引言

伴随人工智能、传感器技术的迭代，自动驾驶已从技术测试迈入规模化商业化应用阶段，依据SAE分级标准形成的L1至L5技术体系中，L3级有条件自动驾驶实现量产、L4级特定场景无干预驾驶落地运营，使无人驾驶汽车从未来构想转化为与公众出行安全直接相关的现实存在。然而，这一技术变革带来的“算法主导决策”“人机关系重构”等特征，与我国现行以“人类驾驶人操控”为核心的机动车侵权责任规则产生根本性适配冲突。司法实践中，特斯拉Autopilot模式撞车案中“人机共驾”场景下驾驶员注意义务边界争议、Waymo L4级测试车致死案中生产商责任认定难题等典型案例，进一步具象化了责任主体界定模糊、过错认定标准缺失、因果关系证明困难等现实困境，导致同类案件裁判尺度不一，既无法充分保障受害人权益，也可能制约行业技术创新。在此背景下，如何回应自动驾驶技术等级分化带来的法律挑战，破解传统侵权规则的适配性危机，成为当前理论研究与司法实践亟待解决的核心问题，这也构成了本文的研究起点与核心议题。

一、无人驾驶侵权责任的理论基础

（一）无人驾驶的法律界定与技术特征

在法律界定方面，无人驾驶汽车的法律定义需结合技术本质与规范需求，目前已形成国际共识与国内标准的双重指引。国际层面，联合国欧洲经济委员会（UNECE）将其定义为“能够通过车载传感器、控制器和执行器等装置，结合高精度地图与定位技术，自主感知环境、规划路径并实现驾驶操作，无需人类驾驶员持续干预的机动车辆”，其核心在于自动驾驶系统需“同时使用硬件和软件对车辆持续实施动态控制”，并“施行移动车辆所需的一切实时的行动功能和战术功能”；国内层面，《汽车驾驶自动化分级》（GB/T30038-2022）进一步明确其核心要素：具备“感知－决策－执行”的闭环自主能力，且自动化功能覆盖驾驶全流程或特定场景。这一界定突破了传统机动车“需人类操控”的认知，核心在于“系统自主决策”而非“人类辅助操作”，为法律规则适配提供了基础前提。

在核心技术特征方面，无人驾驶汽车的技术特征直接决定其侵权责任的特殊性：其一，去驾驶人化。在L3级及以上自动驾驶中，人类驾驶员从“主导操控者”转变为“监督者”或“无干预者”，车辆核心操控权转移至自动驾驶系统，传统“驾驶人”在法律意义上趋于虚化，这一转变也是L3级与L2级以下辅助驾驶的核心区别；其二，算法主导决策。系统通过机器学习算法处理传感器数据、判断交通场景并作出驾驶决策，算法的自主性与不可解释性成为技术核心特征，而算法缺陷也可能成为侵权责任认定的关键因素；其三，系统集成性，自动驾驶功能依赖传感器、芯片、算法、操作系统与数据的协同运作，任一环节缺陷均可能引发事故。

（二）无人驾驶侵权责任的特殊性

无人驾驶侵权责任的特殊性主要体现在两方面。第一，责任主体多元化，相对于传统机动车侵权责任主体来说，无人驾驶场景下，责任主体突破了由“驾驶人”与“车辆所有人”组成的传统二元结构，其责任主体延伸至多元主体：汽车生产商、算法服务商、地图服务商、车辆所有人，甚至监管机构均可能成为责任主体。例如，算法服务商提供的决策算法存在缺陷、地图服务商的路况数据错误、监管机构未履行安全审查义务等，均可能直接或间接导致事故发生。这种多元化特征使得责任认定模式从“单一主体追责”转向“多元主体归责”。第二，归责逻辑复杂化。传统侵权责任的归责逻辑以“主观过错”或“客观过错”为核心，依赖对人类行为的可评价性与可预见性。但无人驾驶场景下，这一逻辑遭遇双重挑战：其一，过错认定困难，算法决策的自主性使得“过错”难以归属。既无法认定系统存在“主观过错”，也难以用传统标准评判算法决策是否存在“客观过错”，如受害人需举证证明软件系统存在算法缺陷或程序漏洞方可追究厂商责任；其二，因果关系证明障碍，算法黑箱导致事故原因难以追溯，受害人无法举证证明“算法缺陷”与“损害结果”之间的直接因果关系，传统“相当因果关系”标准难以适用。这种复杂性使得归责逻辑从“行为导向”转向“风险导向”，需要重构认定规则。

