内容提要：当前，我国自动驾驶立法普遍遵循自动驾驶分级治理的逻辑，区分有条件自动驾驶、高度自动驾驶以及完全自动驾驶三个阶段分别进行法律规则的设计，其背后体现了技术标准与法律规则的融合以及人工智能分级治理的实践。然而，各级自动驾驶的区分并非判若鸿沟，完全自动驾驶不受设计运行范围限制、有条件自动驾驶需配备被动接管规则等设定存在极大的安全风险，直接照搬自动驾驶三阶分级忽视了技术标准的治理成本与技术分级的制度局限。高度自动驾驶相较有条件自动驾驶、完全自动驾驶更具规制优势，契合自动驾驶替代型人工智能的定位，理应成为法律规制的基础模型，在此基础上完成分级治理向分类治理的转向。应在区分自动驾驶双用车辆与专用车辆的基础上，结合车辆具体运行模式进行义务和责任主体的续造，形成使用人与所有人、管理人并列的二元主体架构，其负担的安全驾驶义务也需根据不同模式下车辆人机关系的特点进行更新。机动车交通事故责任方面，对于机动车之间的交通事故应继续适用过错责任，机动车与非机动车、行人之间的交通事故则需区分有人模式与无人模式，前者使用人宜维持现行实质过错归责模式，后者所有人、管理人宜承担无过错责任。
关键词：自动驾驶；自动驾驶分级；分类治理；机动车交通事故责任；远程安全员
一、问题的提出
近年来，我国自动驾驶汽车发展异常迅猛。根据公安部2024年8月发布的数据，目前全国已累计发放自动驾驶汽车测试号牌1.6万张，开放公共测试道路3.2万公里。2024年9月，九家车企入选工信部第一批智能网联汽车准入和上路通行试点单位，标志着我国自动驾驶汽车在规模化应用上迈出关键一步。时至今日，自动驾驶出租车、公交车已经在武汉、北京、重庆等多个城市部署，我国自动驾驶行业正处于大规模商业化应用的前夜。
从历史上看，划时代的伟大发明都曾引发法律世界的革命。作为新一轮人工智能浪潮最具代表性的应用，自动驾驶汽车强调以机器驾驶取代手动驾驶，意味着现行以驾驶人、手动驾驶为中心构建的道路交通法律秩序将受到巨大冲击，法律规则的更新迫在眉睫。对此，近年来中央和地方层面出台了一系列有关自动驾驶的立法，涵盖道路测试、数据管理、产品准入、创新应用等多个领域。通过梳理发现，我国自动驾驶立法普遍遵循分级治理的逻辑，即在区分有条件自动驾驶、高度自动驾驶以及完全自动驾驶三阶段的基础上，分别进行法律规则的设计。这一点在有关自动驾驶的理论研究中也有着广泛的共识。
自动驾驶分级可以追溯到国际自动机工程师学会（SAE-International）2014年发布的标准《公路机动车驾驶自动化系统相关术语的分级和定义》（J3106，以下简称“SAE分级标准”），其将汽车驾驶自动化分为6个阶段，分别是L0级无自动化、L1级驾驶人辅助、L2级部分自动驾驶、L3级有条件自动驾驶、L4级高度自动驾驶以及L5级完全自动驾驶。2021年8月，我国发布推荐性国家标准《汽车驾驶自动化分级》（GB/T40429-2021，以下简称“国标分级标准”），在借鉴SAE分级标准的基础上，确立了本土化的自动驾驶三阶分级。随后，国标分级标准迅速被监管者采纳，凡涉及自动驾驶的界定以及人机关系的构建，基本都绕不开自动驾驶分级规则。毫不夸张地说，自动驾驶分级已然成为我国自动驾驶立法的原点规则。
然而，需要追问的是，这套源自域外的自动驾驶分级规则是否科学？各级自动驾驶的边界真的泾渭分明吗？即使技术标准本身没有问题，立法直接照搬自动驾驶三阶分级是否具有正当性？已有不少反思自动驾驶分级的声音。有学者指出，消费者对目前能否购买“自动驾驶”车辆感到困惑。这种混乱并不是因为公众无知，而是因为讨论自动驾驶汽车发展的主要方式之一——SAE分级标准——存在误导。国内方面，不少企业大力宣传“智能驾驶”“高阶智驾”“L2.9999”“L2+”等概念，导致消费者难以分清购买的汽车是否具备自动驾驶功能，甚至发生了多起因为过度信任不成熟的智驾技术导致车毁人亡的严重交通事故。
