无人驾驶车辆伦理与法律

20/25无人驾驶车辆伦理与法律第一部分无人驾驶伦理困境：权责与问责 2第二部分算法设计偏见：公平性与透明度 5第三部分乘客和行人安全：生命与隐私 7第四部分数据收集与使用：道德与合法性 10第五部分监管框架制定：责任与标准 12第六部分保险和责任：赔偿与覆盖范围 14第七部分公共接受度：信任和采用 18第八部分法律修正：创新与权衡 20

第一部分无人驾驶伦理困境：权责与问责关键词关键要点主题名称：责任归属

1.在无人驾驶事故中，确定责任归属至关重要，这可能涉及制造商、系统开发人员、驾驶员甚至其他交通参与者。

2.共享责任模型可能会出现，其中各方都承担不同程度的责任，这取决于肇事原因和相关各方在事故中的行为。

3.法律框架需要明确责任归属的标准，并确保所有相关方承担公平合理的责任。

主题名称：伦理困境

无人驾驶伦理困境：权责与问责

简介

无人驾驶汽车（AV）正在迅速发展，引发了对相关伦理和法律问题的担忧，其中一个关键问题是权责和问责的划分。在无人驾驶事故中，谁应该对损害负责？是车辆制造商、系统供应商、车辆操作员还是其他方？

责任划分

确定责任通常是一个复杂的过程，涉及多个因素，包括：

*技术责任：车辆制造商通常对车辆设计和制造中的缺陷负有责任。

*操作员责任：在某些情况下，车辆操作员可能对事故负有责任，即使车辆处于自动驾驶模式。例如，如果操作员无视警告或以不安全的方式操作车辆。

*监管责任：政府机构负责制定和执行汽车安全法规。他们可能对因监管不力或未能正确监督AV行业而导致的事故承担责任。

现有法律框架的局限性

目前的法律框架并未明确针对AV事故中的责任问题。传统上，责任被分配给人类驾驶员。然而，当车辆处于自动驾驶模式时，人类驾驶员的作用会减弱。

提出的解决方案

解决AV事故中权责问题的潜在解决方案包括：

*修改现有法律：修改现行法律，明确指定在不同情况下应归咎于谁。

*制定新法规：创建专门适用于AV事故的新法规，规定责任标准和程序。

*强制保险：要求AV制造商和运营商投保，以涵盖因事故造成的损害。

*责任共享：多分担责任，例如将责任分配给车辆制造商、系统供应商和操作员。

道德考量

除了法律考虑因素之外，AV事故中权责的分配还涉及道德考量。以下是一些关键问题：

*谁应该对人类生命和财产的损失负责？

*AV制造商是否应该对无法预见的后果负责？

*公众是否应该对允许AV在道路上行驶承担部分责任？

国际比较

世界各地的司法管辖区正在以不同的方式解决AV事故中的权责问题。

*美国：国家公路交通安全管理局（NHTSA）正在制定针对AV行业的规则，其中包括有关责任的规定。

*欧洲：欧盟通过了对AV进行监管的法规，包括关于责任的条款。

*日本：日本政府已制定了一项法律框架，规定了AV事故中的责任。

结论

无人驾驶汽车事故中的权责和问责是一个复杂的问题，涉及法律、道德和国际考虑因素。需要制定明确的法律框架和道德指南，以解决这些问题并确保在无人驾驶事故中公平分配责任。

数据和统计

*根据麦肯锡公司的数据，预计到2030年，无人驾驶汽车将在全球销售超过6000万辆。

*美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）的统计数据显示，2023年，无人驾驶汽车涉及的交通事故数量明显增加。

*凯捷咨询公司的一项调查发现，63%的消费者担心在无人驾驶汽车事故中责任的分配。

引用资料

*[1]国家公路交通安全管理局.自动驾驶汽车：应对未来挑战和机遇./sites//files/documents/automated-driving-systems-preparing-future.pdf

*[2]凯捷咨询.无人驾驶汽车：消费者关注的十个关键问题./research/ten-key-consumer-concerns-about-autonomous-vehicles/

*[3]麦肯锡公司.无人驾驶汽车：2030年的未来./industries/automotive-and-assembly/our-insights/automotive-revolution-perspective-2030第二部分算法设计偏见：公平性与透明度算法设计偏见：公平性与透明度