（三）核心法理依据

《民法典》侵权责任编第1165条规定了过错责任原则，第1166条规定了无过错责任原则，为归责原则提供基础框架，第1203条规定了产品责任，明确生产商对缺陷产品的侵权责任，是认定自动驾驶系统硬件或软件缺陷责任的核心依据；第1213条规定的机动车交通事故责任则为传统场景下的责任分配提供规范，但需结合无人驾驶特征进行解释适用。另外《道路交通安全法》第76条规定了机动车与行人、非机动车之间的责任分配规则。《产品质量法》第46条界定了“产品缺陷”的内涵，即产品存在危及人身、他人财产安全的不合理的危险；产品有保障人体健康和人身、财产安全的国家标准、行业标准的，是指不符合该标准，为认定自动驾驶系统缺陷提供了标准。除此之外还存在公平原则、责任与风险一致原则、损害填补原则等核心法理原则为规则的构建的价值指引。

二、无人驾驶侵权责任认定规则的现状与困境

（一）无人驾驶侵权责任的实践现状

当前，无人驾驶技术正从辅助驾驶向高度自动驾驶快速迭代，技术分级差异直接导致责任认定实践呈现显著分化。在L0-L2级辅助驾驶场景中，国内已进入大规模商业化应用阶段，该等级下系统仅承担预警、辅助控制等功能，驾驶控制权仍归属于人类驾驶员，责任认定基本延续传统机动车侵权的“驾驶员中心”逻辑，实践中多以驾驶员未履行安全注意义务为由判定其承担主要责任。但随着L3级人机共驾技术在部分城市试点落地，责任认定开始出现模糊地带，当系统发出接管提示后，驾驶员因未及时响应或操作不当引发事故时，责任划分常存在争议，部分案例中法院倾向于减轻驾驶员责任，认为车企需对提示时机的合理性承担举证责任。而L4-L5级高度或完全自动驾驶仍处于封闭场地测试或少量公开道路试点阶段，由于无人类驾驶员参与驾驶过程，责任认定核心转向车辆制造商、运营方，但因缺乏明确法律依据，相关事故多通过协商调解解决，尚未形成统一的裁判标准。

在立法层面，国内呈现“地方先行、国家跟进”的规制格局。深圳、北京、上海等无人驾驶产业发达城市率先出台地方性条例，如《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》明确了智能网联汽车道路测试和示范应用的责任划分原则，规定测试期间发生事故的，由测试主体承担责任，但若因第三方过错或不可抗力导致的除外；同时要求测试主体购买交强险和商业保险，保障受害人权益。国家层面，《道路交通安全法》修订工作已纳入议程，重点围绕无人驾驶车辆的法律地位、驾驶资格要求、责任认定标准等核心问题展开调研；《产品质量法》也在探索完善产品缺陷认定标准，以适配智能网联汽车的算法缺陷、数据安全等新型问题。国外相关制度已形成一定成熟经验，美国加州通过《自动驾驶汽车测试与部署法规》确立了数据强制记录制度，要求车企实时记录车辆行驶状态、系统决策过程等数据，为事故责任认定提供依据，同时建立了多元化的责任保险体系；英国采用“保险先行赔付”机制，无论责任主体为何，先由保险公司对受害人进行赔付，再由保险公司向实际责任方追偿；德国则通过修订《道路交通法》确立了“保有人无过错责任”体系，明确高度自动驾驶车辆的保有人在无过错情况下仍需承担赔偿责任，同时赋予其向制造商追偿的权利。

