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自动驾驶交通事故侵权责任认定的制度进路
文章字数：2036
当自动驾驶汽车行驶于城市道路，一旦与行人或其他车辆发生碰撞，责任究竟该由驾驶员、车企还是算法承担？这一现实问题正随着技术普及日益凸显其迫切性。近年来，人工智能技术正推动自动驾驶汽车从实验室加速驶向街头。目前，我国已建成17个国家级智能网联汽车测试区，开放测试道路总里程超3.2万公里，累计发放测试牌照逾7700张。然而，技术革新的速度远超法律规制的步伐，自动驾驶交通事故责任认定陷入主体模糊、归责冲突、救济不畅的困境。因此，构建贴合实践的责任认定制度，成为保障公众安全与产业发展的关键。
一、自动驾驶交通事故侵权责任认定的现实难题
（一）责任主体陷入“人车之争”。在传统交通事故中，人类驾驶员是核心责任主体，但自动驾驶技术打破了这一格局。L2-L4级“人机混合驾驶”模式下，车辆运行时而由系统主导、时而需人类接管，其支配权与利益归属权出现分离。2023年深圳某自动驾驶出租车事故中，车企称驾驶员未履行接管义务，驾驶员则反驳系统未给出有效提示，最终因缺乏统一标准，责任划分陷入僵局。当前，部分学者主张赋予自动驾驶系统有限法律人格，也有观点坚持其本质是“物”。
（二）归责原则难以适配技术特性。现行《中华人民共和国道路交通安全法》的过错责任与无过错责任原则，在自动驾驶场景下显得力不从心。纯自动驾驶模式中，人类不直接操控车辆，主观过错难以认定；若机械适用无过错责任，让未支配车辆的车主担责，显然有违公平。同时，产品责任认定更为棘手：算法缺陷的隐蔽性使受害者难以证明产品出厂时存在问题，算法“黑箱”又导致缺陷与损害的因果关系难以追溯。有观点主张车企承担无过错责任，却可能加重其研发负担；也有声音坚持传统过错责任，却让受害人举证困难，实践中受害人常因归责不明而无法获赔。
（三）救济机制难以满足实践需求。现有的保险制度围绕人类驾驶员设计，无法应对自动驾驶的多元风险。一方面，自动驾驶汽车是否应纳入机动车保险，全国尚无统一标准；另一方面，责任主体多元化导致投保混乱，传统车主投保模式难以覆盖生产者、设计者等核心主体。更关键的是，现有保险未涵盖算法故障、数据泄露等新型风险。事故发生后，受害人往往“理赔无依据、追责无对象”，既损害自身权益，也影响公众对自动驾驶技术的信任。
二、自动驾驶交通事故侵权责任认定制度构建的核心思路
（一）以技术分级和场景分类为基础。自动驾驶技术分级决定责任认定不能“一刀切”。依据我国《汽车驾驶自动化分级》，L0-L1级辅助驾驶可适用传统规则；L2-L4级“人机混合驾驶”需区分实际控制主体定责；L5级完全自动驾驶则需重建责任逻辑。不同场景的风险差异显著：道路测试阶段侧重保护公众安全，对车企适用更严格的责任；商业运营阶段需平衡效率与权益，兼顾各方利益。
（二）平衡技术创新与权益保障。制度设计需把握“风险与责任匹配、权利与义务对等”原则。车企享受技术带来的商业利益，应承担系统安全保障、缺陷召回等责任；使用者享受出行便利，需履行注意义务和接管义务。既不能过度规制抑制创新，也不能放任发展忽视权益保障。唯有让各方合理分担风险，才能实现技术与权益的双赢。
（三）推动技术与制度协同发力。责任认定离不开技术支撑，技术应用也需要制度约束。通过数据记录、算法透明化还原事故真相，为责任划分提供依据；通过法律明确技术应用边界，防止企业以“技术保密”逃避责任。
三、完善自动驾驶交通事故侵权责任认定制度的实践路径
（一）建立基于驾驶模式的分级责任机制。结合技术分级与驾驶模式，建立清晰责任规则：纯自动驾驶模式下，因系统缺陷或算法漏洞导致的事故，由车企、设计者承担产品责任；使用者未履行接管义务引发的事故，则由其承担主要责任；人工驾驶模式下，直接适用传统责任规则。同时，建议在车内安装运行监控装置，记录驾驶模式切换、系统运作及驾驶员干预情况，形成完整的责任追溯链条。此外，明确车联网、地图服务商的补充责任，构建全链条责任体系。
（二）构建技术赋能的事实认定体系。推广“黑匣子”技术，统一采集车辆速度、系统决策、驾驶员操作、路面环境等关键数据；建立全国统一的事故数据共享平台，规范数据存储、调取流程，兼顾数据真实性与个人隐私保护。针对算法“黑箱”问题，实行举证责任倒置，由车企证明算法合规；若车企无法证明系统无缺陷，即推定其存在过错，以减轻受害人举证压力。
（三）完善软硬结合的法律规制框架。推动《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》修订，明确自动驾驶汽车的法律地位、责任主体与赔偿机制，确立“分级监管”思路。行业主管部门应制定系统安全标准、数据记录规范，鼓励企业通过行业自律形成灵活的行为规范。