简介

算法设计偏见是指算法未将不同群体公平对待的情况。这可能会导致决策不公正，从而影响个人的生活和社会公正。无人驾驶车辆(AV)算法中存在偏见可能会产生严重后果，例如歧视性驾驶行为或安全风险。因此，解决AV算法中的偏见至关重要。

公平性

公平性是指算法对不同群体或个人进行公平对待的程度。在AV算法中，公平性包括：

*机会公平性：所有用户无论其个人特征如何，都有同等的机会获得AV服务。

*程序公平性：所有用户在AV系统的评估和决策中受到平等对待。

*结果公平性：AV系统对不同群体的结果相同或公平。

透明度

透明度是算法设计和决策过程对利益相关方可见和可理解的程度。在AV算法中，透明性对于了解偏见的来源及其影响至关重要。以下因素有助于提高透明度：

*算法可解释性：利益相关者能够理解算法如何做出决策。

*数据来源可追溯性：利益相关者能够追踪算法所用数据的来源和质量。

*决策记录：算法记录其决策以及决策的依据。

偏见来源

AV算法中的偏见可能源自以下因素：

*训练数据偏见：用于训练算法的数据可能反映真实世界中的偏见，从而将偏见嵌入到算法中。

*算法设计错误：算法设计中可能存在缺陷或偏见，导致算法对某些群体不公平。

*社会偏见：算法设计师或利益相关者可能持有有意识或无意识的偏见，这些偏见可能会渗透到算法设计中。

潜在风险

AV算法中的偏见可能产生严重风险，包括：

*歧视性驾驶：AV可能表现出对某些群体（如老年人、残疾人）的歧视性驾驶行为。

*安全风险：偏置的算法可能会做出危险或错误的决策，从而导致事故。

*社会不公正：偏置的算法可能会加剧现有的社会不公正，为弱势群体带来进一步的负担。

应对策略

解决AV算法中的偏见需要采取多层面方法，包括：

*数据审计：审查用于训练算法的数据，以识别和消除偏见。

*算法审核：对算法进行定期审核，以检测和缓解偏见。

*道德准则：建立道德准则，指导算法设计和决策，确保公平性和透明度。

*公众参与：让公众参与决策过程，以确保算法符合社会价值观和伦理规范。

*监管框架：制定监管框架，要求AV开发商解决算法偏见问题。

结论

算法设计偏见是无人驾驶车辆中需要解决的一个严重问题。通过解决公平性、透明度和偏见的来源，我们可以开发公平和负责任的AV算法，为社会服务，而不加剧现有不公正或造成新的风险。需要各利益相关方的持续努力，包括研究人员、开发人员、政府机构和公众，以创建一个无偏见的无人驾驶车辆未来。第三部分乘客和行人安全：生命与隐私关键词关键要点乘客安全