在司法实践中，国内外已出现多起具有标杆意义的无人驾驶侵权案例，凸显了责任认定的争议焦点。国内某特斯拉自动驾驶致死案中，车主在使用“自动辅助驾驶”功能时与前方车辆发生碰撞，家属主张车辆系统存在设计缺陷，车企未充分告知功能局限性；车企则辩称该功能为辅助驾驶，驾驶员未保持安全监控义务，应承担主要责任。最终法院结合事故数据、技术鉴定报告等证据，认定双方均存在过错，判决车企承担30%的赔偿责任。国外Uber无人车致死案中，测试车辆在自动驾驶模式下未识别到行人，测试驾驶员也未及时干预，导致行人死亡。该案中，Uber因未充分测试系统安全性、测试驾驶员培训不足被认定为主要责任方，同时车辆传感器供应商因设备性能缺陷承担次要责任，该案也推动了美国对无人驾驶测试企业安全保障义务的强化规制。

（二）无人驾驶侵权责任认定与分配的核心困境

第一，责任主体界定模糊。传统机动车侵权责任体系以“驾驶员”为核心责任主体，但在无人驾驶场景下，驾驶控制权在人类与智能系统之间动态转移，甚至在L4-L5级场景中完全由系统掌控，导致责任主体呈现多元化特征，包括车辆制造商、系统开发商、运营商、测试驾驶员、零部件供应商等。不同主体之间的责任边界缺乏明确标准，例如当事故因算法缺陷与传感器故障共同导致时，难以界定制造商与零部件供应商的责任比例；在人机共驾场景中，系统提示时机不合理与驾驶员未及时接管的责任划分也存在争议，容易出现责任推诿或重复追责的情况。

第二，过错认定标准缺失。过错认定是侵权责任认定的核心，但无人驾驶场景下的过错认定面临双重困境：一方面，智能系统的算法决策具有“黑箱”特性，难以判断系统决策是否存在过错，当前缺乏统一的算法缺陷认定标准，技术鉴定机构也难以对算法的合理性、安全性作出精准评估；另一方面，人类驾驶员的过错认定标准不明确，在辅助驾驶场景中，驾驶员的“监控义务”如何界定、监控强度达到何种程度才算尽到义务，实践中缺乏统一裁判尺度；在人机共驾场景中，系统接管提示的合理性、驾驶员响应时间的合理性等问题，也尚未形成明确的认定标准。

第三，因果关系认定困境。传统侵权责任的因果关系认定多采用“必然因果关系”或“相当因果关系”标准，但在无人驾驶场景中，智能系统的自主决策介入使因果链变得复杂。例如，事故可能是由车辆硬件缺陷、算法漏洞、数据错误、环境因素、人类操作失误等多个因素共同导致，各因素之间的关联性难以厘清。同时，智能系统的自主学习能力使系统状态处于动态变化中，事故发生时的系统状态与出厂时可能存在差异，进一步增加了因果关系的证明难度。此外，受害人往往难以获取车辆行驶数据、系统决策日志等关键证据，无法有效证明损害结果与侵权行为之间的因果关系。

第四，现有法律规范适配不足。我国现行《道路交通安全法》《民法典》等法律均以传统有人驾驶为规制对象，难以覆盖无人驾驶的特殊场景。例如，《道路交通安全法》要求驾驶机动车必须取得相应驾驶资格，但L4-L5级无人驾驶车辆无需人类驾驶员，该规定显然无法适用；《民法典》中产品责任条款针对传统工业产品设计，对于智能系统的算法缺陷、数据安全等新型产品缺陷的界定、举证责任分配等问题未作出明确规定。同时，现行法律对于无人驾驶场景下的刑事责任追责路径存在空白，当事故造成严重后果时，难以对相关责任主体追究刑事责任。