与此同时，我国自动驾驶立法在落实自动驾驶三阶分级方面也存在诸多混乱。例如，国标分级标准明确规定有条件自动驾驶的用户角色为动态驾驶任务后援用户（DDT fallback-ready user），需要履行警觉义务和接管义务，高度和完全自动驾驶的用户角色为乘客，可以拒绝响应系统的介入请求，但广州等地立法却将有条件自动驾驶的用户角色界定为驾驶人，要求其必须坐在驾驶位上，全程履行监控义务与接管义务，深圳、江苏等地立法甚至规定高度自动驾驶也要配备驾驶人。2021年3月，公安部发布《道路交通安全法（修订建议稿）》（以下简称“道交法修订稿”）征求意见，第155条将自动驾驶汽车分为“具有自动驾驶功能且具备人工直接操作模式的汽车”与“具有自动驾驶功能但不具备人工直接操作模式的汽车”两类。对此，人们不禁疑惑，这两类自动驾驶汽车与自动驾驶三阶分级是什么关系？为何不直接使用国标分级标准的术语？虽然修订稿有关自动驾驶的条款最终并未通过，但从侧面反映出我国立法对于不同级别自动驾驶的区分并不清晰，对自动驾驶分级治理模式亟需进一步反思。
鉴于当前我国自动驾驶汽车已经步入大规模商业化应用的关键阶段，从国家层面提供一套系统的法律供给刻不容缓。此前，道路交通安全法修订工作已经列入国务院2024年度立法计划、十四届全国人大常委会立法计划的第一类项目。2025年中央政法工作会议明确提出推动修改道路交通安全法等法律，全国人大常委会2025年度立法工作计划也将道路交通安全法修订作为初次审议的法律案。此种背景下，本文针对作为当前我国自动驾驶立法底层逻辑的分级治理模式进行检视，并在此基础上提出一套科学合理的治理框架，助力道路交通安全法修订以及自动驾驶产业的健康发展。
二、自动驾驶分级治理的法治逻辑
（一）自动驾驶分级标准的核心规则
在2014年SAE分级标准发布之前，有两套比较流行的自动驾驶分级方案。第一套是德国联邦公路研究所（BASt）2012年提出的分级标准（以下简称“BASt分级标准”），将汽车驾驶自动化分为仅驾驶员、驾驶人辅助、部分自动驾驶、高度自动驾驶以及完全自动驾驶5个阶段。第二套方案是美国国家高速公路交通安全管理局（NHTSA）2013年发布的分级标准（以下简称“NHTSA分级标准”），具体分为无自动化、特定功能自动化、组合功能自动化、有条件自动驾驶和完全自动驾驶5个阶段。在充分借鉴这两种五阶分级法的基础上，SAE分级标准创造性地提出六阶分级法：一方面，SAE分级标准与BASt分级标准的前三级基本对应，但BASt分级标准中的高度自动驾驶、完全自动驾驶仅对应SAE分级标准中的L3级与L4级，并不存在真正的L5级。另一方面，SAE分级标准与NHTSA分级标准的前四级相互对应，唯一不同在于前者将后者中的完全自动驾驶拆分为L4级与L5级两个阶段。
SAE分级标准尽管发布时间最晚，却是国际上影响最大、应用最广泛的分级方案。其确立的自动驾驶分级核心规则如下：
第一，动态驾驶任务（dynamic driving task, DDT）。SAE分级标准与国标分级标准都使用动态驾驶任务来区分辅助驾驶与自动驾驶，具体指在道路交通中操作车辆所需的所有实时操作和战术功能。所谓动态驾驶任务是相对于策略性任务来说的，主要包括三项活动：一是感知，即车辆运行中目标和事件的探测与响应；二是决策，即在感知的基础上作出驾驶决策，如是否加速、转向、停止等；三是行动，指驾驶决策的具体执行，包括车辆横向运动与纵向运动、车辆照明以及信号装置的控制。而策略性任务则是指导航、行程规划、目的地和路径的选择等。根据国标分级标准，辅助驾驶系统仅是辅助驾驶人执行动态驾驶任务，而自动驾驶要求系统必须替代驾驶人持续地执行全部动态驾驶任务，驾驶人得以从驾驶任务中解放。