1.确保无人驾驶车辆具有足够的安全冗余和故障保护措施，以最大限度地减少乘客受伤或死亡的风险。

2.为乘客提供清晰、简洁的说明，以便他们了解无人驾驶车辆的功能和限制，并理解自己对车辆操作的责任。

3.设计安全标准，以解决无人驾驶车辆中乘客的独特安全问题，例如车内分心和与外部环境的隔离。

行人安全

1.采用先进的传感器技术和算法，使无人驾驶车辆能够可靠地检测和避让行人，以减少交通事故的风险。

2.探索创新方法，在无人驾驶车辆和行人之间建立清晰的沟通渠道，例如通过视觉信号或可听提示。

3.制定法律框架，明确行人与无人驾驶车辆之间的责任和义务，以确保道路安全。乘客和行人安全：生命与隐私

引言

无人驾驶车辆(AV)的兴起引发了对乘客和行人安全以及隐私的重大伦理和法律问题。本文探讨了这些问题，并概述了应对这些挑战的潜在方法。

乘客安全

AV旨在提高道路安全，但仍然存在碰撞的风险。乘客安全应纳入AV的设计和法规中。

事故责任

在涉及AV的事故中，确定责任至关重要。技术缺陷、人类错误或恶意的第三方行为都可能导致事故。需要明确责任分配，以确保受害者得到适当的赔偿，并鼓励负责任的AV开发。

紧急情况响应

AV必须配备可靠的机制来应对紧急情况，例如故障或自然灾害。乘客必须能够在需要时安全地退出或控制车辆。

行人安全

AV可能会对行人安全产生重大影响。

事故预防

AV必须能够检测并避免行人。传感器技术、人工智能和机器学习desempen着至关重要的作用。此外，基础设施改进，如交叉路口设计和行人信号，也可以提高安全性。

脆弱行人

老年人、儿童和残障人士等脆弱行人可能面临更大的风险。AV必须特别设计，以检测并优先考虑这些群体。

隐私

AV收集大量数据，其中包括乘客和行人的个人信息。保护这些数据至关重要。

个人数据收集

AV可以收集驾驶习惯、生物特征和位置等数据。这种数据非常敏感，可能被用于监视或歧视目的。需要制定明确的隐私法规，以管理数据的收集和使用。

网络安全

AV易受网络攻击，这些攻击可能导致事故或个人数据泄露。必须实施强有力的网络安全措施，以保护系统和数据。

解决方法

*监管框架：制定全面的监管框架，概述AV的安全标准、责任分配和隐私保护措施。

*行业合作：汽车制造商、技术公司和监管机构应合作，开发和实施安全、合乎道德的AV。

*公共教育：公众需要了解AV的好处和风险，以及如何安全、负责任地使用它们。

*研究和创新：持续的研究和创新对于解决AV安全和隐私方面的挑战至关重要。

*道德指南：制定道德指南，指导AV的开发、部署和使用，优先考虑乘客和行人安全以及隐私。

结论

无人驾驶车辆的伦理和法律挑战是复杂而紧迫的。通过采用多学科方法，包括监管、行业合作、公共教育、研究和道德指南，我们可以应对这些挑战，确保AV的安全、合乎道德和尊重隐私。第四部分数据收集与使用：道德与合法性数据收集与使用：道德与合法性

无人驾驶车辆（AV）依赖于大量的数据来训练其算法并做出决策。这些数据通常通过传感器、摄像头和GPS设备收集，可能包含敏感的个人信息，例如位置、速度和驾驶行为。因此，AV数据的收集和使用引发了重大的道德和法律问题。

道德考虑

*隐私侵犯：AV数据可以揭示个人行为模式、日常活动和社会联系，从而可能侵犯隐私。

*数据滥用：收集的数据可能会被用于未经个人同意的目的，例如监视、营销或歧视。

*透明度和控制：个人对自己的数据收集和使用的程度缺乏透明度和控制，这可能会损害信任并引发担忧。

*数据偏见：AV算法可能基于有偏的训练数据而产生有偏的结果，导致歧视或不公平待遇。

*社会影响：AV数据的广泛使用可能会导致社会监控的增加，从而削弱个人自由和自主权。

法律考虑

*数据保护法：许多国家都有法律，如欧盟通用数据保护条例（GDPR）和加州消费者隐私法（CCPA），旨在保护个人数据免遭未经授权的收集、使用和披露。

*知识产权法：AV数据可能受知识产权法保护，这可能会限制其使用和共享。

*执法和法律责任：执法机构可能寻求获取AV数据以进行调查或起诉，但这可能会与个人隐私权产生冲突。

*责任与赔偿：如果AV使用的错误或有偏的数据导致事故或损害，可能会引发有关责任和赔偿的法律问题。

*国际法规：AV数据的跨境流动受到国际法规的约束，这可能会对数据共享和使用造成复杂性。

解决道德和法律问题

为了解决这些道德和法律问题，需要采取以下措施：

*道德准则：制定关于AV数据收集和使用的道德准则，强调隐私、透明度和控制的重要性。

*加强数据保护：实施严格的数据保护措施，限制未经授权的数据收集、使用和披露。

*透明度和告知：向个人提供有关AV数据收集和使用方式的清晰和简洁的信息，并获得他们的明确同意。

*数据偏见减轻：开发和部署数据偏见减轻技术，以确保AV算法公平和公正。

*公共监督：建立公共监督机构，审查AV数据的收集和使用，并确保符合道德和法律标准。

通过采取这些措施，我们可以减轻AV数据收集和使用带来的道德和法律风险，并建立一个既尊重隐私又促进创新和进步的框架。第五部分监管框架制定：责任与标准监管框架制定：责任与标准

