【法治汤旺】长安理论 | 用法治划清智能驾驶的责任边界

来源：市场资讯

（来源：汤旺政法）

智能驾驶的普及带来了一个不容回避的法律命题：当智能驾驶状态下的车辆发生事故，或者无人出租车在运营中造成损害，法律责任应当如何认定？伴随这一出行方式的快速铺开，侵权责任认定模糊、维权渠道不畅、裁判标准不一等制度性难题持续显现。以法治厘清责任边界、规范纠纷处置流程，既是保障受害者合法权益的迫切需要，也是为产业规范化发展划定规则边界的必然选择。

与传统机动车交通事故相比，智能驾驶场景下的侵权纠纷呈现一些新特征。其一，责任主体方面，传统事故的责任主体基本限定在驾驶人、车主与保险公司之间，而智能驾驶事故的侵权链条可能延伸至车辆生产者、算法与软件开发商、系统运营商、数据服务商以及远程安全管理方，责任归属更加复杂。其二，事故成因方面，智能驾驶事故的成因往往涉及算法决策、传感器性能、系统设计等专业技术问题，普通消费者既不具备判断能力，也难以获取存储在车企手中的行车数据和系统日志，举证面临更大困难。其三，法律适用缺乏统一规范依据。目前，部分城市已出台地方性规制文件，但国家层面尚无专项立法，司法实践主要依托《中华人民共和国民法典》《中华人民共和国道路交通安全法》《中华人民共和国产品质量法》等法律，在人机责任划分、归责原则适用、义务界定等方面缺乏明确规定，同案不同判的情形时有发生。解决这些问题，需要从责任归属、救济机制和源头治理等方面系统推进。

在“谁来担责”方面，关键是建立与自动化等级相匹配的归责框架。现行侵权责任体系以人的过错为建构基础，其预设的前提是驾驶人作为车辆运行的风险控制者，对损害发生具有可归责性。智能驾驶技术的介入改变了这一前提，随着智能系统逐步替代人类完成环境感知、行为决策和车辆操控，风险控制能力的分布已与传统驾驶场景大为不同。在现行法律框架内，应根据车辆自动化程度的不同作出分层处理。

《汽车驾驶自动化分级》国家标准将汽车驾驶自动化能力明确划分为0级至5级六个等级。其中，0—2级为“驾驶辅助”，系统辅助人类执行动态驾驶任务，驾驶主体仍为驾驶员，人对路况监控和随时接管的义务并未因辅助系统的存在而消减，事故责任可继续适用过错责任原则，与现行道路交通安全法的规定保持衔接。如果车企刻意模糊辅助驾驶与智能驾驶的概念，通过虚假宣传误导使用者过度依赖系统、放松驾驶管控，由此诱发事故的，车企需依据自身过错承担相应侵权责任。在3级“有条件自动驾驶”场景，系统可在特定情况下独立执行全部动态驾驶任务，仅在超出设计运行范围时向驾驶人发出接管请求。此时需要根据事故发生时风险控制的实际行使者来判断责任归属。若事故发生于系统自主运行期间，驾驶人已合理履行保持警觉和及时接管的义务，损害系因系统未能正确感知环境或作出恰当决策所致，则不宜将责任当然归于驾驶人，而应审查系统是否存在设计或算法缺陷；反之，若驾驶人未对有效的接管请求作出合理响应，则应当对由此造成的损害承担与其过错相匹配的责任。在4—5级高度及完全自动驾驶阶段，车辆运行完全由系统主导，过错责任原则的适用基础不复存在，事故纠纷纳入产品责任范畴更为适当。依照民法典的有关规定，若事故可归因于车辆系统的设计、算法或制造等产品缺陷，生产者、销售者应当承担无过错责任。

在“如何追责”方面，重点是完善举证规则与赔付体系，为受害者提供有效救济。智能驾驶事故定责高度依赖车辆运行数据和系统决策记录，受害者对这些关键证据通常难以掌握。继续适用“谁主张，谁举证”的举证规则，可能导致部分受害者因举证负担过重而影响权利救济的实际效果。对此，一是更为合理地分配举证责任。受害者是事故的亲历者，对于损害的发生以及事故发生时车辆处于智能驾驶模式等基本事实，应当承担举证责任；系统是否存在缺陷、数据记录是否完整真实，则由车企承担举证责任。车企无法完成举证或存在隐匿、篡改数据情形的，司法机关可依据既有证据规则作出推定。二是进一步优化赔付规则。智能驾驶事故涉及技术鉴定和数据核验，定责往往耗时较久，而受害者在人身救治、财产修复等方面的支出需求通常较为迫切，赔付机制有必要先行发挥作用。近期，北京启动智能网联新能源汽车商业保险开发应用，探索将智能驾驶导致的交通事故风险纳入保障范围，并建立先行赔付、事后追偿机制，为理顺现行救济和终局追偿之间的关系提供了可行思路。同时，目前已有地方探索补充性保障机制。例如，武汉市于2025年施行的《智能网联汽车发展促进条例》鼓励相关企业、社会组织等联合设立社会风险基金，对因责任难以认定等原因不能及时得到赔偿的当事人先予补偿。在责任认定一时难以完成的情况下，通过社会风险基金为受害者提供先行医疗救助和基本损失补偿，有助于弥补司法程序在时效上的局限。

在“如何预防”方面，需要完善事前监管，从源头减少侵权纠纷的发生。一方面，落实包容审慎监管理念，通过监管沙盒等制度工具，允许企业在划定的测试区域、限定的运行场景内开展技术研发与商业化测试，为技术创新提供合法合规的试错空间。另一方面，落实常态化监管。市场准入标准应当覆盖算法安全验证、数据合规审查、功能安全评估等指标，确保进入公共道路的智能驾驶系统已经过充分的安全性检验。同时，加强产品宣传监管，对模糊功能边界、夸大系统能力、误导消费者形成不合理安全期待的行为，应当依法予以规制，引导企业将安全理念贯穿研发、生产和推广的全过程，从源头上降低侵权风险的发生概率。