自动驾驶与法律的博弈:当机器掌权,责任归谁?

上一期“焦点实验室”，小米交付中心撞人事故：驾驶人与场地方的责任边界分析根据目前媒体报道确认的“人驾”状态及“误踩电门”这一直接原因，事故的主要责任大概率将由驾驶人承担。明确提醒所有车主，无论车辆智能化程度多高，在实际驾驶中，驾驶人永远是安全的第一责任人。

智能驾驶近十年间，快速发展。从科学模拟的实验室，逐渐走向了千家万户。

智能驾驶按照“国际汽车工程师协会(SAE International)”评级及我国市场监管总局、国家标准化管理委员会批准发布的《汽车驾驶自动化分级》国家推荐标准，主要分为L1-L5五个等级。这个标准被广泛接受并用于描述自动驾驶能力和法律法规制作的标准中。其中，L0代表没有自动化，而L5代表完全自动化，即在所有条件下都能实现自动驾驶。 

智驾渗透率飙升

归责争议与司法判例的现实回应

据交通管理部门通报，截至2025年9月底，全国机动车保有量已达4.6亿辆，较2012年10月的2.38亿辆翻了一番。机动车保有量大幅增加的同时，智驾车的渗透率也在不断攀升。相关数据显示，新车市场中L2级别的装配量占比超过四成，预计未来几年将突破80%。

智驾占比不断攀升的同时，交通事故发生时的责任判定逐渐成为争议。人与智能系统之间的责任边界该如何划分？人工智能在拓展人类能力的同时，能否减轻甚至转移人的法律责任？

图片来源于Vehicle

2025年9月《人民法院报》报道了北京市东城区人民法院的判例；其中当事人闫某某在2023年某天夜里醉酒后，启动汽车智能驾驶功能醉酒驾驶汽车，法院最终以危险驾驶罪判处被告人闫某某拘役三个月，并处罚金6000元。

根据相关判例和法院观点，当前阶段的自动驾驶技术仍属于辅助驾驶范畴，车辆对驾驶员的依赖性较高，车辆行驶安全的最终责任人仍是驾驶者。类似闫某某醉酒后驾驶机动车在道路上行驶，已构成危险驾驶罪，该罪的构成要件与车辆智能驾驶情况无关。

从类似的判例来看，我国允许上路的辅助驾驶大多不超过L2级别，也就是系统仅提供有限的辅助驾驶功能，这要求驾驶人仍要持续对路况进行观察，随时预判风险，驾驶人也依然是交通事故的主要责任人。

L3 级准入落地

自动驾驶 “试验田” 驶入快车道

2025年12月15日，工业和信息化部附条件许可了南北各一家汽车企业提交的搭载L3级有条件自动驾驶功能的智能网联汽车产品准入申请。虽为附条件的许可，但这依然改变了现有的智能驾驶落地的格局。意味着目标和事件探测与响应的对象从驾驶员变为了系统。

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两类L3智驾级别的纯电动轿车分别为长安牌SC7000AARBEV型纯电动轿车可以在重庆市内环快速路、新内环快速路（高滩岩立交—赖家桥立交）及渝都大道（人和立交一机场立交）等路段开启高速公路和城市快速路单车道内的自动驾驶功能；极狐牌BJ7001A61NBEV型纯电动轿车可以在北京市京台高速（大兴区旧宫新桥一机场北线高速）、机场北线高速（大渠南桥一大兴机场高速）及大兴机场高速（南六环一机场北线高速）等路段开启高速公路和城市快速路单车道内的自动驾驶功能。

这标志着我国智能网联汽车准入和上路通行试点正式进入上路试点阶段。

事实上，在国家层面，自动驾驶与智联网相关的技术革新早已受到关注，并制定相匹配的规章。工信部印发《关于加强智能网联汽车生产企业及产品准入管理的意见》，交通运输部发布《自动驾驶汽车运输安全服务指南（试行）》，工信部、公安部、住建部、交通运输部联合印发《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》，推荐性国家标准《汽车驾驶自动化分级》（GB/T 40429-2021）也已实施，初步构建了从产品准入到运输运营的基础合规框架。

