周玉华：“人机共驾”责任的认定逻辑与分层归责模式研究

全文转载于《中国应用法学》2025年第6期

作者单位：周玉华，北京外国语大学法学院教授

【摘 要】随着自动驾驶（辅助驾驶）技术发展，人机共驾模式（L2级至L4级辅助驾驶）带来交通效率提升的同时，也引发了复杂的责任认定与赔偿困境。该阶段风险结构交织，包含系统误判、驾驶人接管不及时、软硬件缺陷及第三方干扰等多元复合风险，且因果关系复杂。现行以人类驾驶者过错责任为核心的传统法律规则难以适配此场景，存在主体多元责任界定模糊、技术复杂导致举证困难、规则滞后缺乏针对性等问题。本文聚焦人机共驾阶段责任认定难题，提出“分层分类归责”的解决方案。在责任认定上应构建分层框架，结合不同级别辅助驾驶系统的不同技术特征，明确不同场景下驾驶人、制造商及其他主体的责任边界；同时还需完善产品责任立法及相关司法解释以构建适配人机共驾场景的严格责任体系，避免事故受害人或消费者因规则缺位陷入救济困境。

【关键词】人机共驾；侵权责任；分层归责；举证责任分配

一、人机共驾责任认定困境与挑战

根据国际汽车工程师学会（SAE）的分级标准，广义的“自动驾驶技术”从L0级（完全人工驾驶）到L5级（完全自动驾驶或者无人驾驶，即狭义的自动驾驶）共分为六个等级。〔1〕其中L2级（部分自动驾驶）、L3级（有条件自动驾驶）与L4级（高度自动驾驶）标志着技术从辅助角色向主导角色的关键跨越，也即本文所聚焦的“人机共驾”阶段——在此模式下，自动驾驶系统在高速公路、封闭园区等特定环境中接管大部分动态驾驶任务，如跟车、变道、超车等，但驾驶人仍需保持随时接管的能力，形成人机协同操控的混合状态。就事故责任划分而言，L5级无人驾驶车辆事故责任由车辆所有人和管理人承担。L0级和L1级事故责任则全部由驾驶人承担。

目前，深圳等城市已经先行出台自动驾驶汽车相关条例，对事故责任划分进行了探索性规定。〔2〕这些条例约束的是L3级以上的自动驾驶，并不适用于量产车的L1级、L2级辅助驾驶。自动驾驶技术作为人工智能、物联网与汽车制造深度融合的代表性成果，正深刻重塑全球交通运输业的未来图景。

我国自动驾驶汽车的规划目标是，2025年实现L4级别汽车在限定区域和特定场景下的商业化应用，2035年实现该级别的规模化应用，实现既能分担常规驾驶任务，如高速跟车，又能保留驾驶人对突发行人闯入等复杂场景的最终决策权。〔3〕目前，我国正处于高度自动驾驶汽车规模化应用前的关键过渡阶段，但该阶段的普及也重构了风险结构——传统事故责任多源于超速、分神等驾驶人操作失误行为，而人机共驾阶段的广泛普及使得风险结构发生了根本性的变革。在传统交通事故中，责任大多集中在驾驶人操作失误方面，比如超速行驶、注意力分散或者酒后驾车等情况。但在人机共驾模式下，风险源变得更为复杂多样，形成了由多种因素构成的复合风险源。这些风险源包括：系统误判，如传感器未能检测到障碍物；驾驶人接管不及时，如因疲劳或分神而未对警报作出响应；软硬件缺陷，如算法逻辑存在漏洞或者传感器出现故障；第三方干扰，如车联网系统遭到黑客攻击等。此外，这些风险因素之间的因果关系呈现高度交织的状态，如可能是系统在先漏检行人，接着驾驶人由于分神未能及时接管车辆，最终导致碰撞事故发生。在汽车技术飞速发展的当下，人机共驾阶段的责任认定与赔偿问题日益凸显，面临着“主体复杂、举证困难、规则滞后”的三重严峻挑战。

（一）主体复杂

所谓主体复杂，是指人机共驾涉及驾驶人、制造商、系统研发者以及数据（服务）提供商等多方主体，各主体的责任界定模糊且存在交叉。驾驶人作为直接操控者，需承担基本注意义务，但在系统主导驾驶时其注意标准与过错认定存在争议；制造商对整车安全性能负责，却可能因系统“黑箱”特性难以追溯具体缺陷；系统研发者掌握算法核心逻辑，但常以技术中立性为由主张责任豁免；数据或者其他服务提供商则因提供训练数据或实时服务，可能由于数据偏差或服务中断间接引发事故。多方主体的行为相互关联，责任链条断裂或重叠，导致现行侵权责任规则难以精准适配，亟须构建兼顾技术特性与法律公平的责任分配框架。