第二，设计运行范围（operational design domain, ODD）。2014年版SAE分级标准在BASt分级标准基础上提出了能够在所有道路、环境下执行动态驾驶任务的L5级完全自动驾驶。随后，2016年版SAE分级标准正式提炼出设计运行范围的概念，具体指地理、道路、环境、交通、速度、时间等限制。国标分级标准充分借鉴SAE分级标准的做法，进一步提出设计运行条件的概念，将设计运行范围作为其中一个因素，此外还包括驾乘人员状态、车辆状态以及其他必要条件。根据国标分级标准，所有级别的自动驾驶都受设计运行条件的约束，但有条件与高度自动驾驶存在设计运行范围的限制，只能在特定道路、交通、天气、光照等环境下运行，而完全自动驾驶没有此限制，商业和法规限制因素除外。
第三，接管（take over）。SAE分级标准充分借鉴BASt分级标准和NHTSA分级标准的做法，将接管规则作为区分有条件自动驾驶与高度和完全自动驾驶的关键指标。国标分级标准延续这一立场，明确有条件自动驾驶在即将不满足设计运行范围、系统出现故障或者驾驶人接管能力即将不满足要求时，系统会向用户发出介入请求（request to intervene），此时用户的角色为动态驾驶任务后援用户，需要及时接管并重新承担动态驾驶任务。学者称之为被动接管规则，以区别于用户主动从系统接管并恢复驾驶权的情形。高度自动驾驶与完全自动驾驶在遇到类似情形时，虽然系统也会发出介入请求，但用户可以拒绝响应，届时系统会执行最小风险策略（minimal risk maneuver），即采取措施使车辆达到最小风险状态，以确保车辆安全停靠。
（二）自动驾驶分级治理的立法考察
根据SAE的说法，分级标准旨在提供一种共同语言来讨论驾驶自动化技术，而不是规定应如何对其进行监管。但现实情况却是，自动驾驶分级深刻影响着各国自动驾驶立法。
德国是自动驾驶分级治理的最早践行者。2017年德国道路交通法第八修正案率先采用BASt分级标准，使用了高度自动驾驶、完全自动驾驶的概念，但两者是一体定义的，都需要满足自动驾驶适用性等系列条件，用户都要承担被动接管职责，故仅相当于L3级自动驾驶。2021年，德国发布自动驾驶法案，其第1d条规定自动驾驶系统能够在特定操作区域内自主完成驾驶任务，并在达到系统极限、发生影响自动驾驶功能的技术故障或者超过特定操作区域的边界时，自主将车辆置于最小风险状态。由此观之，法案调整对象迈向L4级自动驾驶。至此，德国通过两部立法构建了一套以L3级与L4级为基础的自动驾驶分级治理体系。
美国是自动驾驶分级治理的集大成者。2016年，美国交通部发布《联邦自动驾驶汽车政策：加速道路安全的下一次革命》，明确放弃NHTSA分级标准，要求制造商根据SAE分级标准确定其车辆系统的自动驾驶水平。随后，自动驾驶分级治理的思路被持续贯彻，包括《自动驾驶系统2.0：安全愿景》《为未来交通做准备：自动驾驶汽车3.0》《确保美国自动驾驶汽车技术的领导地位：自动驾驶汽车4.0》《自动驾驶汽车综合计划》等系列政策。2024年12月，美国发布《配备自动驾驶系统车辆的安全、透明度和评估计划》（以下简称“评估计划”），再次重申SAE分级标准的意义，重点针对L3级、L4级自动驾驶的商业化应用开展监管规则的设计。
英国方面，其自动驾驶汽车法案（2024）没有明确采用自动驾驶分级，而是区分有人控制与无人控制的自动驾驶汽车，前者的用户身份为负责用户（user-in-charge），后者则引入无负责用户运营者（no-user-in-charge operator）概念。有学者将之称为主体分类模式，是区别于自动驾驶分级的一种全新规制模式。然而，从法案规定来看，第一类车辆需要负责用户在系统提示介入时进行接管，对应的是L3级自动驾驶；而第二类车辆车内无需负责用户进行接管，但需要满足特定的位置和环境要求，同时系统能够自主采取最小风险策略，对应L4级自动驾驶。这意味着法案的底色仍然是自动驾驶分级治理。
