1. (2020高三上·北京开学考) 阅读下面的材料，完成各题。

材料一

自动驾驶智能汽车的概念于20世纪70年代被首次提出。中国汽车工程学会对自动驾驶智能车的界定，是指具有复杂环境感知、智能化决策、协同控制等功能的安全、高效，节能、舒适的汽车，它融合了现代通信与网络技术，并通过深度学习实现车与车、路、人、云空间之间的智能信息交换、共享，不仅能替代驾驶员的操作，而且能给乘客提供更优质体验与增值服务，进而构建智能生活空间。也就是说，自动驾驶智能车必须能感知“周围发生了什么”，必须清楚“它在哪儿”，必须知道“它应该去哪儿”。因此，要让智能车变为现实，需要有GPS定位系统、导航信息数据库、交通管理部门提供的实时道路信息，有车辆防碰系统，有紧急报警系统以及无线通讯系统等。目前，全球公认的针对自动驾驶的分级标准将自动驾驶技术区分为10～15共6个等级。由此，自动驾驶智能车也可梳理为6个级别，见表1所列。

表1自动驾驶智能车分级表

等级		自动程度	人工智能	人类驾驶员	驾驶操作	环境监测	支援	系统作用域
基于电子控制单元辅助驾驶	L0	无自动化	提供示瞥式或需干预的辅助信息	全程操控	驾驶员	驾驶员	驾驶员	无
	L1	辅助驾驶 DA	依据环境感知信息对转向或加速减速中的一项操作进行闭环控制	大部分操控	驾驶员/人工智能	驾驶员	驾驶员	部分
		部分自动化PA	依据环境感知信息执行转向或加速减速中的多项操作	部分操控	人工智能	驾驶员	驾驶员	部分
基于车载计算平台自动驾驶	L3	条件自动化CA	自动驾驶系统完成绝大部分驾驶操作	系统请求后干预	人工智能	人工智能	驾驶员	部分
	L4	高度自动化HA	自动驾驶系统完成所有驾驶操作	限定条件下干预	人工智能	人工智能	人工智能	部分
	L5	完全自动化FA	无人驾驶系统完成所有环境下驾驶操作	无需干预	人工智能	人工智能	人工智能	全程

中国智能网联汽车产业技术创新联盟组织了业内百余名专家，对智能网联客车发展做出了规划，从实际运行情况来看，2019年开始普及L2级别自动驾驶，2020年是L3级别自动驾驶量产元年，目前已有一些龙头企业正在积极探索L4级别自动驾驶。

随着人工智能技术和精密仪器的飞速发展，自动驾驶技术已经取得了一定的成果，但由于真实驾驶环境的复杂性，自动驾驶仍然面临着诸如小目标难识别、被遮掩目标难检测、高动态目标难预判等问题。2016年1月，我国京港澳高速河北邯郸段发生的追尾事故，是国内首例自动驾驶事故。2018年3月18日，全球首例L4级别自动驾驶汽车事故发生于美国凤凰城。近几年，特斯拉智能车先后数次被网络安全公司以“远程无物理接触”的方式侵入。这些事例说明，即便技术上能实现突破，在“安全第一”的要求下，自动驾驶还需进行大量公共道路测试。只有在开放道路不断测试中，才能为算法的改进与评估提供数据来源，而道路测试又是自动驾驶智能车研发的关键环节，也是难点。综合来看，无人驾驶L5级别汽车大规模上路可能需要5～10年，甚至更长时间。

(取材于王辉等的相关文章)

材料二

5G技术具有连续广域覆盖、热点高容量、低功耗大连接和低时延高可靠四大特性。2019年被称为“中国5G元年”，随着第一波浪潮的兴起，智能家居、智能安防、虚拟现实、无人驾驶等行业将受到极大的推动，而其中效果最显著的将是无人驾驶。

目前，自动驾驶汽车有两条技术路线，一是自主感知，依靠激光雷达等传感器实现自动驾驶，另一种则是车路协同，通过网络通信手段使车和车、车和路这些要素之间进行通信连接，过去我们认为两条线是走不到一起的，现在我们认为未来大范围自动驾驶得靠车联网，小范围靠感知，局部的感知就靠自主。

可以说，非5G网络环境下的无人驾驶都称不上真正意义上的无人驾驶。无人驾驶依靠的最核心技术是高精地图。高精度地图通过对周围静态的环境进行精确描述，来延伸传感器的感知范围，以更为精细的尺度帮助汽车了解所处的位置、周围的环境状况、应该如何进行下一步操作等定位决策问题。高精地图可以提供一幅雷达和视觉探测距离之外的特定物体(移动的行人和车)信息，以及红绿灯、限速要求信息，基于此信息进行避障规划(包括车车博弈，车人博弈等)，基本可确保无人车在开放道路上的安全问题，不会发生任何形式的主动碰撞以及交通违章等。这部分内容的通讯时延和高精地图的时时更新，需要超高速带宽。