（二）举证困难

自动驾驶系统的技术复杂性，是导致举证困难的重要原因。系统依赖深度学习算法、传感器等先进技术，其决策逻辑具有不可解释性，事故因果链难以还原。深度学习算法作为“黑箱”模型，其内部参数与决策路径无法直观呈现，系统为何在特定场景下作出加速、制动或避让选择，往往缺乏透明化的逻辑链条支撑；传感器的感知数据，如激光雷达点云、摄像头图像等，虽能记录外部环境信息，但数据采集范围、精度及算法对数据的处理过程存在技术壁垒，异常数据与事故结果的关联性需专业鉴定机构介入，而此类机构的技术适配能力尚不普及。此外，系统可能存在“功能冗余”或“决策优先级冲突”，如优先避让行人却导致车内乘员受伤等多因素叠加，从而进一步混淆了直接因果关系。更棘手的是，关键数据存储于车企或平台服务器，其完整性、原始性易受质疑，而驾驶人通常不具备技术能力固定证据，举证责任分配失衡加剧了维权困境。上述问题共同导致事故发生后，各方难以有效举证证明自身无过错或他方存在责任，现行“谁主张，谁举证”规则面临严峻挑战。

（三）规则滞后

规则滞后表现为现行法律法规主要围绕传统人类驾驶设计，对于人机共驾这一新兴场景缺乏针对性的责任划分规则。我国现行产品责任法尚未将软件、数字产品、数字服务等明确纳入产品范畴，受害人面临较重的举证责任。这一法律框架难以适应自动驾驶技术带来的挑战。《中华人民共和国产品质量法》（以下简称《产品质量法》）第41条第2款规定了“未将产品投入流通”“产品投入流通时，引起损害的缺陷尚不存在”“将产品投入流通时的科学技术水平尚不能发现缺陷的存在”三项抗辩事由，但这些传统抗辩在自动驾驶领域面临适用困境。自动驾驶系统的“技术黑箱”特性使得“将产品投入流通时的科学技术水平尚不能发现缺陷的存在”的抗辩难以验证，而系统通过OTA持续更新的特性也让“产品投入流通时，引起损害的缺陷尚不存在”的判断标准变得模糊不清。〔4〕《产品质量法》第41条第2款规定的产品抗辩事由恐难适应自动驾驶情形，未来也有待司法实践进一步完善。

另外，从交通法规与司法实践的微观视角看，现行规则体系与人机共驾场景的适配性也严重不足：《中华人民共和国道路交通安全法》以“驾驶人过错责任”为核心，强调“机动车驾驶人应当遵守道路交通安全法律、法规的规定，按照操作规范安全驾驶、文明驾驶”，但未对“系统主导驾驶”场景下的责任分配作出特殊规定；《机动车交通事故责任强制保险条例》围绕“人类驾驶员”设计赔付规则，如保费计算基于驾驶人年龄、驾龄与历史事故记录等，未考虑系统故障导致的新型风险，导致司法实践中面临“保障真空”与司法维权困境。

在此背景下，厘清人机共驾时的责任认定逻辑，并重构与之匹配的赔偿机制，已成为自动驾驶技术规模化应用进程中不可回避的法律议题。这一问题既关系到交通事故受害人合法权益的有效救济，也直接指向生产者、使用者等多元主体的义务边界划分，对智能交通行业转型和治理体系的完善具有重要的理论价值与现实意义。有鉴于此，笔者通过对国内外相关典型案例的比较研究，尝试厘清技术标准与法律规范的衔接困境，构建分层责任模型与动态责任框架，系统探讨人机共驾场景下的责任认定与赔偿问题，旨在为推动技术与法律协同创新提供理论支撑与实践路径。

二、中美自动驾驶汽车交通事故典型案例责任认定对比

（一）美国案例

1.美国自动驾驶汽车致人死亡案（2018年）

2018年3月，美国亚利桑那州坦佩市发生全球首例自动驾驶汽车致行人死亡事故：Uber改装版沃尔沃XC90自动驾驶测试车在夜间自动驾驶模式下，因感知系统将横穿马路的行人误判为“塑料袋”，导致车辆未减速并撞倒行人致其死亡。〔5〕该案争议焦点集中于技术缺陷与主体责任。一是技术缺陷争议。Uber是否因禁用沃尔沃原厂AEB系统以避免“过度制动”导致事故？技术缺陷为Uber的算法在黑暗环境中对不规则运动物体的分类失败，且测试车移除了沃尔沃的紧急制动模块以“减少误报”。车内监控显示事故前安全员低头看手机达42秒，未及时接管车辆。二是主体责任争议。安全员是否失职？检察官最终以“过失杀人罪”起诉安全员，安全员被判处3年缓刑，需完成社区服务；Uber与受害者家属达成民事和解。Uber向受害者家属支付约4800万美元，并暂停自动驾驶路测18个月。此案引发一系列监管整改措施，如美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）要求所有自动驾驶测试车必须保留原厂安全功能等。