国内方面，很早就体现了自动驾驶分级治理的监管思路。2018年《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》（已失效）第28条第2款明确，自动驾驶包括“有条件自动驾驶、高度自动驾驶和完全自动驾驶”，以此作为道路测试规则构建的基础。2021年《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范（试行）》（以下简称“示范应用管理规范”）延续这一做法。国标分级标准出台后，自动驾驶分级治理的贯彻更为彻底，具体包括两种路径：一是直接引用国标分级标准。例如，2023年交通运输部《自动驾驶汽车运输安全服务指南（试行）》（以下简称“服务指南”）所称自动驾驶汽车“包括国家标准《汽车驾驶自动化分级》（GB/T40429-2021）明确的有条件自动驾驶汽车、高度自动驾驶汽车和完全自动驾驶汽车”。此外，工信部等四部委联合发布的《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》（以下简称“试点通知”）亦是如此。二是不引用国标分级标准，而是直接明确自动驾驶包括有条件、高度以及完全自动驾驶三个阶段。深圳、北京、武汉、广州等地立法都是如此。
值得注意是，前述2021年“道交法修订稿”形式上没有采用自动驾驶分级的表述，但从规定内容来看，第一类汽车要求“驾驶人应当处于车辆驾驶座位上，监控车辆运行状态及周围环境，随时准备接管车辆”，其本质上属于有条件自动驾驶。第二类汽车虽然没有明确规定，但从车辆可以去除手动驾驶装置来看，其应属于高度或者完全自动驾驶。由此观之，修订稿的内在线索仍是自动驾驶分级治理。
（三）自动驾驶分级治理的内在逻辑
自动驾驶分级之所以深刻影响自动驾驶立法，其底层逻辑可以从两方面观察。
第一，契合技术标准与法律规则的融合趋势。由于机动车的设计、制造、使用、维修等具有较强的技术性，技术标准在监管中起着非常关键的作用。自动驾驶汽车不仅延续传统汽车的复杂结构，还要应对人工智能技术带来的未知挑战，更需要借助技术标准来克服新兴技术潜在的不确定性，完成对技术状态事实描述的合理定型。国标分级标准作为自动驾驶领域最早的一批技术标准，满足了监管者的治理需要。
形式层面，国家标准分为强制性标准与推荐性标准，强制性标准法定地发挥着延伸法律规范的作用，同时国家鼓励采用推荐性标准，其一旦被企业采用，即构成生产经营者对消费者的承诺，具有法律约束力。尽管国标分级标准只是一项推荐性标准，但被“试点通知”等引用后具有相应的强制约束力。此外，推荐性标准与强制性标准存在转换的可能，如强制性国家标准《电动汽车安全要求》（GB 18384-2020）就是由先前的三部推荐性国家标准整合转化而来。根据《国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车）（2023版）》的规定，自动驾驶汽车标准体系分为三个层级，国标分级标准位于第一层级中的基础标准模块，对于其他标准的制定有着重要影响，不排除未来成为强制性国家标准来源的可能。
实质层面，技术标准可以增强法律规则的治理效果。一方面，技术标准能够更好地应对自动驾驶发展初期的不确定性与快速迭代的特点，助力风险预防与产品质量控制。国标分级标准借助动态驾驶任务、设计运行范围、接管、最小风险策略等概念完成自动驾驶分级的同时，也为自动驾驶安全体系构建以及产品缺陷判断提供了指南。此点在工信部《关于加强智能网联汽车生产企业及产品准入管理的意见》（以下简称“准入管理意见”）、“试点通知”等系列文件中得到验证。另一方面，技术标准兼具技术性、社会性和可通约性，可凝聚技术共识、紧跟技术动态、涵纳规制需求，在引导自动驾驶发展方面具有关键作用。SAE分级标准2021年更新时加入了国际标准化组织（ISO），其权威性进一步增强。国标分级标准由工信部提出，全国汽车标准化技术委员会归口，十余家车企参与，具有比较广泛的行业基础。