随着无人驾驶车辆(AV)技术的不断发展，构建全面的监管框架至关重要，以解决与责任和技术标准相关的伦理和法律挑战。

责任分配

在无人驾驶车辆的事故发生时，确定责任至关重要。明确的责任分配有助于促进安全，并确保肇事方承担责任。

*制造商责任：制造商应承担无人驾驶车辆设计、制造和测试的责任。这包括确保车辆符合技术标准，并安全可靠地运行。

*运营商责任：对于商业无人驾驶车辆运营商，应承担车辆运行、维护和监控的责任。运营商应确保车辆安全运行，并符合监管规定。

*驾驶员责任：虽然无人驾驶车辆被设计为自动化，但驾驶员仍然在某些情况下承担责任。例如，当车辆处于手动模式或司机因疏忽而导致事故时。

技术标准

设定明确的技术标准对于确保无人驾驶车辆的安全至关重要。这些标准应涵盖车辆性能、传感器技术、数据收集和处理以及网络安全等方面。

*安全标准：制定全面的安全标准，以确保无人驾驶车辆满足最严格的安全要求。这些标准应包括车辆动态稳定性、碰撞避免和主动安全系统。

*传感器技术标准：制定传感器技术标准，以确保无人驾驶车辆能够准确感知其周围环境。这包括对传感器性能、可靠性和耐用性的要求。

*数据收集和处理标准：制定数据收集和处理标准，以确保无人驾驶车辆以安全和负责任的方式使用数据。这包括对数据存储、使用和共享的规定。

*网络安全标准：制定网络安全标准，以保护无人驾驶车辆免受网络攻击和未经授权的访问。这包括对系统安全、数据加密和软件更新的要求。

监管框架实施

制定有效的监管框架后，需要对其进行实施和执行，以确保遵守和安全。

*执法：创建执法机制，以确保无人驾驶车辆制造商和运营商遵守监管标准。执法措施可能包括罚款、吊销执照和刑事制裁。

*监督：建立监督机构，对无人驾驶车辆行业进行持续监督。该机构应负责监控技术发展、检查车辆符合性以及评估公众安全风险。

*国际合作：与其他国家和国际组织合作，协调监管框架，确保无人驾驶车辆的全球安全和问责制。

持续评估和更新

随着无人驾驶车辆技术和环境的不断发展，对监管框架进行持续评估和更新至关重要。

*定期审查：定期审查监管框架，以确保其仍然有效并符合技术的进步。

*技术创新：监测技术创新，并根据需要调整监管标准，以跟上快速变化的行业。

*公众参与：征求公众意见，以了解他们的担忧和期望，并确保监管框架符合公众价值观。

通过建立一个清晰、全面和可执行的监管框架，我们可以解决无人驾驶车辆的伦理和法律挑战，促进安全创新和为公众提供信心。持续评估、更新和国际合作将确保该框架随着行业的不断发展而保持相关性和有效性。第六部分保险和责任：赔偿与覆盖范围关键词关键要点责任归属

1.确定责任方：在无人驾驶车辆事故中，责任方可能是车辆所有者、制造商、软件开发商或监管机构。需要明确各方的责任范围和边界。

2.过错认定：无人驾驶车辆事故的过错认定更具复杂性，需要考虑车辆的技术性能、驾驶员行为和道路环境等因素。

3.产品责任：车辆制造商和软件开发商对无人驾驶车辆的安全性和性能负有产品责任，可能承担事故责任。

赔偿范围

1.人身伤害赔偿：无人驾驶车辆事故造成的伤亡应得到公平合理的赔偿，包括医疗费用、误工费和精神损失。

2.财产损失赔偿：无人驾驶车辆事故造成的财产损失应得到全额赔偿，包括车辆损坏、基础设施受损和其他损失。

3.附加赔偿：在某些情况下，受害人可能有权获得附加赔偿，例如惩罚性赔偿或非经济性损失赔偿。

保险覆盖

1.传统汽车保险扩展：传统汽车保险可以扩展到涵盖无人驾驶车辆，但需要修改条款和费率。

2.专业无人驾驶保险：针对无人驾驶车辆的专门保险产品应运而生，提供更全面的覆盖范围和更低的保费。

3.责任限额和免赔额：无人驾驶车辆保险的责任限额和免赔额应根据事故风险和潜在损失确定。保险和责任：赔偿与覆盖范围

无人驾驶车辆(AV)的出现对汽车保险行业提出了重大挑战。与传统汽车不同，AV的保险责任并不总是那么清晰，因为它们在不同程度上依赖于自动化系统。这引发了一系列关于赔偿、责任和覆盖范围的问题。