2.美国通用汽车Cruise无人出租车致人重伤案（2023年）

2023年10月，美国通用汽车旗下自动驾驶子公司Cruise运营的无人出租车Robotaxi在某复杂路况下发生严重交通事故。一名行人被第三方车辆撞击后卷入Cruise车辆车底，系统误判碰撞类型为侧面碰撞，启动靠边停车程序时再次移动车辆，导致行人被拖行并造成重伤。技术鉴定显示，事故源于双重缺陷：一是算法误判，车辆传感器检测到撞击后，系统将车底卷入场景错误分类为“侧面碰撞”，触发预设的靠边避让流程；二是设计缺陷，靠边程序未考虑此类极端场景，且车辆未识别自身已在最外侧车道，导致冗余移动。加州机动车辆管理局（DMV）和公用事业委员会（CPUC）以“车辆对公众构成风险”以及“歪曲技术安全性”为由暂停Cruise的运营许可。Cruise暂停全美无人驾驶业务，召回950辆自动驾驶车辆并重新部署安全员，实质退回测试阶段。2024年12月，通用宣布终止Robotaxi独立研发，转向乘用车辅助驾驶技术研发。〔6〕

3.特斯拉辅助驾驶技术致人死亡案（2025年）

2019年4月，美国佛罗里达州发生一起涉及特斯拉Autopilot辅助驾驶系统导致伤亡的案件。〔7〕驾驶员在行驶途中捡拾滑落手机，因注意力分散未能及时接管车辆，而处于激活状态的特斯拉Autopilot无视停车标识和红绿灯，与道路前方停放车辆发生撞击造成一人死亡、一人重伤。车主麦吉因疏忽驾驶被起诉，后与家属达成和解，但受害者家属以特斯拉技术缺陷与误导性宣传为由追加诉讼。2025年8月，美国法院作出裁决：特斯拉需向受害者支付总计2.43亿美元的赔偿金。陪审团认定，特斯拉存在双重过失：一是存在技术缺陷，Autopilot系统未在非适用场景中及时退出，且特斯拉在已知雷达传感器可提升障碍物识别能力的情况下，为降低成本强行移除该设备，导致系统风险未被及时修正；二是存在营销误导，特斯拉长期以Autopilot命名辅助驾驶功能，并借助马斯克“车辆可完全自动驾驶”“可在无人工干预下横穿全国”等夸大性宣传和不实言论，诱导消费者对技术能力产生严重误判。陪审团最终裁定特斯拉、驾驶员分别承担33%、67%的法律责任。这一责任划分既认定技术缺陷与营销误导的共同过失，也体现了司法对创新技术风险管控的严格要求。此前众多涉及Autopilot的车祸案件多以和解告终，罕见车企在法庭上被明确判定承担致命事故责任。本案的突破性意义在于：一方面，确立“技术缺陷与营销误导复合责任”裁判规则，首次将企业夸大宣传纳入产品责任评价体系，明确“Autopilot”命名及虚假广告构成对消费者安全期待的误导；另一方面，充分体现惩罚性赔偿适用标准，特斯拉长期忽视已知安全隐患，并因成本控制决策直接增加了系统风险，构成“故意漠视安全”和“主观恶意明显”两大要件。

（二）中国2024年人机共驾交通事故案例

从我国2024年媒体报道的人机共驾事故处理结果来看，驾驶人仍然承担全部责任或主要责任。一是驾驶人承担全部责任的案例。（1）紫泥高速漳州段事故。2024年10月，驾驶员蔡某某在紫泥高速漳州段施工路段开启车辆定速巡航功能后，因疲劳驾驶未及时察觉前方危险，导致车辆失控撞上施工设施并翻车。交警认定蔡某某负全责。〔8〕（2）沪渝高速追尾事故。2024年11月，驾驶员在开启辅助驾驶功能后打瞌睡，系统多次警示跟车过近时未及时制动，导致追尾前车并引发二次事故。交警认定驾驶员负全责。〔9〕（3）山西京昆高速剐蹭事故。2024年11月，驾驶人王某在京昆高速公路使用智能辅助驾驶系统，途经事发路段时，因道路左侧有防撞锥桶，系统提示有路障并多次转向，驾驶人反映不及时，最终与货车发生碰撞后又撞向右侧隔离栏，事故导致两车及路产受损。交警认定王某负事故的全部责任。〔10〕（4）宾鹤高速交通事故。2024年10月，驾驶员吕某开启智驾功能驾驶汽车行经宾鹤高速时，未紧急制动撞死11只羊并撞击护栏。交警认定其操作不当负全责。尽管经销商辩称车辆已检测到障碍物并减速，但法院认定自动紧急制动对矮小障碍物存在技术局限，驾驶员仍需承担全部责任。〔11〕二是驾驶人负主要责任的案例。（1）福建南平徐某事故。2024年2月，徐某在施工路段开启辅助驾驶功能后过度依赖系统，在车辆未识别前方较小障碍物时，未及时接管车辆，导致车辆径直冲向因施工设置的水马，车头受损。交警认定徐某承担主要责任。〔12〕（2）泉南高速衡阳段事故。2024年10月，驾驶员因分心驾驶未及时采取措施，导致车辆冲入施工区域并引发伤亡。交警认定驾驶员负主要责任。〔13〕（3）G72泉南高速追尾事故。2024年11月，驾驶员开启辅助驾驶功能后，在前方大货车变更车道时，未制动刹车减速造成追尾，交警认定驾驶员负主要责任。〔14〕

