駕駛輔助系統致死事故特斯拉被美國法院判賠2.4億美元 「智駕險」是否真能「兜底」? 「用智能輔助駕駛出了事故,誰來負責?」這個問題近期因特斯拉的「敗訴」再度引發熱議:8月初,美國法院以2.4億美元的罰單判定特斯拉需為2019年一起涉及駕駛輔助系統的致死事故承擔部分責任。 一紙罰單,讓特斯拉和馬斯克再陷爭議,也再次給國內的智能輔助駕駛敲響警鐘。隨著國內智能輔助駕駛技術飛速發展,安全性問題今年屢被主管部門「點名」。值得注意的是,今年前7個月,已有比亞迪、鴻蒙智行、小鵬等7家企業主動推出相關「智駕險」或權益,為智能輔助駕駛「託底」。不過,在實際操作中,卻有車主理賠失敗,顯示出智駕責任判定與保障問題的複雜性。 逾數十家車企推出智能輔助駕駛兜底服務 「智能泊車出事故,我賠。」今年7月,比亞迪官宣的一項承諾引發業內關注。比亞迪承諾,對所有「天神之眼」車輛的中國用戶在智能泊車場景下的安全及損失全面兜底。本地經銷商也告訴記者:「不用走保險,直接聯繫售後就行,全額賠付,而且不會影響到第二年的保費。」智能泊車,正是近年國內車企熱推的智能輔助駕駛技術的其中一個重要內容。 據不完全統計,截至目前,約有11家車企先後推出了諸如「智駕險」「智駕保」「智駕無憂服務」等,額度從100萬元到600萬元不等的輔助駕駛兜底方案。為開展此類服務,有的車企直接與保險公司開展合作,但仍有個別車企並未公開合作保險公司信息,保障形式更類似延保服務。 在收費方面,如廣汽、華為(鴻蒙智行)等以首年免費的形式贈送給車主;小鵬汽車則是採取239元/年的收費制。 以上形形色色的智駕險、智駕保障或服務,目的都是為智駕系統提供風險保障,免除消費者在使用智駕服務時的後顧之憂。 焦點1 車企做裁判,責任認定存在「模糊地帶」 「智駕險」類的權益看起來很香,但在實際執行中,消費者還是遇到了困難。「車企說我不符合理賠條件。因為我動了方向盤,導致輔助駕駛系統退出,默認駕駛員來接管,出事就跟智駕沒關係了。」今年4月,某新能源車主因智能輔助駕駛系統黑屏、碰撞預警失效等故障,對車企發起智駕賠付,卻遭遇了拒賠,他的經歷也在網上發酵。艱難的協商經歷,讓該車主對智駕功能和智駕險產生了嚴重的不信任感。 業內指出,該車主的遭遇折射出對智駕事故責任認定的核心矛盾:車企既是規則制定者,又是裁判者。中國質檢協會汽車專委會副理事長、中車檢董事長王旭東告訴記者:「當前智駕系統的日誌數據由車企掌控,車主難以獲取原始數據。甚至在第三方鑑定機構嘗試調取某車企的智駕日誌時,也會被以『商業秘密』為由拒絕。」 他表示,在過往相關檢測機構受委託承擔第三方檢測時,會遇到主機廠、4S店設置障礙,不提供數據的不配合行為。這些必然會對車輛事故的權責判定帶來不客觀的鑑定結果。此外,現行《道路交通安全法》也尚未明確智能駕駛系統的法律地位。 焦點2 所謂「智駕險」,其實是增值服務權益 「由於當前智能駕駛事故的樣本量不足、傳統精算模型能力有限等因素,保險公司暫時並未開發出面向個人的獨立智駕險種。」有保險業內人士告訴記者,根據《中華人民共和國保險法》第六條,保險業務僅限持牌保險公司經營。從目前市場的智駕險產品來看,大部分車企推出的「智駕險」,並不屬於備案的保險業務,其性質實為「服務承諾」或「責任兜底協議」,「更像是一種增值的服務權益。」 公開資料顯示,大多車企「智駕險」的權益服務,以車主購買交強險和商業險為前提,甚至是要求投高額的「全險」,「智駕險」只是作為補充保障服務。業內指出,這種定性的差異或導致賠付效力大打折扣,尤其車企的單方承諾可能因格式條款無效、免責聲明模糊等問題失效。 業內觀察 「智駕險」需構建多方共治體系 把方向盤交給智能輔助駕駛,而將風險交給保險公司——這隱隱勾勒出「智駕險」的未來走向。隨著自動駕駛技術朝著L3、L4乃至L5級別邁進,傳統車險所提供的風險保障愈發捉襟見肘,人們愈發需要「智駕險」,而不僅僅是「訂閱付費+延保服務」的組合。 從特斯拉的天價賠償到國內車主的理賠案例,因智能輔助駕駛引發的每一起事故都在倒逼制度完善。業內指出,智能駕駛事故賠付的困局,本質上是技術革新與制度滯後的碰撞。要打破當前的僵局,需要構建政府監管、企業自律、第三方監督的多方共治體系。尤其是監管層面需加快立法進程,明確智駕系統的責任劃分標準,建立數據共享機制,要求車企向監管部門和第三方機構開放脫敏後的事故日誌。 廣州日報全媒體記者 鄧莉
合肥8月7日電 (記者 張俊)記者7日從安徽省量子計算工程研究中心獲悉,中國科研團隊給藥物研發裝上了「量子顯微鏡」,成功實現全球首個基於量子邊編碼技術的藥物分子性質預測應用。 該項成果由本源量子計算科技(合肥)股份有限公司聯合中國科學技術大學、合肥綜合性國家科學中心人工智慧研究院共同攻關,並在中國第三代自主超導量子計算機「本源悟空」上完成真機驗證,該項技術為分子性質預測及藥物研發開闢全新路徑。 藥物研發中,精準預測分子性質是快速篩選候選藥物的關鍵。圖神經網絡方法用「圖」結構來理解藥物分子,原子是「點」,化學鍵是「邊」。已有的量子算法可以提升對「點」的處理能力,但對「邊」無能為力,就像拼圖缺失關鍵模塊,始終無法完整呈現分子特性。 研究團隊創新設計的量子嵌入圖神經網絡架構,融入全球首創量子邊編碼技術和量子節點嵌入模式,首次在量子層面實現原子與化學鍵的同步處理,大幅提升了對分子行為的預測精度,顯著提升藥物發現效率。目前,基於該項技術的藥物毒性預測真機應用已上線本源量子計算雲平臺。 「如果說傳統圖神經網絡方法是『望遠鏡』,那麼融入全球首創量子邊編碼技術的量子嵌入圖神經網絡架構就是『顯微鏡』。」「本源悟空」軟體研製團隊負責人竇猛漢介紹,該技術不僅能看清原子位置,更能清晰捕捉到化學鍵的相互作用,顯著提升了關鍵藥物性質預測準確率。例如,HIV抗病毒藥物篩選準確率從73%躍升至97%,阿爾茨海默病藥物預測準確率從64%提升至70%。 安徽省量子計算工程研究中心主任郭國平表示,量子嵌入圖神經網絡架構已成功在中國第三代自主超導量子計算機「本源悟空」上運行驗證,標誌著中國已初步具備實用化量子計算能力。(完)
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