责任的分配

在AV事故中，确定责任至关重要。责任可以分配给：

*车辆制造商：如果事故是由车辆设计或软件缺陷造成的，则制造商可能要承担责任。

*AV系统供应商：如果事故是由AV系统故障造成的，则供应商可能要承担责任。

*车主/驾驶员：如果事故是由驾驶员疏忽或违反交通法规造成的，则车主/驾驶员可能要承担责任。

为了解决责任问题，必须建立明确的法律框架。这需要考虑以下因素：

*自动化程度

*驾驶员参与程度

*事故类型

赔偿的范围

在AV事故中，赔偿的范围也可能与传统汽车事故不同。除了传统的人身伤害和财产损失，AV事故还可能涉及以下方面的损害赔偿：

*经济损失：例如，因事故造成的收入损失或医疗费用。

*非经济损失：例如，痛苦和折磨。

*惩罚性损害赔偿：作为对过失或鲁莽行为的惩罚。

赔偿的范围将取决于事故的具体情况、适用法律和保险合同的条款。

保险覆盖范围

保险公司必须制定专门针对AV的保险产品。这些产品需要提供以下方面的覆盖范围：

*对第三方的责任：承保对事故受害者的损害赔偿。

*对车主的责任：承保对车主自己的损失，例如车辆损坏或人员伤亡。

*碰撞保险：承保对AV本身的损坏。

*综合保险：承保对AV因非碰撞事故造成的损坏，例如火灾或盗窃。

保险费率将根据以下因素而有所不同：

*车辆的自动化程度

*驾驶员的驾驶记录

*事故发生率

*保险条款

数据共享和透明度

为了促进公平的赔偿和责任分配，AV制造商和保险公司必须共享数据和信息。这包括：

*AV系统性能数据

*事故数据

*驾驶员行为数据

数据共享将促进对AV安全性和可靠性的透明度，并帮助保险公司制定更准确的费率。

监管框架

为了解决AV保险的复杂问题，需要建立明确的监管框架。此框架应包括：

*明确的责任分配原则

*对赔偿范围的指导原则

*为AV制定保险产品的最低覆盖范围要求

*数据共享和透明度要求

有效的监管框架将有助于确保在AV事故后有公平的赔偿和清晰的责任。

结语

AV的保险和责任是一个不断发展的领域，需要解决许多复杂问题。通过建立清晰的法律框架、制定专门的保险产品、促进数据共享和建立监管框架，我们可以确保AV时代的公平赔偿和清晰责任。这将促进AV技术的安全和负责任的发展。第七部分公共接受度：信任和采用关键词关键要点【公共对自动驾驶汽车的接受度：信任和采用】

1.信任建立：公众对自动驾驶汽车的信任至关重要，需要通过透明度、沟通和展示安全记录来建立。

2.立法和监管：明确的立法和监管框架可以为制造商制定安全标准、提高公众信心和促进采用创造一个支持性的环境。

3.教育和外展：对自动驾驶汽车的技术和安全特征进行公共教育和外展活动对于消除误解和培养公众接受度至关重要。

【公众接受度：态度和感知】

公共接受度：信任和采用

无人驾驶车辆(AV)的广泛采用依赖于公众对这项新技术的信任和接受。信任建立在对AV安全性、可靠性和性能的信心之上。而采用需要公众愿意接受AV并将其纳入其日常生活中。