（三）简要对比分析

从上述涉及自动驾驶汽车的交通事故案例来看，中美执法部门对驾驶人和汽车制造商如何承担责任处理结果存在不同，尤其对车企责任的追究力度存在明显差异。我国交管部门在事故责任认定中，多倾向于将主要或全部责任归于驾驶人，而鲜少涉及车企或系统提供商的责任认定。如宾鹤高速交通事故中，尽管交管部门明确认定车辆自动紧急制动对矮小障碍物存在技术局限，但最终仍然认定驾驶员吕某操作不当而承担全部责任。我国自动驾驶系统致人损害事故中车企或系统提供商责任难以被有效追究，可能与以下多重因素相关：自动驾驶系统所致事故难以直接适用现行产品责任制度、人机共驾场景下责任认定和界分规则不清晰、自动驾驶系统事故责任认定存在技术障碍等。相比之下，美国对人机共驾交通事故的处理更倾向于对车企施以严厉责任。如在亚利桑那州事故中，Uber向受害者家属支付约4800万美元并被责令暂停自动驾驶路测18个月；通用汽车Cruise无人出租车导致他人重伤后，监管部门要求其暂停无人驾驶营运许可；在特斯拉交通事故致人死亡的案例中，佛罗里达州法院认定，汽车制造商夸大宣传辅助驾驶功能导致驾驶员过度依赖该技术并引发事故，此行为构成“警示缺陷”，故判决车企承担巨额赔偿。

三、“人机共驾”侵权责任的归责原则

高度自动驾驶汽车具有程序依赖性、不完全的机器信任和系统深度学习功能下人机互动所导致的行为耦合性，自动驾驶技术的发展对传统交通事故责任体系构成了多重冲击，亟须重构适应技术特征的归责原则体系。

（一）驾驶人适用过错责任，制造方（系统方）适用无过错责任

有学者将自动驾驶视为高度危险作业，进而主张自动驾驶的所有主体均实行无过错责任原则。〔15〕本文对此持不同见解。根据《机动车交通事故责任强制保险条例》，在交强险责任限额内，驾驶人虽然对受害人的赔偿实行无过错责任，但在商业险部分仍适用过错责任归责，因此不能对驾驶人的道交事故责任与系统的产品缺陷责任统一适用无过错责任。另有学者从保护技术创新的角度提出，人工智能侵权应当实行过错责任原则。〔16〕就上述观点，本文亦持有不同见解。从保护事故受害人和消费者利益角度出发，人的“安全性”永远高于所谓的“科技创新保护”，对智能系统造成的侵权认定宜采产品责任的无过错责任。本文认为，责任形态的认定因认定对象不同而异，是一种混合的责任，不是单一的责任。具体而言：若事故仅因驾驶人过错引发，应适用传统道交事故认定的过错责任；若仅因自动驾驶系统产品缺陷产生的事故，从第三方事故受害人角度出发，应适用产品缺陷的无过错责任；在人机共驾事故中，人机均存在过错时，应当适用过错责任原则，受害人可以按照《中华人民共和国民法典》（以下简称《民法典》）规定的“无意思联络的数人之间侵权规则”分别追究人机之间的相应责任。如仅有驾驶人因自动驾驶系统故障造成的事故受到伤害时，为保护消费者的合法权益，也应当适用产品缺陷的无过错责任原则追究自动驾驶系统背后相关主体的责任。此外，若受害人、驾驶人自身存在过错的，可依过错相抵规则适当减轻事故责任人的赔偿责任。