第五，证据获取与数据监管难题。事故数据是责任认定的关键证据，但当前无人驾驶车辆的行驶数据、系统决策日志等核心数据均由车企单方控制，受害人及司法机关难以获取。部分车企为规避责任，可能存在篡改、删除数据的风险，即使数据未被篡改，由于数据格式不统一、技术门槛高，受害人也难以对数据的真实性、关联性作出判断。此外，数据收集、存储、使用的边界不明确，车企在数据收集过程中可能侵犯用户隐私权，数据的跨境传输、共享也存在安全隐患，这些问题均对责任认定的公正性、准确性产生不利影响。

三、完善无人驾驶责任认定规则与责任分配的对策

（一）明确多元责任主体层级，厘清权责划分边界

解决责任主体界定模糊的问题，应致力于打破传统“驾驶人中心”的责任认定逻辑，建立“以技术属性为基础、以运行状态为依据”的多元责任主体层级体系，以明确各方权责边界。第一，区分无人驾驶系统的研发生产者、车辆所有人或管理人、道路运营方、监管部门等核心主体的责任顺位。对于L4及以上高阶无人驾驶模式，因车辆完全脱离人类干预，研发生产者应承担主要的无过错责任。若研发生产者能证明已尽到最大安全注意义务并且损害因不可预见的技术缺陷导致，可适当减轻责任。车辆所有人或管理人若存在过错行为，比如没有按规定维护车辆、擅自改装车辆系统等行为导致损害后果发生的，应承担相应过错责任。第二，设立“责任区分清单”制度，出台规范性文件，明确不同自动驾驶等级下各主体的责任适用情形，比如L2级辅助驾驶模式下，人类驾驶人仍为主要责任主体，研发生产者仅在系统存在设计缺陷时承担补充责任。第三，引入“先行赔付+追偿”机制，注重损害的填补和赔偿。当损害发生后，由车辆投保的保险公司或研发生产者设立的专项基金先行对受害人进行赔付，及时挽回受害人损失，再根据责任认定结果向实际责任主体追偿，保障受害人及时获得救济。

（二）构建分层过错认定标准，适配技术发展阶段

针对缺乏过错认定标准的问题，应结合无人驾驶技术的自动化程度，构建“基础标准+分级细化”的过错认定体系。第一，确立过错认定的基础标准，以社会一般人一般情况下的注意义务为核心，结合行业技术标准、安全操作规范等，判断各主体是否尽到与其角色相匹配的注意义务。对于研发生产者，过错认定标准应包括是否遵守国家技术标准、是否对系统进行充分的安全测试、是否及时推送系统更新补丁等。对于人类驾驶人，在辅助驾驶模式下，过错认定标准为是否保持对车辆的监控、是否及时响应系统的接管提示等。第二，根据自动驾驶等级进行分层细化：在低等级自动驾驶（L1-L2）中，以人类驾驶人的过错认定为核心，采用“普通人的合理注意义务”标准；在高等级自动驾驶（L3-L4）中，重点考察研发生产者的技术缺陷与过错，采用“行业专家注意义务”标准，由专业技术鉴定机构对系统是否存在设计缺陷、算法漏洞等进行评估；在完全自动驾驶（L5）中，研发生产者承担无过错责任，仅在不可抗力或受害人故意的情形下免责。最后，建立过错推定规则，当损害发生后，若研发生产者无法证明其系统不存在缺陷，或车辆所有人无法证明其已尽到合理维护义务，推定其存在过错，减轻受害人的举证责任。