第二，符合人工智能分级治理的理念。当前，人工智能分级分类治理成为一种共识。域外方面，欧盟《人工智能法》提供了人工智能分级精准治理的立法模板。国内方面，2022年《深圳经济特区人工智能产业促进条例》提出“实施分级、分类差异化监管”；2023年《生成式人工智能服务管理暂行办法》明确对生成式人工智能服务实行“分级分类监管”。自动驾驶分级治理则是人工智能分级治理的具体实践。一方面，自动驾驶分级可以实现“车”之治理的精准化。不同级别自动驾驶系统的要求不同，其产品准入门槛以及安全管理要求自然不同。有条件自动驾驶需要特别关注接管装置的安全，高度自动驾驶系统必须具备自主执行最小风险策略的能力，至于完全自动驾驶则要求系统可以应对任何道路、交通等环境。因此，如何定级是车辆管理的头等大事。另一方面，不同级别自动驾驶系统的自动化程度各异，用户对车辆的控制力以及人机角色不同，相应的权利义务责任也需个性化配置，分级有助于实现“人”之治理的精准性。根据国标分级标准，有条件自动驾驶的用户身份为动态驾驶任务后援用户，负担警觉义务与接管义务，需要就接管不力导致的事故承担法律责任；高度和完全自动驾驶的用户角色为乘客，系统需要自主应对各种紧急故障，事故发生的原因更多地来自产品缺陷。因此，自动驾驶分级对于过错、产品缺陷的认定以及法律责任的承担具有重要意义。
三、自动驾驶分级治理的法理反思
（一）自动驾驶分级治理的规则内省
遗憾的是，无论SAE分级标准还是国标分级标准，在区分各级自动驾驶方面均存在诸多问题，无法为立法提供科学的技术支撑。
第一，有条件自动驾驶与辅助驾驶界限不清。根据SAE分级标准及国标分级标准的设定，动态驾驶任务是区分辅助驾驶与自动驾驶的关键。在前者，系统仅仅是辅助用户执行部分感知、决策和行动任务，用户在动态驾驶任务中占据主导地位，其角色仍为驾驶人；而在后者，系统彻底取代用户持续执行动态驾驶任务，用户身份转向乘客。高度与完全自动驾驶归属自动驾驶没有疑问，但有条件自动驾驶的用户并未彻底脱离驾驶人的身份，而是属于动态驾驶任务后援用户，并不完全契合自动驾驶的特征。
国标分级标准对动态驾驶任务后援用户的定义是，当有条件自动驾驶工作时，可以识别系统发出的介入请求和明显的动态驾驶任务相关车辆故障并执行接管的用户。用户在开启自动驾驶模式后，虽然可以将视线转移至非驾驶相关的活动，但必须保持一定的警觉性，以便对明显的外部刺激以及系统的提示作出适当的接管响应，承担接管义务。但是，广州、深圳、江苏等地条例不仅明确规定有条件自动驾驶的用户身份为驾驶人，还要求“驾驶人应当监控车辆运行状态及周围环境，发现车辆处于不适合自动驾驶的状态或者系统提示需要接管时及时接管”，即负担监控义务与接管义务。如果说保持一定的警觉性属于程度较低的注意义务，那么监控义务则是一种程度很高的注意义务。这意味着有条件自动驾驶的用户根本没有从动态驾驶任务中抽离，与辅助驾驶的界限并不清晰。
第二，有条件自动驾驶与高度自动驾驶区分不明。从当前全球自动驾驶立法来看，针对L3级自动驾驶，几乎都分享着一条共同的原则：人类驾驶员需要在紧急情况下随时准备接管汽车。SAE分级标准与国标分级标准都遵循这一设定，明确被动接管规则是区分有条件自动驾驶与高度自动驾驶的关键要素。从逻辑上看，系统自主执行最小风险策略与用户承担被动接管职责是相互排斥的，两者分属高度自动驾驶与有条件自动驾驶。但令人疑惑的是，国标分级标准在要求有条件自动驾驶用户履行被动接管职责的同时，又规定如果用户未响应介入请求，系统需要“适时采取减缓车辆风险的措施”，这一规定与高度自动驾驶的最小风险策略究竟有何区别？对此，“试点通知”指出，“当安全员未能及时响应介入请求，自动驾驶系统应执行最小风险策略以达到最小风险状态”，这意味着两者其实是一回事，有条件自动驾驶要求用户接管的必要性大打折扣。
