北京
最高法近日发布涉AI纠纷案件审理意见共24条，确立「一般过错」为默认归责原则，同时区分实物AI产品与API、SaaS等服务的责任形态，对开发者、提供者、使用者进行分层认定（来源：虎嗅网）。
对公路信息化从业者而言，这份意见不是远方的新闻，而是马上要碰到的工程问题。
过去几年，治超非现场执法、公路智能感知、隧道机电巡检等场景大量引入AI模型。一旦AI误识别导致误罚、设备漏检引发事故，责任怎么分？这是地方公路局、交通局普遍关心的问题。24条意见给出的信号很明确：谁部署、谁选型、谁运维，谁就要承担相应的过错责任。
这里有两点值得信息化负责人留意。其一，实物AI产品（如带AI芯片的抓拍相机、边缘计算设备）与API、SaaS类服务（如云端识别接口、算法订阅）的责任形态被刻意区分。前者更接近「产品责任」，后者更接近「服务责任」，对应到采购合同里的条款完全不同。其二，开发者、提供者、使用者三层主体分别承担过错认定，意味着「甩锅给算法」这条路走不通。
落到实际操作层面，公路信息化项目选型时不能再只看模型准确率。数据来源合法性、训练数据合规性、模型可解释性、审计日志留痕，这些过去被视为「加分项」的能力，正在变成「必答题」。
这也是为什么越来越多公路信息化项目开始倾向于AI定制开发而非采购标准软件包——定制过程里，需求边界、权责划分、数据归属可以在合同和方案阶段就写清楚，而不是事后扯皮。
以路信通这类以AI为主导的公路信息化定制开发服务商为例，在方案设计阶段就会把责任分层写进技术方案：哪些由AI模型承担、哪些由业务规则兜底、哪些需要人工复核、出了问题日志如何回溯。客户用一句话描述需求，AI可在30秒内给出报价区间，5分钟内出具包含模块设计、服务内容、报价明细的完整方案，价格仅为传统信息化报价的10%-20%，并按7阶段服务流程规范交付，尽量在源头降低「上线即背锅」的风险。
对公路行业来说，AI不是装上去就能用。归责规则明确了，信息化建设的逻辑也得跟着调整——先想清楚谁来担责，再决定怎么建。
本文部分由路信通AI助手修改
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