（二）驾驶人和系统方可能构成无意识联络的数人侵权

在人机共驾造成事故时，是否属于驾驶人和系统的共同侵权？可否将《民法典》第1168条规定的“共同实施”做扩展，即将行为人的共同过失、故意或过失的结合纳入其中，从而把分别侵权行为具有一体性的情况解释为第1168条规定的“共同实施”？能否进一步认为人机之间承担连带责任？对此，学界存在分歧。一种观点认为，接管人接管驾驶系统有过失、自动驾驶系统警示仪有缺陷的，应由车辆所有人、管理人和生产者、销售者承担共同侵权的连带责任，而不应承担相应责任。〔17〕目前理论争议的核心在于“共同实施”的规范内涵。有观点认为“共同实施”仅限于共同故意，即数个侵权人不仅有共同追求的目标，还要有相互联络的意识，同时，客观上也为达此目的而付出了共同努力。〔18〕不少专家学者认为，“共同实施”应涵盖共同故意、共同过失、故意和过失的结合。〔19〕尽管理论和实践中对于共同过失能否构成共同侵权存在一定争议，但主流观点和司法实践倾向认为“共同实施侵权行为”指的是共同故意或者共同行为导致损害结果发生，强调各行为人之间存在意思联络或者具有共同的行为关联。共同过失显然不符合《民法典》第1168条的构成要件。“人机共驾”情形下双方对事故发生不存在共同故意，不应当承担第1168条项下的“连带责任”。人机双方过失共同导致事故损害的情形，应当视为分别侵权，对此，《民法典》有专门的规则进行调整。当然，对于分别侵权或者称无意思联络的多数人侵权的分析，必须置于多数人侵权的整体格局下展开。“分别实施侵权”的表述出现在《民法典》第1171条和第1172条中，其显然是相对于第1168条的“共同实施侵权行为”而言的。共同侵权的现行规范基础是《民法典》第1168条和第1169条，责任后果为连带责任。分别侵权的现行规范基础是《民法典》第1170条、第1171条和第1172条。按照因果关系的结合形态进行解读，第1170条是“择一因果型分别侵权”，也称为共同危险行为；第1171条规范的是“累积因果关系型分别侵权”，此二者的责任后果均为连带责任；第1172条主要规范“共同因果关系型分别侵权”，数个侵权行为的结合导致同一损害，其中任一行为均不足以导致全部损害，其责任后果为“相应的责任”。《民法典》第1171条和第1172条都调整“二人以上分别实施侵权行为造成同一损害”，但根植的基础不同，前者是基于因果关系确定多个行为具有一体性的分别侵权，后者则是在因果关系上不具有一体性的分别侵权。人机共驾属于典型的“驾驶人与自动驾驶系统双方分别侵权”的形态，应适用《民法典》第1171条和第1172条的规定。人机之间的责任可先通过技术鉴定、事故调查等方式，区分出驾驶人过失和自动驾驶系统过失各自对事故发生的原因力大小。如果双方行为均不足以单独导致全部损害（共同因果关系），则依据《民法典》第1172条之规定人机双方可以按照过错比例承担按份责任，这里的“机”主要指自动驾驶系统背后的相关责任主体。如果人机任何一方的责任都足以造成全部损失，则适用《民法典》第1171条规定承担连带责任。

（三）举证责任分配应当平衡

在人机共驾事故的责任认定中，因果关系的推定与举证责任分配是平衡受害人与责任人权益的关键环节。对于因“系统缺陷”导致的损害，如算法错误或硬件故障等技术方案层面的问题，法律上采取举证责任倒置原则，即由制造商承担证明责任，需要证明其系统不存在缺陷或者损害结果与系统缺陷之间无因果关系，而受害人只需证明两个基本事实：一是事故发生在系统主导驾驶的阶段，二是实际发生了损害结果。这种举证责任的分配方式可以有效降低受害人的举证难度，使其能够通过相对简单的证据链主张权利，如事故发生在自动驾驶模式下。而对于“驾驶人过错”的情形，则遵循传统的举证规则，由受害人承担证明责任，需要证明驾驶人存在未保持合理注意义务的行为，比如驾驶时分神或者未及时响应系统警报等过错行为。为确保举证的客观性和准确性，这类主张通常可以通过车辆“黑匣子数据”和“系统日志”等客观数据进行验证。“黑匣子数据”主要包括记录驾驶人视线方向、操作行为等关键信息的数据，“系统日志”主要指记录警报触发时间等技术参数的数据。这种差异化的举证责任分配机制，既考虑了技术问题的专业性和举证难度，又兼顾了传统过错责任的认定逻辑，从而在保护受害人合法权益的同时，也确保了责任认定的公平性和合理性。

（四）工具性人格应当否定

针对自动驾驶系统的法律地位争议，有学者建议赋予自动驾驶系统以法律人格或工具性人格，〔20〕但也有学者主张现阶段对人工智能主体资格的赋予仍需极度审慎。〔21〕本文赞同后一种观点，即主张工具性人格否定说。人工智能虽具有自主决策能力，但其本质仍为算法与程序的组合，缺乏独立行为能力与自然权利属性，难以满足民事主体资格要件。人工智能的工具属性与服务人类的宗旨，决定其即便可能在某些领域超越自然人，但进一步消解其主体资格仍有必要性：法律主体制度设计在于反映人性本质与社会交往需求，人工智能的工具定位决定其仅为人类实现特定目的的手段。唯有通过哲学与伦理层面的深度思辨方可探讨其主体地位，而动物权利主张或道德培养诉求等论证均非合理依据，不构成赋予人工智能主体资格的合理依据。一方面，当前技术发展阶段的风险与局限，亦构成否定工具性人格的现实考量。非通用型人工智能应用场景受限，机器歧视、算法偏见及技术黑箱等问题尚未充分解决，向通用型人工智能发展过程中的社会风险与伦理挑战仍需审慎评估。侵权责任承担并非赋予主体资格的必要理由，《民法典》侵权责任编现有规则足以应对当前人工智能侵权纠纷。〔22〕另一方面，在传统民法“人物二分”体系下不宜贸然扩展民事主体范围，以免引发法教义学层面的混乱。“机”不是法律主体，自动驾驶系统作为技术工具，无法承担责任。当自动驾驶系统引发损害时，应由背后的“人类责任主体”如生产者、开发者、运营者等承担不真正连带责任或其他类型的共同责任、按份责任。〔23〕这也是应当遵循的一个重要原则。