另一方面，我国相关立法还存在反向混淆有条件自动驾驶与高度自动驾驶的现象，即将被动接管规则从前者扩展至后者。例如，“深圳条例”第34、35条规定，有条件和高度自动驾驶汽车都必须具有手动驾驶装置并配备驾驶人，驾驶人坐在驾驶座位上需要监控车辆运行状态和周围环境，随时准备接管。“服务指南”同样有此倾向，明确有条件和高度自动驾驶用于出租汽车客运业务必须配备随车安全员，完全自动驾驶则可以使用远程安全员。此外，江苏、广州等地条例也采类似立场。按照这一逻辑，高度自动驾驶也要配备驾驶人承担被动接管职责，与有条件自动驾驶的区分不再清晰。
第三，高度自动驾驶与完全自动驾驶的区别存疑。完全自动驾驶区别于高度自动驾驶的关键在于其没有设计运行范围的限制。SAE分级标准指出：“L5级自动驾驶的系统必须能够在道路上的任何地方操作车辆，不受设计运行范围的限制。”国标分级标准延续这一设定，明确完全自动驾驶系统“可以在任何可行驶条件下持续地执行全部动态驾驶任务”。然而，这里存在循环定义的问题，一边强调系统不存在设计运行范围的限制，另一边又规定系统需要受限于“可行驶条件”的约束，如此一来，系统“不受设计运行范围限制”的设定很可能被间接绕开，完全自动驾驶与高度自动驾驶的差距或许没有那么大。同时，不受设计运行范围限制的自动驾驶汽车是否存在也值得怀疑。按照SAE分级标准与国标分级标准的设定，完全自动驾驶系统可以应对各种道路、天气等环境。这意味着系统的能力远超最优秀的人类驾驶员。但这样的设定并未获得立法的广泛支持。例如，“示范应用管理规范”“深圳条例”等认为，“完全自动驾驶是指自动驾驶系统可以完成驾驶人能够完成的所有道路环境下的动态驾驶任务”，即系统只需具有与驾驶人匹配的水平即可，并不需要远超驾驶人的能力。由此观之，完全自动驾驶的设定并不清晰，存在的意义也值得商榷。
（二）自动驾驶分级治理的安全检讨
作为深刻影响公众安全的新兴技术，自动驾驶汽车的发展应用始终坚持“安全第一”的最高原则。然而，自动驾驶分级存在诸多不安全因素。
第一，完全自动驾驶不受设计运行范围限制的设定有违安全原则。有限性是确保安全的一个重要因素，了解限制是所有优秀司机都需要做的事情。一个好的司机知道自己的极限并会努力保持在极限内，因为他们知道自己并非不可战胜。SAE分级标准与国标分级标准假定完全自动驾驶系统可以应对任何道路环境，能力的设定远超最优秀的人类司机，多少有些通用人工智能或者强人工智能的浪漫色彩。从安全角度看，再强的自动驾驶系统可以处理的事情也是有限的，承认设计运行范围的限制至关重要。
第二，有条件自动驾驶设置被动接管规则存在极大的安全隐患。SAE分级标准与国标分级标准之所以要求有条件自动驾驶阶段的用户在紧急情况下接管，一个重要考量是发挥人机协作的最大效用，其理论可以追溯到1951年的“菲茨名单”（Fitts List），即所谓的Haba-Maba模型，它描述了人类与机器各自更擅长完成哪些任务。如果能够将人类与机器的优点结合起来，无疑会得到一个更强大的自动化系统，因为理论上人机组合后的威力要优于两者单打独斗。但这种观点值得商榷。一方面，在自动化过程中，用户会因长期依赖系统而降低警觉，系统的自主性、可靠性越高，用户就越容易产生过度信任问题。被动接管规则试图将人与机器组合，以为至少能得到一位认真负责的驾驶人，但情况很可能是两者相互指望，导致事故发生概率不降反升。实践中，许多辅助驾驶发生交通事故的一个重要原因就是驾驶人过度信任系统虚假的安全表现，在真正需要介入时来不及接管。与辅助驾驶相比，有条件自动驾驶将更大程度地解放驾驶人，届时过度信任问题将更加严重。另一方面，驾驶是一项需要连续投入注意力的活动，当人们被鼓励交出驾驶权去享受放松时，他们很难在短时间内恢复到适于驾驶的状态，并且脱离的时间越长，恢复越困难。相较亲自驾驶，要求用户监控和随时接管机器驾驶是一件更难的事情。有学者称之为“自动化的讽刺”，即系统把容易做的工作自动化了，棘手的部分却留给了人类。
