶数据系统被入侵，摄像头和后台数据算法则无法很好地运行，就有可能失去车辆控制权，造成严重的交通事故。“每一台无人驾驶汽车都会进行移动高清的视频采集，还有激光、雷达、毫米波等先进的数据采集系统，对整个城市的静、动态信息实时采集，这里面存在很大的信息安全隐患。”国家发展和改革委员会综合运输研究所城市交通中心主任程世东说，如何保证个人信息、国家信息安全，需要引起社会各界的高度关注。全国政协委员、360集团创始人周鸿祎在今年全国两会上接受记者采访时也提道，智能网联汽车就像是一台四个轮子上的“大手机”，智能汽车联网带来的安全隐患非常大，攻击者能对汽车实现远程操控，包括远程开车门、远程启动、远程熄火等，严重威胁智能汽车安全驾驶。不仅如此，智能汽车供应商的安全问题也能殃及池鱼。除此之外，智能汽车中的各类数据采集泄露风险巨大。因此，周鸿祎建议，把网络安全系统像“安全带”一样列为智能汽车的“标配”，推进智能汽车网络安全强制测试，强化智能网联汽车数据安全监管。
《法治日报》记者注意到，在《深圳经济特区智能网联汽车管理条例（征求意见稿）》中，也提到了“网络安全和数据保护”相关内容。例如，“智能网联汽车相关企业应当按照市互联网信息部门的要求取得网络安全检测认证，依法建立网络安全评估及管理机制，防止网络数据泄露和被窃取、篡改，维护网络数据的完整性、安全性、保密性和可用性。”“智能网联汽车相关企业应当依照国家相关规定，采取措施防止用户个人信息的泄露、丢失、损毁，并制定数据安全及隐私保护方案。”
一些汽车制造商和技术公司在自动驾驶汽车领域占据了市场份额，例如Waymo、Tesla、Uber等。这个现象引发了对市场垄断问题的争论和担忧。
与工程知识结合：从社会公正原则的角度来看，自动驾驶汽车的发展应该为社会的整体利益服务。在市场垄断问题中，需要保持公平的市场竞争环境，避免利益被少数企业垄断。此外，在数据隐私保护问题中，需要尊重用户的权利，防止个人数据被滥用或泄露。最后，我们发现与人与自然和谐发展原则相关的自动驾驶案例还比较少，可能是目前自动驾驶没有普及，我们认为自动驾驶汽车的发展应该与自然环境协调发展，在开发和使用自动驾驶技术时，应该考虑对环境的影响，减少对自然资源的消耗和污染。
2022年，特斯拉总营收814.62亿美元，其中，汽车销售营收672.10亿美元；分地区来看，在美国营收为405.53亿美元，在中国营收为181.45亿美元
2021年，特斯拉总营收538.23亿美元，其中，汽车销售营收441.25亿美元；分地区来看，在美国营收为239.37亿美元，在中国营收为138.44亿美元
2020年，特斯拉总营收315.36亿美元，其中，汽车销售营收246.04亿美元；分地区来看，在美国营收为152.07亿美元，在中国营收为66.62亿美元
2022年，蔚来全年营收为492.69亿元，其中，汽车销售营收455.06亿元
2021年，蔚来全年营收为361.36亿元，其中，汽车销售营收331.69亿元
2020年，蔚来全年营收为162.58亿元，其中，汽车销售营收151.83亿元；
2022年，理想全年营收为452.87亿元，其中，汽车销售营收441.06亿元；
2021年，理想全年营收为270.10亿元，其中，汽车销售营收261.29亿元；
2020年，理想全年营收为94.57亿元，其中，汽车销售营收92.83亿元；
2022年，小鹏全年营收为268.55亿元，其中，汽车销售营收248.40亿元；
2021年，小鹏全年营收为209.88亿元，其中，汽车销售营收200.42元；
2020年，小鹏全年营收为58.44亿元，其中，汽车销售营收55.47亿元；
2022年，比亚迪全年营收超4200亿元；
2021年，比亚迪全年营收为2161.42亿元，其中，新能源汽车销售营收794.18元；
2020年，比亚迪全年营收为1565.98亿元；
2022年，大众全年营收为2792.32亿欧元，其中，汽车销售营收740亿欧元；
2021年，大众全年营收为2502.00亿欧元，其中，汽车销售营收761.27亿欧元；
2020年，大众全年营收为2228.84亿欧元，其中，汽车销售营收711亿欧元；
Uber营业额分为网约车，外卖，货运
2022年，Uber全年营收为318.77亿美元；
2021年，Uber全年营收为174.55亿美元；
2020年，Uber全年营收为111.39亿美元；
自动驾驶领域2021年的市场份额数据：（就找到个数据，没出处，感觉不太对）
·Waymo（Alphabet旗下）: 29%
·Cruise（GM旗下）: 23%
·Tesla: 18%
·Baidu: 8%
·Mobileye（Intel旗下）: 5%
·Argo AI（Volkswagen和福特合资）: 3%
·Pony.ai: 2%
·Aurora: 2%
·Zoox: 2%
·Didi Chuxing: 1%
参考信息1 :
参考信息2 : （第一部分：柏林警方禁止特斯拉汽车进入警局，和上面同一类型）
参考信息3 :
参考信息4 :
