智能汽车如何分配车内设备控制权？
智能汽车如何分配车内设备控制权？
智能汽车的快速发展正在改变我们的出行方式，但同时也带来了人机控制权分配的新挑战。如何在保证安全的前提下，实现人机协同控制，成为智能汽车发展的重要课题。
技术现状：人机协同控制的创新探索
上海交通大学与上海人工智能研究院合作开展的智能驾驶人机共驾方法研究项目，为解决这一问题提供了新的思路。该项目构建了一个考虑主客观风险的信任估计模型，并在此基础上设计人机控制权分配策略，最终基于博弈思想实现控制策略。
具体来说，项目团队建立了精细、准确、实时的主观感知风险测量模型，并选取行车风险指标建立客观感知风险模型。通过多维度客观风险模型和主客观风险一致性评价方法，提升了人机交互的安全性和可靠性。
在控制权分配方面，项目团队建立了驾驶风格辨识模型，并结合感知风险和信任估计模型，采用强化学习的方式，实现了实时的人机驾驶权重分配。此外，还设计了人机非合作博弈框架，采用基于事件触发的自适应动态规划算法求解控制策略，将路径跟踪任务中的横向误差控制在0.1m以内。
法律法规：控制权分配的责任界定
随着智能汽车的普及，如何界定人机控制权分配中的责任归属，成为亟待解决的问题。目前，我国对智能驾驶汽车仍按照道路交通安全法和民法典的相关规定进行归责。
对于L2级别的智能驾驶汽车，驾驶员与智能驾驶系统组合驾驶，驾驶员仍需承担主要责任。但在L4和L5级别的自动驾驶中，驾驶员的功能和责任不清晰，甚至可能不存在驾驶员角色，这给责任归属的界定带来了新的挑战。
2023年11月，四部委联合发布的《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》首次从国家层面对具备相对高级别自动驾驶技术的汽车准入和上路通行作出统一规范。北京、上海、深圳等地也相继出台地方性法规，对智能网联汽车的管理进行探索。
数据重用：设备控制权分配的新思路
在智能汽车中，数据的重用和流通成为实现设备控制权分配的重要途径。高富平教授提出的数据重用制度框架，为解决这一问题提供了新的思路。
该框架强调数据持有权和使用权的分离，合法获取数据者享有使用权，创造价值者可以流通。数据流通不是简单的产权交易，而是在特定的场景下判断能否合法使用数据。因此，数据流通始终需要合规评估和风险控制。
在智能汽车领域，车主作为数据的来源者，对与个人互动相关的数据拥有个人信息权益。汽车制造商、经销商等数据采集者，作为数据的生产者和实际控制者，需要在合法合规的前提下使用数据。政府作为公共数据的持有者，需要监管运营数据、车主数据以及制造商数据等。
展望未来：人机协同控制的发展方向
智能汽车的人机协同控制是一个复杂的系统工程，需要技术、法律和数据管理的共同支撑。未来的发展方向可能包括：
- 技术层面：继续深化人机协同控制算法的研究，提高系统的安全性和可靠性
- 法律层面：完善智能驾驶相关法律法规，明确不同级别自动驾驶的责任归属
- 数据管理层面：建立更加完善的数据重用和流通机制，确保数据的合法合规使用
通过多方共同努力，我们有望实现智能汽车中人机控制权的合理分配，为用户带来更安全、便捷的驾驶体验。