四、分层分类归责框架：人机共驾责任认定困境的纾解路径

在构建自动驾驶汽车交通事故责任认定体系时，首先需要建立科学的分层分类归责框架，以明确不同责任主体的义务边界。自动驾驶责任分为民事责任和刑事责任。〔24〕本文所研究的责任主要指民事责任。

（一）不同层次责任的类型化

这一框架将责任划分为三个递进的层次：（1）L0-L1阶段：驾驶员原则上承担交通事故的全部责任，因为在L0、L1模式下，驾驶员仍是责任的核心主体。当系统功能正常运行但驾驶人未能履行其应有的接管义务时，驾驶人需要承担过错责任。〔25〕例如，江苏省无锡市中级人民法院认为车辆的智能领航系统是自适应巡航系统和车道保持系统的智能融合系统，属于驾驶辅助功能，可以辅助驾驶员，但不能代替驾驶员进行驾驶，驾驶员必须随时按交通规则保持对车辆的控制，且对车辆负有全部责任。〔26〕不过，如果驾驶人已经尽到了合理的注意义务，但事故仍然由于系统的突发故障而发生，比如定速巡航或自动紧急制动（AEB）突然失效等不可预见的情况，那么驾驶人可以减轻甚至免除责任。（2）L2-L4阶段：场景依赖的双重责任主体。L2-L4阶段部分自动驾驶系统仅作为辅助工具，驾驶员需全程监控并对驾驶行为原则上承担主要责任。系统的介入不改变驾驶员的法律地位，任何事故或违规行为，责任主要归属于人类驾驶员。因为在L2-L4阶段部分自动驾驶模式下驾驶员仍是主要操作者，需对驾驶任务保持警觉并随时准备接管控制，所谓“自动驾驶”行为实质上仍然是驾驶员的行为。驾驶员分心驾驶或者未按照智驾系统要求操作导致损害的，具有主要过错，应当承担事故主要责任。但如果事故是因为辅助驾驶系统被激活并在强光、恶劣天气等特定环境下出现误判，而车企没有对这些特殊场景进行充分的测试和优化，那么这属于系统设计和研发方面的缺陷，车企难辞其咎。或者，宣传中强调辅助驾驶系统可以应对各种复杂路况，但实际上系统在这些路况下表现不佳，导致消费者过度依赖该功能而引发事故。根据我国多地法规规定，若驾驶员开启自动驾驶功能，在系统提示后未及时履行接管义务，或存在酒驾、超速等违规行为，则需承担主要责任。即使事故由系统缺陷引发，驾驶员也可能因未保持合理注意义务而被追责。例如，《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》第54条规定，智能网联汽车发生交通事故，因智能网联汽车存在缺陷造成损害的，车辆驾驶人或者所有人、管理人依照本条例第53条的规定赔偿后，可以依法向生产者、销售者请求赔偿。（3）L5阶段：无人驾驶的责任转移。L5级别的自动驾驶系统几乎可以在所有可行驶条件下独立完成全部驾驶任务。除非用户主动介入操作，否则责任主体以自动驾驶系统为主。这要求发生事故时，司法机关能够依据法律法规、技术标准，向“自动驾驶系统”追责，实际上是向系统背后的开发者、生产商等相关责任主体追究全部责任。〔27〕