第三，高度和完全自动驾驶强行设置介入请求可能引发安全风险。根据国标分级标准，高度和完全自动驾驶在系统识别车辆出现故障时也会发出介入请求，但用户可不作响应，系统只有在用户未响应介入请求时，才会自主执行最小风险策略。这意味着用户是否接管是前置程序，系统必须先向用户发出介入请求，仅当用户不响应时才启动后续程序。然而，交通事故的发生往往在一瞬间，如此设计会极大地延误避险时机。此外，用户对于高度与完全自动驾驶信任度极高，系统一遇到紧急情况就发出介入请求，无形中会对用户形成精神压力，不排除用户慌乱接管导致事故发生的可能。
（三）自动驾驶分级治理的路径反思
自动驾驶分级治理的潜在逻辑是利用技术标准协助治理以及引入技术分级治理的思路，但机械照搬的效果并不理想。
第一，技术标准存在治理成本。其一，技术标准与技术事实不完全相符。技术标准是对技术发展现象的理论观察，与技术事实可能存在出入。自动驾驶属于新兴技术，无论何种分级方案都充满预测性，是对自动驾驶未来发展的全线程观察，并非对当前技术发展应用水平的真实写照。法律不应对技术标准简单地照单全收，贸然将完全自动驾驶纳入规制存在超前立法的风险。其二，技术标准与法律规则存在转化难题。一方面，自动驾驶分级借助的是动态驾驶任务、接管、设计运行范围等技术语言，需要将之转换为权利义务责任等法律语言。在此过程中，可能出现技术标准被法律筛选、加工甚至完全背离的现象。另一方面，技术标准与法律规则存在价值鸿沟。技术标准是对技术现象的描述，伦理因素并非首要考量。与以往新兴科技风险不同的是，人工智能风险涉及较多的伦理、价值和法律判断。例如，在人工智能治理的主流叙事中，以人为本是一项基本规则，意味着技术发展应用必须尊重人的价值，尊重人类在人工智能运行中的主体性、自主性，实现“人在回路”，确保人类能够始终控制人工智能。SAE分级标准与国标分级标准描述了驾驶权力在人机之间逐渐转移的过程，由最初的驾驶人独自控制车辆，到最后系统完全取代驾驶人独享驾驶权力，甚至车辆可以不再保留方向盘。这一过程需要充分考虑人机权力分配的正当性问题。有观点指出，虽然自动驾驶系统完全独立驾驶在技术上可以实现，但在法律上是否无条件地予以承认，需要谨慎，立法对此之抉择与规则设计必须接受合宪性控制，不得侵害宪法基本价值。易言之，技术标准需要接受法律规则的价值审查。
第二，技术分级存在效用局限。一方面，汽车驾驶自动化线性发展缺乏理论依据。自动驾驶分级的一个理论基础是汽车自动化技术的渐进式发展路线，即认为自动驾驶的发展需要经历辅助驾驶，再进入有条件自动驾驶，最后才能发展至高度和完全自动驾驶。然而，新兴技术的发展不一定遵循渐进式的发展路线，辅助驾驶、有条件自动驾驶并非发展高度与完全自动驾驶的必经之路。业界资深人士指出：“人们把希望更多地寄托在L2+这样的渐进式路线上，认为自动驾驶的技术路线是先实现L2，再实现L3，最后是L4，L5。其实L2之后率先进入商用的很可能是L4，而不是L3。”从这个角度看，自动驾驶分级可能误导行业发展方向与法律规制安排。另一方面，技术分级容易产生治理悖论。自动驾驶分级属于典型的技术分级，存在的问题一是过于复杂多变，二是始终有逻辑不周延之处。从历史上看，汽车驾驶自动化分级是自动化水平分级在汽车领域的一次尝试。早在20世纪90年代，就有学者提出将自动化水平分为10个等级，从L1级计算机不提供任何帮助、人类必须作出所有决定和行动，到L10级计算机决定一切，每个阶段都对应不同的人机角色。对比来看，SAE分级标准与国标分级标准的六阶分级显然不够精细。正因如此，不少企业宣称自己的智驾系统为“L2+”或者“L2.9999”。以此类推，必然会存在“L3+”或者“L4+”的阶段。反之，过于复杂的分级又会带来规制成本的增加，这也是分级治理饱受批评的地方。