四、结语
自动驾驶的普及不仅是技术的胜利，更是法治文明的进阶。当自动驾驶技术逐渐兴起，责任认定制度便不能停留在传统框架内。构建科学合理的责任认定制度，需立足技术现状与实践需求，通过分级定责、技术赋能、法律协同破解难题。唯有让法律规则与技术创新同频共振，才能为智能出行筑牢安全防线，让自动驾驶汽车真正驶向更安全、更可信的未来。
一、自动驾驶交通事故侵权责任认定的现实难题
（一）责任主体陷入“人车之争”。在传统交通事故中，人类驾驶员是核心责任主体，但自动驾驶技术打破了这一格局。L2-L4级“人机混合驾驶”模式下，车辆运行时而由系统主导、时而需人类接管，其支配权与利益归属权出现分离。2023年深圳某自动驾驶出租车事故中，车企称驾驶员未履行接管义务，驾驶员则反驳系统未给出有效提示，最终因缺乏统一标准，责任划分陷入僵局。当前，部分学者主张赋予自动驾驶系统有限法律人格，也有观点坚持其本质是“物”。
（二）归责原则难以适配技术特性。现行《中华人民共和国道路交通安全法》的过错责任与无过错责任原则，在自动驾驶场景下显得力不从心。纯自动驾驶模式中，人类不直接操控车辆，主观过错难以认定；若机械适用无过错责任，让未支配车辆的车主担责，显然有违公平。同时，产品责任认定更为棘手：算法缺陷的隐蔽性使受害者难以证明产品出厂时存在问题，算法“黑箱”又导致缺陷与损害的因果关系难以追溯。有观点主张车企承担无过错责任，却可能加重其研发负担；也有声音坚持传统过错责任，却让受害人举证困难，实践中受害人常因归责不明而无法获赔。
（三）救济机制难以满足实践需求。现有的保险制度围绕人类驾驶员设计，无法应对自动驾驶的多元风险。一方面，自动驾驶汽车是否应纳入机动车保险，全国尚无统一标准；另一方面，责任主体多元化导致投保混乱，传统车主投保模式难以覆盖生产者、设计者等核心主体。更关键的是，现有保险未涵盖算法故障、数据泄露等新型风险。事故发生后，受害人往往“理赔无依据、追责无对象”，既损害自身权益，也影响公众对自动驾驶技术的信任。
二、自动驾驶交通事故侵权责任认定制度构建的核心思路
（一）以技术分级和场景分类为基础。自动驾驶技术分级决定责任认定不能“一刀切”。依据我国《汽车驾驶自动化分级》，L0-L1级辅助驾驶可适用传统规则；L2-L4级“人机混合驾驶”需区分实际控制主体定责；L5级完全自动驾驶则需重建责任逻辑。不同场景的风险差异显著：道路测试阶段侧重保护公众安全，对车企适用更严格的责任；商业运营阶段需平衡效率与权益，兼顾各方利益。
（二）平衡技术创新与权益保障。制度设计需把握“风险与责任匹配、权利与义务对等”原则。车企享受技术带来的商业利益，应承担系统安全保障、缺陷召回等责任；使用者享受出行便利，需履行注意义务和接管义务。既不能过度规制抑制创新，也不能放任发展忽视权益保障。唯有让各方合理分担风险，才能实现技术与权益的双赢。
（三）推动技术与制度协同发力。责任认定离不开技术支撑，技术应用也需要制度约束。通过数据记录、算法透明化还原事故真相，为责任划分提供依据；通过法律明确技术应用边界，防止企业以“技术保密”逃避责任。
三、完善自动驾驶交通事故侵权责任认定制度的实践路径
（一）建立基于驾驶模式的分级责任机制。结合技术分级与驾驶模式，建立清晰责任规则：纯自动驾驶模式下，因系统缺陷或算法漏洞导致的事故，由车企、设计者承担产品责任；使用者未履行接管义务引发的事故，则由其承担主要责任；人工驾驶模式下，直接适用传统责任规则。同时，建议在车内安装运行监控装置，记录驾驶模式切换、系统运作及驾驶员干预情况，形成完整的责任追溯链条。此外，明确车联网、地图服务商的补充责任，构建全链条责任体系。
（二）构建技术赋能的事实认定体系。推广“黑匣子”技术，统一采集车辆速度、系统决策、驾驶员操作、路面环境等关键数据；建立全国统一的事故数据共享平台，规范数据存储、调取流程，兼顾数据真实性与个人隐私保护。针对算法“黑箱”问题，实行举证责任倒置，由车企证明算法合规；若车企无法证明系统无缺陷，即推定其存在过错，以减轻受害人举证压力。
（三）完善软硬结合的法律规制框架。推动《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》修订，明确自动驾驶汽车的法律地位、责任主体与赔偿机制，确立“分级监管”思路。行业主管部门应制定系统安全标准、数据记录规范，鼓励企业通过行业自律形成灵活的行为规范。
四、结语
自动驾驶的普及不仅是技术的胜利，更是法治文明的进阶。当自动驾驶技术逐渐兴起，责任认定制度便不能停留在传统框架内。构建科学合理的责任认定制度，需立足技术现状与实践需求，通过分级定责、技术赋能、法律协同破解难题。唯有让法律规则与技术创新同频共振，才能为智能出行筑牢安全防线，让自动驾驶汽车真正驶向更安全、更可信的未来。