公众信任

建立公众对AV的信任至关重要。公众对AV安全性的担忧主要是基于对事故责任、黑客攻击和技术故障的担忧。以下策略可以帮助建立信任：

*公开透明：关于AV安全性和性能的公开透明的沟通至关重要。企业和监管机构应主动提供有关技术、测试和安全措施的信息。

*严格安全标准：制定和实施严格的安全标准是建立信任的基石。这些标准应涵盖AV的设计、测试和操作。

*第三方评估：独立第三方机构的评估可以提供关于AV安全性和可靠性的客观视角。

公众接受

除了信任之外，公众接受还需要愿意接受和使用AV。以下因素影响公众接受度：

*感知收益：公众必须相信AV将为他们提供明显的收益，例如减少事故、节省时间和提高舒适度。

*易用性：AV必须易于使用，即使对于没有技术背景的人也是如此。直观的用户界面和清晰的指令至关重要。

*社会影响：公众可能会对AV对就业、交通流和社会结构的影响感到担忧。解决这些担忧并强调AV的积极社会影响至关重要。

研究结果

研究表明，公众对AV的信任和接受程度因人而异。一些研究发现，年轻一代和男性更愿意接受AV。其他研究表明，对技术持怀疑态度的人和拥有良好驾驶记录的人对AV持谨慎态度。

社会经济影响

AV的采用可能对社会经济产生重大影响。AV有可能减少与交通事故相关的死亡和伤害，从而节省生命和金钱。它们还可以释放人们的时间，让他们从事其他活动，例如工作或休闲。此外，AV可以提高残疾人和老年人的流动性，让他们能够更独立地生活。

伦理影响

公众对AV的伦理影响日益关注。这些担忧包括：

*安全困境：AV如何在不可避免的情况下做出决定，例如在撞击行人或撞击另一辆车之间做出选择？

*数据隐私：AV将收集大量有关乘客和周围环境的数据。如何确保该数据的安全和隐私？

*公平接入：AV可能不适合所有人使用，例如残疾人或低收入人群。如何确保每个人都有机会受益于AV技术？

通过解决这些伦理问题，立法者和行业可以帮助建立公众对AV的信任和接受。

结论

公众对无人驾驶车辆的信任和接受对于其广泛采用至关重要。通过建立严格的安全标准、提供公开透明的信息以及解决公众的担忧，可以建立信任。通过关注用户易用性、强调社会经济效益并解决伦理影响，可以提高公众接受度。随着AV技术的不断发展，了解和适应公众的态度对于成功部署和整合这些车辆至关重要。第八部分法律修正：创新与权衡关键词关键要点法律责任与归属

1.无人驾驶车辆事故责任的确定，需要综合考虑技术故障、驾驶员干预、环境因素等复杂因素。

2.法律应明确界定无人驾驶车辆不同自主级别下的责任主体，是汽车制造商、技术提供商还是驾驶员。

3.需建立完善的保险制度，为无人驾驶车辆事故受害者提供有效保障。

数据共享与隐私保护

1.无人驾驶车辆大量收集驾驶数据，这些数据涉及个人隐私和安全，应受到严格保护。

2.法律应规范无人驾驶车企的数据使用和共享行为，明确数据权属、使用范围和保密义务。

3.需加强数据安全监管，防止个人信息泄露或被不当利用。

交通法规适应性

1.现行交通法规主要针对有人驾驶车辆，需根据无人驾驶技术特性进行修改完善。

2.法律应明确无人驾驶车辆的驾驶规范、交管执法方式和事故处理程序。

3.应考虑交通信号灯、路标标识等基础设施与无人驾驶需求的衔接。

国际合作与协调

1.无人驾驶车辆跨境通行将带来监管和法律适用问题。

2.国际社会需加强合作，制定统一的无人驾驶车辆监管标准和技术规范。

3.应促进不同国家和地区的法律体系相互衔接，避免法律冲突和监管障碍。

社会影响与伦理考量

1.无人驾驶技术将对就业市场、交通模式和社会结构产生重大影响。

2.法律应引导无人驾驶技术的健康发展，平衡技术进步与社会责任。

3.需重视无人驾驶车辆伦理问题，如事故责任分配、数据安全、隐私保护等。

技术演进与法律前瞻

1.无人驾驶技术正快速发展，法律监管需紧跟技术演进。

2.法律应制定具有前瞻性的框架，为未来无人驾驶技术的进一步发展提供指引。

3.需关注人工智能、大数据等技术的交叉影响，对法律体系的挑战和应对。法律修正：创新与权衡

无人驾驶车辆的出现对法律体系提出了严峻挑战，需要对现行法规进行调整，以适应这一新兴技术。法律修正旨在平衡创新与安全、隐私和公平等道德考量。

道德考量

*责任分配：在无人驾驶车辆事故中，谁应承担责任？是车辆制造商、软件开发商还是驾驶员？

*隐私担忧：无人驾驶车辆会收集大量数据，包括车