（二）不同种类主体的类型化

自动驾驶汽车交通事故的责任主体呈现多元样态，需结合技术特性与法律关系分层解析，具体可分为以下四类：其一，驾驶员作为基础责任主体。L2-L4阶段中，自动驾驶系统未激活，则驾驶员单独承担责任。驾驶员在启动自动驾驶系统的状态中所产生的事故责任，应当视具体情形由机动车驾驶员或车辆所有人、人工智能系统生产商和车辆生产商等民事主体依合理比例进行分担。例如，在自动驾驶功能启动状态下，一般由车载驾驶系统承担责任，若驾驶员在驾驶过程中存在经提示未接管等过错，则其应对事故承担相应责任。其二，自动驾驶系统服务提供商为责任主体。当自动驾驶事故是由于系统未能达到其所宣称的自动驾驶等级标准时，制造商或研发者应承担无过错责任，这种责任基于产品责任法的基本原则；而当系统功能虽然符合既定标准，却存在设计上的瑕疵，如未能充分考虑极端天气或特殊场景等特殊情况，此时则需要根据具体的过错程度来分担责任，如因未对雨天等特殊环境下的识别算法进行优化而导致的问题。其三，车辆制造商为责任主体。车企对整车，包括对嵌入的AI系统，承担产品责任。但当自动驾驶汽车内部人工智能系统与外部机械载体不属于同一生产商时，则发生责任主体的分离。若事故因车辆的传感器故障等自身缺陷导致，就应当分别由车辆制造商、系统服务商赔偿。例如，《德国道路交通法》修正案要求车辆配备“黑匣子”，明确区分系统与驾驶员的责任。其四，其他第三方的补充责任。责任主体除车企和系统集成服务商外，特定情形下还可能包括其他第三方。例如数据供应商等相关方，当事故是由于车联网信号中断等外部原因导致系统作出错误判断时，第三方需要基于合同义务或者侵权责任承担相应的责任。当然，第三方还可能包括销售商。车企、AI算法等系统集成服务商、销售商以及其他第三方之间，可能构成不真正连带责任或其他类型的共同或各自责任。关于人机之间的责任关系，本文认为不构成传统产品责任中的不真正连带责任。传统产品责任中，生产者与销售者因“产品缺陷”形成多个并列责任主体，可互相追偿。而在智能汽车引发损害的场景中，驾驶员与智能汽车制造商之间主要构成直接的产品责任关系分别基于“驾驶行为过失”与“产品缺陷”承担独立责任，二者并非并列的“产品责任主体”。人机之间不存在不真正连带关系。在驾驶人对事故损害发生不存在过错时，驾驶人、车外第三人和车内受伤乘客均可以追究汽车生产商、系统服务商的产品责任。在人机都有过错时，如前文所述按照“意思联络的数人侵权”规则处理，人、机都要承担相应的按份赔偿责任，并都处于赔偿的第一顺位，不存在区分责任次序先后的补充责任问题。不过，为保障受害人（包括车外第三人和车内乘客）及时获赔，可以先由人、机任何一方先行赔付，对超出责任份额的部分，先行垫付的一方可以向另一方追偿。在自动驾驶场景中，若受害人（如乘客、车位第三人）自身行为对损害发生或扩大存在过错（如未系安全带、违规操作车辆、未遵守交通规则等），则可根据《民法典》第1173条“与有过失”规定可减轻自动驾驶经营者（生产者、销售者或运营商）的责任。

在分层归责框架下，还必须以技术标准作为核心锚点，通过明确不同自动驾驶等级下系统的功能边界与驾驶人义务来作为责任划分依据。具体而言，技术标准的规范效力需穿透至各责任层级。对于L3级自动驾驶系统，其功能边界限定在设计运行域内系统承担主要驾驶任务，但要求驾驶人在系统发出接管请求时必须立即响应，所谓立即通常需控制在1秒以内。对于更高等级的L4级自动驾驶系统，则要求在限定区域内实现完全自主驾驶，驾驶人不再承担接管义务，但相应地，制造商必须通过严格的技术验证来证明系统在所有设计运行域范围内的可靠性指标，例如将系统故障率控制在0.001次/千公里以内。值得注意的是，技术标准的实际适用需要结合具体使用场景进行判断。以L3级系统为例，当车辆在高速公路行驶时，系统应当具备识别150米范围内静止障碍物的能力，如果实际测试显示系统识别距离仅达到100米，那么这种情况下发生的责任事故，制造商就应当承担相应的法律责任。这种基于技术标准的责任认定方式，既明确了不同自动驾驶等级的功能要求，也为事故责任划分提供了客观、可量化的判断依据。技术层面的改进同样不可或缺。车企需要完善“黑匣子”数据记录功能，强制保存事故前后30秒的系统决策与传感器数据，并开放接口供司法机关等有关部门调取。〔28〕这些数据能够为事故原因的调查和责任认定提供重要线索，帮助还原事故发生时的真实情况。系统研发者应加强算法可解释性，例如提供决策逻辑的可视化报告，让司法机关和相关方能够更清晰地理解系统的决策过程，从而降低因果关系认定的难度。数据供应商需建立数据更新与校准机制，如高精地图实时同步施工信息，确保提供给自动驾驶系统的数据准确可靠，减少因外部数据错误引发的事故风险。

五、我国与人机共驾相关的产品责任立法及司法解释的完善

产品责任规则适用于自动驾驶系统存在局限性，目前学界对此的认识是一致的。〔29〕我国现行产品责任体系主要以《产品质量法》为核心，当然也要遵循《民法典》第1202条至第1207条和《中华人民共和国消费者权益保护法》等相关规定，其逻辑建立在有形产品缺陷导致人身或财产损害的传统场景之上，但在人机共驾领域暴露出显著局限性。人机共驾作为自动驾驶技术发展的关键阶段，其核心特征是人类驾驶员与自动化系统动态协作完成驾驶任务。然而，算法黑箱、数据依赖等技术复杂性与以人类驾驶为中心的传统责任体系之间的结构性错位，导致责任认定陷入主体多元性模糊、因果链条断裂、举证能力失衡等困境。其中，产品责任作为规制自动驾驶系统缺陷的核心法律工具，其现行规则因“产品”定义狭窄、抗辩事由僵化、严格责任适用受限等问题，难以适配人机共驾场景的特殊需求。所以完善我国产品责任制度，是厘清责任边界、平衡技术创新与权益保护的关键前提。针对上述困境，我国需从扩大解释“产品”含义、重构缺陷标准、限缩抗辩事由、优化举证责任四大维度完善产品责任规则，构建适配人机共驾场景的严格责任体系。