（三）完善因果关系认定规则，引入技术鉴定机制

在无人驾驶致人损害的因果关系认定方面，构建“技术鉴定+因果关系推定”的综合认定规则，以突破传统因果关系认定的局限。第一，建立专业化的无人驾驶技术鉴定体系，由司法行政部门牵头，组建由汽车工程、人工智能、算法编程等领域专家组成的鉴定机构，明确鉴定标准和流程，对事故发生时车辆的运行状态、系统是否正常工作、算法决策过程是否存在偏差等关键事实进行鉴定，为因果关系认定提供技术支撑。第二，适用“相当因果关系+技术关联性”的认定标准，判断损害结果与侵权行为之间是否存在客观的、合乎规律的联系。对于因系统设计缺陷、算法错误导致的事故，只要能证明缺陷或错误的存在与损害结果之间具有技术上的关联性，即可认定存在因果关系；对于因人类驾驶人未履行接管义务导致的事故，需证明驾驶人的不作为与损害结果之间存在直接因果关系。第三，引入因果关系推定规则，在高等级自动驾驶模式下，若事故发生时车辆处于系统控制状态，推定系统缺陷与损害结果之间存在因果关系，研发生产者需举证证明损害结果系由不可抗力、受害人故意或第三人过错导致，否则应承担责任。同时，允许当事人提交第三方技术检测报告、车辆运行数据等证据反驳推定。

（四）优化法律规范体系，实现精准适配与动态更新

针对现有法律规范适配不足的问题，应采取“修订现行法+制定专门法+出台司法解释”的多元路径，完善无人驾驶侵权责任相关法律规范。其一，修订《民法典》《道路交通安全法》等现行法律，明确无人驾驶车辆的法律地位，将“自动驾驶系统”纳入责任认定的考量范畴，修改以“人类驾驶人”为核心的责任条款，增设无人驾驶侵权责任的专门章节，规定多元责任主体的权责、过错认定标准、因果关系认定规则等核心内容。其二，制定《无人驾驶汽车道路交通安全管理条例》等专门行政法规，细化无人驾驶车辆的注册登记、安全测试、道路行驶规则、数据管理等具体要求，明确不同自动驾驶等级下的交通违法责任认定标准，填补现行法律的空白。其三，最高人民法院出台针对性司法解释，结合司法实践中的典型案例，对无人驾驶侵权责任的认定标准、举证责任分配、赔偿范围等问题作出具体规定，统一司法裁判尺度。其四，建立法律规范动态更新机制，由立法部门、行业主管部门、司法机关联动，跟踪无人驾驶技术的发展动态，及时修订和完善相关法律规范，应对技术发展带来的法律挑战。

（五）健全证据获取与数据监管机制，保障责任认定公正

针对证据获取与数据监管难题，应构建“数据全流程监管+证据规范化获取+权利保障平衡”的机制。首先，建立无人驾驶数据全流程监管体系，明确数据收集、存储、传输、使用的标准和要求。要求研发生产者和车辆企业对车辆运行数据如车速、转向、制动、系统决策过程等，进行实时记录和安全存储，存储期限不少于3年；设立专门的数据监管部门，对数据的真实性、完整性进行监管，防止数据篡改、删除或泄露。其次，规范证据获取流程，明确公安机关交通管理部门在事故调查中的数据调取权，研发生产者和车辆企业有义务配合提供相关数据；同时，保障当事人的数据查阅权和异议权，当事人对数据的真实性有异议的，可申请专业技术鉴定。再次，平衡数据安全与证据使用的关系，对于涉及商业秘密、个人隐私的数据，在作为证据使用时应进行脱敏处理，防止无关信息泄露；建立数据共享平台，在保障数据安全的前提下，实现司法机关、鉴定机构、当事人之间的数据共享，提高证据获取效率。最后，引入区块链技术对无人驾驶数据进行存证，利用区块链的不可篡改特性，确保数据的真实性和完整性，为责任认定提供可靠的证据支撑。