“十五五”规划亦提出“完善公共安全体系，推动公共安全治理模式向事前预防转型”。

但是，早已在武汉、北京等地运营的自动驾驶的萝卜快跑究竟能跑多快？自动驾驶是否已经走入了快车道？在智能驾驶与伦理道德相碰撞时，又该如何判断？电车难题又该如何面对？

比如，在无法有效制动的情况下，是优先保护车上人员还是该保全第三人的生命，为了避免损失，是否允许对他人人身造成看似较小的损害？

责任主体多元化

数据、算法与制造商的归责博弈

目前，现行道路交通安全法仍以有人驾驶及人为过错为中心，针对L3及以上级别的智能驾驶仍存在的“上位法真空”的现象。

那么，当智能驾驶或自动驾驶让以人为过错为中心的责任认定方式无效，责任主体出现多元化与模糊化的趋势，地图数据、机器算法、汽车制造商，究竟谁才是“罪魁祸首”？法律关系界定变得困难。

一个比较具象化的呈现是：目前在保险体系内尚没有一种针对非人本位的保险产品，保险产品的原则和逻辑也尚未有定论。德国的《自动驾驶法》明确L4车辆责任主要由制造商承担，并强制要求配备技术监督员（非实时驾驶）；英国提出“单一保险公司”模式（Single Insurer Model），简化消费者索赔流程，由车主保险公司先行赔付，再由其向责任方（如制造商）追偿。借鉴国内外经验，我们可以建立一套系统可靠性评级+保费浮动的机制，推动完善智能驾驶模式下的保险责任变革。

我国目前在武汉、北京亦庄运行的萝卜快跑，也已经在针对保险问题进行探索。京东无人配送的模式，也在探索多元化的保险逻辑。围绕自动驾驶系统高度软件化、算法黑盒化、责任主体多元化的现象，可以看到相关的学界探索 : 中国政法大学教授、人工智能法研究院院长张凌寒建议，未来制度设计应坚持“技术分层、责任多元、数据实证”的原则。从修订道路交通安全法，确立自动驾驶状态的识别机制与系统接管的责任分层模式，到适时修订刑法相关条款，明确研发者的刑事责任边界，再到完善配套民法典与保险法相关制度，设立人工智能驾驶专属责任保险，探索建立“算法合理性审查标准”，使算法决策行为可回溯、可验证、可归责。

1956年美国达特茅斯会议上，麦卡锡在该会议中提出，人工智能是“关于智能计算机程序的科学”，自此，人工智能概念提出。随着算力、数据、算法的不断迭代，人工智能也将带来以数据风险与算法风险为代表的新型风险，自动驾驶带来的归责困境、人工智能在遇到电车难题时的处理逻辑、其他可能被用于实施违法、犯罪活动的领域。基于第三次工业革命产生的工商业时代的法律体系，依然无法全面回应人工智能时代的问题。

法律的滞后性源于市场经济的发展是无限的，但在技术狂奔的路上，不能缺少法律法规的护航。从L2级辅助驾驶的驾驶员归责，到L3级后续自动驾驶的归责难题，每一步都在倒逼法律体系完成自我迭代。

技术创新不应以牺牲安全为代价，算法迭代更不能脱离伦理与规则的约束。正如张凌寒教授所倡导的 “技术分层、责任多元、数据实证” 原则，未来的制度构建，既需要明确制造商、研发者、使用者的责任边界，也需要破解算法黑盒的透明化难题，更需要建立适配智能驾驶的保险与救济机制。

当无自动驾驶从 “试验田” 驶向 “寻常路”，我们期待的不仅是更智能的出行，更是更公平的规则、更可靠的安全保障。法律或许无法预判技术的每一种可能，但可以通过制度设计守住生命至上的底线，让技术进步与规则完善同频共振，这正是自动驾驶与法律博弈的终极意义。