关注 | 从“知情同意”到“黑匣子记录”：构建自动驾驶时代的法律2.0框架

智能驾驶的治理需要平衡好技术发展与法治的关系，核心在于构建“精准适配、适度超前、创新包容”的监管框架，避免出现“立法过严抑制发展”或“监管滞后滋生风险”的两种极端。

原文 ：《用法治之手握紧智能驾驶的“方向盘”》

作者 |华东政法大学政府管理学院 游腾飞 李远涛

图片 |网络

当前我国对智能驾驶的治理以“安全与创新并行”为核心目标，通过国家政策引导与地方立法试点相结合的方式推进，但整体仍面临立法相对滞后、责任划分模糊等挑战。法治不是“紧急刹车”，而是“方向盘”。智能驾驶的治理需要平衡好技术发展与法治的关系，核心在于构建“精准适配、适度超前、创新包容”的监管框架，避免出现“立法过严抑制发展”或“监管滞后滋生风险”的两种极端。通过构建动态适配、风险可控的监管框架，以技术分级实施差异化责任划分，通过沙盒机制允许有限试错，建立数据驱动的弹性法规体系，方能平衡安全底线与创新空间。

当前智能驾驶法律规制的现状国家层面以《道路交通安全法》《民法典》为基础，辅以工信部、交通运输部等发布的《智能网联汽车准入和上路通行试点通知》《自动驾驶汽车运输安全服务指南》等政策，明确L3/L4级别车辆准入试点、保险赔偿机制和运营安全要求。其中，工信部发布的《汽车驾驶自动化分级》将自动驾驶分为L0—L5级，明确各等级技术要求及驾驶员义务，为责任划分提供依据。此外，地方立法先行先试。北京、上海、深圳等50余个城市已出台地方性法规，如《北京市自动驾驶汽车条例》允许L3级车辆上路，探索事故责任划分和数据安全规范。地方立法受限于上位法（《道路交通安全法》未明确自动驾驶定义），无法突破传统责任框架，例如无法直接规定车企为L4级事故的法定责任主体。

智能驾驶法律规制的核心挑战首先，存在责任主体多元化与归责困难。智能驾驶涉及车企、软件开发商、数据服务商、驾驶员等多方主体。事故责任需根据技术缺陷、人为操作、系统误判等综合判定。例如，若传感器故障导致事故，需界定是硬件缺陷还是算法问题。此外，对于智能驾驶分类中非高度驾驶自动化的情形，其交通事故归责可以适用道路交通安全法第76条建立起来的以过错为核心的责任分配机制。而在高级别的自动驾驶（L4）和完全自动驾驶（L5）的状态下，驾驶员的功能和责任不清晰，或者不存在驾驶员角色，是否适用道路交通法第76条，还是应该适用产品责任法的有关归责，需要视情况予以区分。

其次，需考虑数据安全与隐私保护并重。智能网联汽车的安全出行依赖大量用户个人数据采集，这就需要平衡技术创新与《个人信息保护法》《网络安全法》的合规要求。但跨境数据传输、数据采集边界等仍存在法律模糊地带。目前，我国民法典、网络安全法等法律已就个人信息、隐私的保护提供了基础性规范。已有的基础规范和拟议中的立法确定的个人信息保护制度，包括智能汽车企业在进行商业行为时，处理用户个人信息时应遵循“知情-同意”的基本要求，审慎采集和运用个人敏感信息，严格限制对个人敏感信息进行自动化无约束处理等。在智能汽车行驶过程中，为监测司机是否疲劳驾驶客观上需要收集司机面部信息。尽管这一主张可以从符合重大合法利益或公共利益需要的角度得到支持，但仍需获得用户同意。

最后，要解决技术超前性与法律滞后性之间的矛盾。智能驾驶技术正处于快速发展期，现行法律基于传统驾驶场景设计，难以适应自动驾驶的决策逻辑。一方面，智能驾驶具有较强的技术性，相关立法者很难结合技术特点进行针对性立法；另一方面，智能驾驶技术日新月异，导致立法滞后性问题凸显。此外，智能驾驶算法伦理也面临绕不开的机器伦理困境。例如，智能驾驶系统在紧急避险时存在算法伦理决策中的“电车难题”，系统在紧急情况下选择“最小化伤害”（如保护乘客还是行人）的伦理决策是否合法，尚无明确规定。

未来智能驾驶治理的完善方向首先，明确责任主体与保险机制。建议借鉴欧盟《自动驾驶车辆责任指令》，建立“技术责任险”，由车企投保以覆盖系统故障风险；同时细化驾驶员与系统的权责切换规则。

其次，构建统一技术标准与测试规范。推动传感器精度、算法透明度等强制性国标制定，建立国家级测试认证体系，避免地方立法碎片化。

再次，尽快划定伦理与安全底线。通过立法要求车企公开自动驾驶决策逻辑的伦理框架（如优先保护行人原则），并设置“黑匣子”记录事故前系统状态，便于责任追溯。

最后，积极参与国际协作与跨境治理。参与联合国《自动驾驶汽车框架公约》制定，协调跨国数据流动、交通事故管辖权等规则，避免法律冲突。

文章为社会科学报“思想工坊”融媒体原创出品，原载于社会科学报第1952期第4版，未经允许禁止转载，文中内容仅代表作者观点，不代表本报立场。

本期责编：潘 颜

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