四、结语

自动驾驶技术的规模化应用是汽车产业的必然趋势，其引发的侵权责任争议，本质是技术革新与法律规制的适配性博弈。技术创新的脚步从不会停歇，法律保障的探索也该永不止步。明确责任主体、构建分层过错标准、完善因果关系认定、优化法律规范体系、健全证据数据机制，这一系列举措环环相扣，共同破解无人驾驶侵权责任认定与分配的核心难题。展望未来，随着自动驾驶技术向L5级全场景演进，技术形态的迭代将持续对法律规则提出新挑战，算法决策的透明度、数据安全的边界界定、跨国自动驾驶场景的责任协同等新兴问题亟待回应。法律规制不应成为技术创新的桎梏，而需构建动态调适机制，通过完善专项立法、强化行业标准与司法裁判的衔接、鼓励政企协同探索，实现技术发展与权益保障的平衡。当技术创新与法律保障实现良性互动，无人驾驶产业才能真正卸下包袱、轻装上阵，在法治的轨道上稳步前行，而唯有推动法律体系与自动驾驶技术的深度协同、持续优化制度供给，才能为公众出行安全筑牢防线，为自动驾驶产业的健康有序发展提供坚实的制度保障。

参考文献：

1. [1] 张志坚, 项波. 科技与法律的碰撞[M]. 北京：知识产权出版社:2021.
2. [2] 崔胜民. 一本书读懂无人驾驶汽车[M]. 北京：化学工业出版社:2024.
3. [3] 项波, 张志坚, 钟梅茹. 不同应用场景下无人驾驶汽车交通事故责任认定[J]. 江西社会科学,2021,41(08):156-168.
4. [4] 皮勇.论自动驾驶汽车生产者的刑事责任[J]. 比较法研究,2022(01):55-70.
5. [5] 朱启. 无人驾驶汽车交通事故侵权责任[J]. 中国价格监管与反垄断,2024(05):80-82.
6. [6] 陈卓毅. 无人驾驶汽车交通事故侵权的救济[J]. 大陆桥视野,2023(12):73-74+78.
7. [7] 季若望. 智能汽车侵权的类型化研究——以分级比例责任为路径[J]. 南京大学学报(哲学·人文科学·社会科学),2020,57(02):120-131+160.
8. [8] 杨梦露. 无人驾驶汽车交通事故侵权责任认定之法律困境及立法建议[J]. 人民论坛·学术前沿,2020(08):124-127.
9. [9] 袁曾. 无人驾驶汽车侵权责任的链式分配机制——以算法应用为切入点[J]. 东方法学,2019(05):28-39.
10. [10] 杨杰, 张玲. 无人驾驶汽车的法律障碍和立法思考[J].电子政务,2018(08):99-111.
11. [11] 杜明强, 冷传莉.论无人驾驶汽车交通事故侵权责任[J]. 安徽师范大学学报(人文社会科学版),2020,48(02):129-139.
12. [12] 王琦. 人工智能技术发展背景下关于无人驾驶汽车交通事故侵权责任研究[J]. 法制博览,2022(23):26-28.
13. [13] 肖君拥, 李浩骥. 无人驾驶道德决策的法理难题及法益调谐[J]. 湖湘法学评论,2022,2(02):50-65.
14. [14] 杨丽娟, 耿小童. 无人驾驶汽车的伦理困境及法律规制[J]. 沈阳工业大学学报(社会科学版),2021,14(04):371-376.
15. [15] 肖晗, 文俊. 无人驾驶汽车致害案的民事诉讼问题初探[J].时代法学,2020,18(06):31-39.
16. [16] 吴英霞. 无人驾驶汽车规范发展法律路径研究[J]. 科技管理研究,2019,39(02):37-42.
17. [17] 丁硕. 无人驾驶汽车交通事故民事责任研究[D]. 中国人民公安大学,2023.
18. [18] 苏芋. 无人驾驶汽车侵权责任研究[D]. 大连理工大学,2023.
19. [19] 王静. 无人驾驶汽车侵权责任研究[D]. 西南政法大学,2023.
20. [20] 刘翩. 无人驾驶汽车侵权责任研究[D]. 山东大学,2020.