未来车联网会把无人驾驶汽车与广泛的道路系统、其它汽车、基础设施联系起来，以形成基于车路协同技术的无人车全局路径规划。基于车路协同技术的自动驾驶系统将经历4个研发阶段：第一是信息交互，道路能在智能车还未到达路口前就告知前方的相关路面情况；第二是感知、预测与决策协同，能帮助智能车在复杂的环境当中做出决策；第三是控制协同，形成智能道路与智能车的协同决策；第四是先进的车路协同系统继续向纵深探索发展。车联网时代，车路协同技术一般是云端决策或者云端辅助决策，这对网络时延要求较高，部分场景下要求达到ms级。信息的实时互通需要超高速传输和超高的可靠性、超低的时延。相对4G网络，5G传输速率提升100倍，峰值传输速率达到I0Ghit/s，端到端时延达到ms级。打个比方，下载一部1G容量的电影通过4G网络需要至少30秒，通过5G网络只需要0.8秒。普通人踩刹车的反应速度大约是0.3-0.5秒，而无人驾驶智能车在5G场景下的反应速度不超过1毫秒，这将是无人驾驶智能车最终取代人类驾驶的基础之一。

(取材于《人民交通》2019年第11期的相关文章)

材料三

中国的民事主体有自然人和法人。只有具有民事行为能力的自然人或法人才能承担民事责任。但是，无人驾驶汽车不能自然地成为责任主体，有两种民事责任主体可以承担责任：汽车的制造商和车主。无人驾驶汽车发生交通事故时，谁应当承担法律责任？以及法律责任如何分配？这与是否可以上市无人驾驶汽车或无人驾驶汽车上市后的前景有关。

“交通违法行为人”是《道路交通安全法》的责任主体。无人驾驶系统规划行驶路线、速度等事宜。乘车人在行驶过程中没有进行操作，无人驾驶汽车的运行是按照车辆出厂前输入的大数据和程序进行的，除了目的地，车辆行驶并未体现乘车人的意志。无人驾驶汽车易受外界干扰，事故中乘车人的行为和造成的损害也并无因果关系。因此，交通事故的责任主体是难以确定的。

无人驾驶汽车行驶过程会产生速度、路线、突发事件的处理等数据。数据应当由乘车人所有，生产商对该数据的使用要经过乘车人同意。虽然法律对隐私权有规定，但上述数据是否属于隐私存在争议，法律对行车数据的保护就存在漏洞。当互联网被黑客攻击，个人和社会利益会被重创。因此， 保障车辆运行中的网络安全是至关重要的。

无人驾驶汽车虽有自动性，但技术不是完美的。刑法领城中，交通肇事罪定罪量刑的基础是犯罪构成四要件理论。主体方面，无人驾驶汽车是规划路线等事项的主体。主观方面，面对突发事件时，无人驾驶汽车按既定程序处理。乘车人并没有故意或过失。客观方面，乘车人未实施危害行为。综上，乘年人不符合交通肇事罪的构成，由谁承担交通肇事罪是目前学术界讨论的焦点。

这些担忧不无道理，折射出无人驾驶真正走向商业化落地，还有很长的路，还需在热潮之中“冷静下来”。我们强调技术进步对人类的作用，并不是一味赞美，也不是为所欲为。事实上，身处于一个智能化时代，发展技术最可贵的品质应当是“审慎”，这种审慎要求技术保持谦抑性格，在服务能力上不断优化提升，在处理与人的关系中始终保持一颗对生命的敬畏之心。具体到让谁在法律和道德上承担结果是容易的、能操作的，难的是人类发明的技术如何嵌入人类生活的伦理。

(取材于刘浩、王紫阳的相关文章)

1. （1） 根据材料一，下列表述符合文意的一项是（  ）

   A . 自动驾驶智能车需具备对路况的推理与决策能力，并且能够选择安全的行驶线路。 B . 现行自动驾驶技术在驾驶环境中，仅对于小目标和被遮掩目标无法作出准确判断。 C . L3及以上级别自动驾驶汽车的驾驶操作、环境监控和支援工作，都由人工智能完成。 D . 自动驾驶汽车发生的交通事故，接影响了无人驾驶L5级别汽车研制时间的推迟。
3. （2） 根据材料二，下列不属于高精度地图特点的一项是（  ）

   A . 信息量大。 B . 可进行避障规划。 C . 尺度精细。 D . 需使用5G技术。
5. （3） 材料中说“非5G网络环境下的无人驾驶都称不上真正意义上的无人驾驶”，请根据文章简要分析作者这样说的理由。
7. （4） 根据材料三，下列关于“交通违法行为人”的理解和推断不符合文意的一项是（）

   A . 是《道路交通安全法》的责任主体。 B . 为具有民事行为能力的自然人或法人。 C . 在主观和客观方面均违反了《道路交通安全法》。 D . 在未来的人工智能时代，其定义将会发生变化。
9. （5） 中国发展无人驾驶，在未来需要做出哪些努力？请根据上面三则材料概括回答。