（一）扩大解释“产品”含义：将软件、数据及数字服务纳入严格责任范畴

我国应参考欧盟《2024/2853号缺陷产品责任指令》（以下简称《欧盟指令》），〔30〕将“产品”从有形物扩大解释为“包括软件、数字制造文件、数据集及软件更新”等类别。〔31〕具体包括：（1）在软件与算法方面，无论是预装在硬件中的决策系统，还是通过云端提供的诸如SaaS等模式的实时计算服务，均视为独立产品，适用无过错责任；（2）在数据方面，训练数据集、高精地图信息等实时感知数据若存在偏差或缺失导致系统误判，数据提供者或处理者需承担产品责任；（3）在软件更新方面，平台系统推送的功能升级或漏洞修复若引入新缺陷，如更新后系统对特定车型识别失效，更新行为本身构成产品交付，制造商需对其安全性负责。这一扩大解释将打破“硬件与软件分离”的传统归责逻辑，使人机共驾系统的算法、数据等核心风险源均被纳入严格责任规制范围。

（二）重构缺陷认定标准：适配动态技术与场景安全要求

首先，目前我国《产品质量法》规定的产品缺陷主要是指制造缺陷。但是随着科技的发展，产品缺陷更多体现为设计缺陷和警示缺陷，且两者的认定完全不同于制造缺陷，使得“缺陷”概念有必要作进一步的类型化区分并采取不同的认定标准。其次，对于产品缺陷，我国《产品质量法》第46条采取“是否符合国家、行业标准”或“不合理危险”的单一标准过于僵化。这种标准主要适用于传统的制造缺陷。未来修改《产品质量法》中的缺陷规则，并建立技术安全期待和场景适配的双重判断标准，毫无疑问将成为一种更现实的改革路径。〔32〕具体而言，一是将产品缺陷进一步细分为在基础标准上，保留违反强制性标准，〔33〕即推定缺陷的规则。二是在补充标准上，对于符合国标但仍引发事故的情形，引入理性消费者期待的安全性判断。若系统在暴雨等特定场景中未能达到普通用户对自动驾驶辅助功能的合理预期，如系统应该预警时未预警，则认定存在产品缺陷。三是在特殊类型缺陷方面，明确将系统遭恶意攻击后失控等网络安全缺陷、算法偏见缺陷以及软件更新后功能退化等软件缺陷纳入产品缺陷类型，并设置相应的专门判断规则。〔34〕

（三）限缩抗辩事由：平衡技术创新与受害人保护

针对“当时的科学技术水平不能发现的缺陷”之类的风险抗辩，需区分基础技术风险与可预见的设计疏漏。首先，对于“符合当前行业标准且经合理测试仍无法发现的底层技术局限”，可保留有限抗辩空间，但制造商需证明其已履行多场景仿真测试等“最大合理努力”。其次，对于“可预见的设计缺陷”，如未对极端天气条件进行专项测试、未设置合理的驾驶员接管提示机制等，则不得援引抗辩，严格责任应绝对适用。此外，删除“产品投入流通时缺陷尚不存在”的绝对豁免，若制造商通过后续软件更新明知缺陷存在但未及时修复，则需对更新前的损害承担责任。

（四）优化举证责任：降低受害人维权门槛

借鉴《欧盟指令》中的“因果关系推定”规则，可通过最高人民法院司法解释予以明确。在人机共驾汽车交通事故中，若受害人能够初步证明“损害发生在系统运行期间”“系统功能与损害具有关联性”，如事故前系统发出异常指令等情形，则推定“产品存在缺陷且与损害存在因果关系”；制造商若主张免责，需反证“系统无缺陷”或损害由其他原因导致。同时，探索建立技术调查令制度，授权法院强制要求制造商披露事故相关的技术日志、算法决策路径、数据训练记录等证据，避免关键技术信息被垄断；鼓励在政府指导下设立第三方自动驾驶汽车交通事故技术鉴定机构，通过专业化、中立化的鉴定机制提升因果关系认定的专业性与公信力。

结语

人机共驾责任认定的困境，本质上是技术快速迭代与法律滞后性之间的矛盾所致。自动驾驶技术日新月异，新的算法架构、传感器配置与交互模式不断涌现，而法律、司法解释的制定与修订往往需要漫长的周期与复杂的程序，难以动态适配技术发展的节奏。这种规范滞后性导致现行法律规则在面对人机共驾复杂场景时，出现责任划分模糊、归责依据缺失等规则供给问题，导致事故受害人或消费者在权益受损时陷入救济无门的困境。因此，需以“努力让人民群众在每一件案件中感受到公平正义”为目标指引，强化对技术迭代引发的新型责任问题的前瞻性研究，对相关立法、修法与司法解释工作提出建议，弥合技术与法律之间的鸿沟，为人机共驾技术的安全、有序发展提供坚实的制度保障。

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