随着人工智能技术在自动驾驶领域的快速发展，全球多个法域已相继通过立法和政策指引来规范这些技术的安全使用。当自动驾驶系统逐步取代人类驾驶员，交通事故的责任认定将发生根本性变化——这对保险业的影响将是颠覆性的。
英国央行曾在一份报告中预测：自动化预计将使交通事故减少三分之二，欺诈减少60%，车辆盗窃率降低50%——但同时，软件相关故障的发生率将增加。人伤索赔占比预计将从46%上升到60%。
近日，一篇题为《比较自动驾驶汽车事故治理中的损害赔偿责任框架》的学术论文，对不同法系的代表性法域进行了系统研究，总结出自动驾驶事故责任的四种主要框架：驾驶人责任框架、系统责任框架、制造商或运营商责任框架和复合责任框架。
今天，我们就来深度拆解这篇研究，看看全球自动驾驶责任框架的现状、困境，以及对中国保险业的启示。
一、四种责任框架概述
随着自动化程度从L0到L5逐步提升，车辆控制权从人类驾驶员向系统转移，各国根据自身法律传统和技术发展阶段，采取了不同的责任分配模式。
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| 驾驶人责任框架 | | | |
| 系统责任框架 | | | |
| 制造商或运营商责任框架 | | | |
| 复合责任框架 | | | |
二、驾驶人责任框架：适用与困境
（一）适用场景
驾驶人责任框架主要适用于L2及以下自动化场景——此时车辆控制权主要由人类驾驶员掌握，驾驶员被视为交通事故的主要责任方。
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| 《道路交通安全法》《民法典》侵权责任编，辅以法院关于道路交通事故责任的相关司法解释 |
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（二）核心困境
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| 困境一：责任过度集中 | 在L2及以下辅助驾驶场景中，系统的实时感知、路径规划、速度调节、碰撞预测和紧急反应仍会影响车辆运行。若责任规则仍将驾驶员视为唯一责任人，制造商、系统供应商和运营方的责任边界将变得模糊 |
| 困境二：举证负担过重 | 以中国为例，2016年和2021年的特斯拉交通事故中，大多数涉及辅助驾驶技术的产品责任索赔均未成功。驾驶员往往无法获取关键证据或满足证明标准，被告也常以安全或保密为由拒绝提供完整数据 |
| 困境三：与高阶自动驾驶的衔接不足 | 随着自动化程度提升，驾驶人责任框架的理论正当性和实践功能将面临更大挑战 |
三、系统责任框架：创新与挑战
（一）适用场景
系统责任框架主要适用于L3及以上自动驾驶等级。其核心机制是设立授权自驾驶实体（ASDE），将此前分散于多个商业实体的安全和合规责任集中化。
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| 2018年《自动与电动汽车法案》（AEVA 2018）；2024年《自动驾驶车辆法案》（AVA 2024） |
（二）核心机制
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| 授权自驾驶实体 | |
| “无不安全行为”标准 | |
| 保险人先行赔付机制 | |
（三）核心困境
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| 困境一：责任负担过重 | 授权企业必须承担自动驾驶系统全面安全和监管合规的持续责任，远超传统制造职责和售后责任，包括性能分析、远程软件更新、实时风险监控，实质性增加合规成本 |
| 困境二：事实认定规则不明确 | 现代车辆每小时产生约25GB数据，而自动驾驶车辆每小时约产生3600GB数据。英国缺乏关于数据所有权、组织、存储或披露的统一规定 |
| 困境三：保险人面临巨大压力 | 保险人通常需要先赔偿受害者，再向其他潜在责任方追偿，增加了救济的复杂性和成本。人伤索赔占比预计将从46%上升到60% |
四、制造商或运营商责任框架：分工与模糊
（一）适用场景
基于技术控制和产品安全，该框架将事故主要责任分配给在系统开发、生产、运营和维护过程中拥有技术权力和安全义务的法律实体。
（二）核心困境
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| 困境一：责任边界模糊 | 以2018年Uber自动驾驶车辆与行人相撞事故为例，网约车服务提供商、技术供应商和车辆制造商均面临侵权索赔。尽管职能不同，但在系统运行过程中区分“产品缺陷责任”与“运营管理责任”十分困难 |
| 困境二：运营商责任正当性质疑 | 运营商通常负责日常车辆运营和维护，但并不控制核心算法或系统更新。向资本有限的运营商施加高额赔偿，与“谁控制风险谁承担责任”的原则相悖，也可能损害受害者赔偿 |
五、复合责任框架：灵活与碎片
（一）适用场景
适用于L2到高阶自动化的过渡阶段。在此阶段，系统在特定条件下控制车辆，但人类驾驶员仍保留干预义务。根据控制力、过错和合规性，责任在多主体间分配。
（二）两条主要路径
