中国城市网北京7月14日电（记者邢灿）聚焦自动驾驶车辆在城市交叉路口这一复杂场景下如何做出符合伦理的决策，近日，东南大学智行天下研究团队开展“城市交叉口基于强化学习的自动驾驶伦理算法及跟驰决策”研究，并与东南大学交通学院教授蒲自源、东南大学法学院副教授杨洁、复旦大学哲学学院副教授王球等专家学者进行交流研讨。

蒲自源认为，解决道路交叉口自动驾驶伦理决策难题，需先突破单个车辆感知的局限。团队提出“路侧协同感知”方案，在关键节点部署路侧设备，融合信号灯实时状态、盲区行人轨迹、相邻车辆意图等信息，构建动态道路交叉口全景模型。这不仅为强化学习算法提供高精度环境输入，还将抽象伦理困境转化为可计算对象。该方案结合“边缘计算+云端交通流预测”模式，仅需在10%的关键路口部署设备，即可实现80%区域的高可靠性伦理决策，降低了落地门槛。

同时，道路交叉口自动驾驶伦理决策还面临着数据合规挑战。在杨洁看来，伦理算法的有效性高度依赖海量数据分析，而厘米级车辆轨迹采集与个人隐私保护存在冲突。团队研发“联邦学习+本地化差分隐私”架构，即车辆在本地训练模型，仅将加密处理后的参数上传至云端，确保原始轨迹数据不离开车载终端，实现“数据不动模型动”。

当算法作出决策后，责任归属成为无法回避的法治命题。“赋予自动驾驶系统法律人格是伪命题。”王球认为，法律应当穿透算法黑箱，直指责任本源。团队开发的决策溯源解析工具可准确区分三类责任主体：当强化学习模型因设计缺陷导致误判时，责任可追溯至车企与技术供应商；当系统已发出接管请求而驾驶者未响应时，责任转向车辆使用者；基础保障则由强制责任保险覆盖。该机制既避免陷入机器权利的哲学争论，又为伦理治理提供可操作的制度框架。