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| 无过错赔偿+事后追偿 | 美国、澳大利亚：强制性保险或无过错机制提供即时受害者救济；若发现产品缺陷或运营过失，再通过侵权或产品责任规则内部追偿 |
| 司法动态责任分配 | 加拿大安大略省《过失法》：允许法院根据控制能力、注意义务和因果关系在个案中分配过错比例 |
（三）核心困境
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| 立法碎片化 | 复合责任框架对现有交通事故救济路径存在较强的路径依赖，导致立法碎片化和适用冲突 |
| 地区差异巨大 | 美国各州之间或澳大利亚各领地之间，在无过错赔偿范围和责任限额方面存在显著差异 |
| 诉讼成本高、结果不确定 | 涉及软件和基础设施供应商的复杂事故通常需要大量技术证据，依赖司法裁量会增加诉讼成本、延长诉讼时间 |
六、优化路径：四大责任框架的改革方向
（一）驾驶人责任框架改革
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| 明确驾驶员可控责任边界 | |
| 定义系统接管判定标准 | |
| 引入分层保险结构 | 传统机动车保险覆盖驾驶员相关行为风险；系统相关损失通过智能驾驶补充保险或系统缺陷责任险解决 |
| 增设补充责任机制 | 制造商、系统供应商和运营商应在其技术控制水平相称的范围内承担额外义务 |
（二）系统责任框架改革
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| 限定系统提供商责任范围 | 仅对算法安全、系统可靠性、空中更新管理和风险预警机制等可控风险负责 |
| 明确自动驾驶模式判定标准 | 包括模式选择、系统架构、警告通知、系统启动和退出时间等 |
| 建立标准化数据记录和访问制度 | 传感器输出、系统日志、远程监控记录必须符合国家标准格式；监管机构、法院和保险人可依法访问数据 |
（三）制造商或运营商责任框架改革
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| 外部连带责任 | 法律可推定自动驾驶模式下发生的交通事故由制造商和运营商承担连带责任，确保受害者及时获得足额赔偿 |
| 内部分层追偿 | 算法问题、设计缺陷、软件升级缺陷 → 制造商负责；维护不当、违规运营、超出运营设计域使用 → 主要归责于运营商 |
| 配套保障机制 | 强制购买专用自动驾驶车辆责任险；重大损失可通过再保险或赔偿基金缓解 |
（四）复合责任框架改革
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| 短期措施 | 确保所有相关方均可参与诉讼；应用多元化责任分配模型 |
| 中期措施 | 将严格责任、产品责任和过错责任整合到统一规范结构中，明确适用条件和优先顺序 |
| 长期措施 | 建立统一裁判实践和专门案例数据库；高级法院在典型案例中明确各类责任的适用框架 |
七、对保险业的启示
启示一：产品形态将发生根本变化
随着自动驾驶普及，传统车险的核心风险（人为失误）将大幅降低，但新的风险（系统故障、网络安全、软件缺陷）将上升。
启示二：数据能力成为核心竞争力
自动驾驶车辆产生海量数据（每小时约3600GB），事故原因分析极度依赖这些数据。
启示三：追偿机制更加复杂
在“保险人先行赔付”机制下，保险公司需要先赔偿受害者，再向其他责任方追偿。
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| 提高案件调查能力 | |
| 加强法务追偿能力 | |
| 建立跨行业协作机制 | 与汽车制造商、科技公司、基础设施运营商建立合作关系 |
启示四：风险减量服务价值凸显
自动驾驶技术本身可以显著减少事故，但保险公司可以更进一步。
启示五：国际合作日益重要
自动驾驶是全球性技术，各国责任框架差异巨大。
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| 关注国际立法动态 | |
| 为跨境运营提供保障 | |
| 参与国际规则制定 | |
启示六：新险种开发空间广阔
研究提出的配套保障机制为保险业提供了新的产品方向。
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| 自动驾驶车辆责任险 | |
| 系统缺陷责任险 | |
| 网络安全保险 | |
| 再保险和赔偿基金 | |
八、结语
自动驾驶技术正在重塑汽车行业，也将重塑保险业。
英国央行的预测显示：事故减少三分之二、欺诈减少60%、盗窃率降低50%——这些对保险公司而言既是挑战也是机遇。
挑战在于：传统车险保费规模可能大幅萎缩； 机遇在于：新险种、新服务、新市场将应运而生。
那些能够提前布局数据分析能力、参与标准制定、开发创新产品的保险公司，将在自动驾驶时代占据先机。
浙夜闻风听雨，与保险同路人共勉。
文件来源：B. Liu, Q. Chen, Z. Zhao. Comparing Liability Frameworks for Damages in Autonomous Vehicle Accidents. World Electric Vehicle Journal, 2026, 17(1), 7.