综上所述，无论SAE分级标准还是国标分级标准，对于有条件自动驾驶、高度自动驾驶与完全自动驾驶的区分都存在诸多含糊之处。其中，有条件自动驾驶需要用户负担被动接管规则的设定存在极大的安全隐患，而完全自动驾驶不受设计运行范围限制的设定又缺乏足够的现实意义，此种背景下，法律直接照搬自动驾驶三阶分级展开规制的思路亟需反思与重构。
四、自动驾驶治理的路径转向
（一）自动驾驶治理思路的重塑
如上所述，有条件自动驾驶与完全自动驾驶各自存在设定上的缺陷，相较之下，高度自动驾驶理应成为法律规制的基础模型。
第一，高度自动驾驶相较有条件自动驾驶具有规制优势。其一，被动接管规则存在极大的安全隐患。被动接管规则预设用户需在紧急情况下接管恢复驾驶权，高估了人类的能力。为解决这一问题，必须对有条件自动驾驶的设定进行修改，要求系统在用户没有响应时能够自主执行最小风险策略。事实上，无论是国标分级标准还是“准入管理意见”“试点通知”，都作了类似规定。这意味着，要求系统具备自主执行最小风险策略的能力并非苛求，而是生产者必须履行的义务。背后的原因在于监管者已经看到了人类充当动态驾驶任务后援用户的潜在风险，因而作了一个安全冗余设计，要求系统进行安全兜底。但如此一来，国标分级标准中的有条件自动驾驶在本质上更接近于L4级自动驾驶。其二，被动接管规则的落实非常困难。无论SAE分级标准还是国标分级标准，抑或德国道路交通法第八修正案和英国自动驾驶汽车法案（2024），都没有明确接管时间预留多久才是合理的。2024年推荐性国标《智能网联汽车自动驾驶系统通用技术要求》（GB/T 44721-2024）规定，系统发出介入请求后留给用户接管的时间应不少于10秒，但这样的要求几乎不可能落地。因为系统提前10秒感知到危险，意味着以每小时120公里高速行驶的汽车，要提前检测到至少300米外的危险。即使是最好的激光雷达标称能够识别200米远，但实际也就在150米左右。实践中，自动驾驶汽车面临的道路环境、紧急情况复杂多样，用户在收到介入请求时的状态也各不相同，而交通事故的发生往往在一瞬间，接管时间的长短显然是极其个性化的。其三，有条件自动驾驶的商业前景存疑。一方面，被动接管规则带来了人机责任分配难题，生产者与消费者之间将会围绕接管提醒是否及时、预留时间是否足够、接管是否合理等问题争论不休。有学者很早就指出，自动化系统中控制与责任之间存在潜在的不匹配现象，控制主体与责任主体出现了分离。这种不匹配造成了“道德崩溃地带”，即人类用户需要为不完全由他们控制的错误或者事故承担责任。另一方面，自动驾驶汽车除个人乘用外，还可广泛应用于客运、货运等营运场景。相较于出租车、货车等传统营运车辆，自动驾驶汽车的一大优势是可以节省劳动力成本，但被动接管规则要求车辆必须配备驾驶人来履行紧急接管职责，无法满足行业发展的需要。
第二，高度自动驾驶相较完全自动驾驶更具规制意义。首先，完全自动驾驶落地难度非常大，生产成本和门槛远高于高度自动驾驶。对当前自动驾驶行业来说，将完全自动驾驶纳入立法没有太大意义，强行引入不仅可能诱发车企虚假宣传，还会增加规制成本。其次，考虑到自动驾驶汽车的新兴技术属性以及潜在的巨大社会效益，在大规模商业化应用的很长一段时间内，出于安全、成本、责任等各种因素的考虑，监管者或者生产者会主动对自动驾驶汽车设置道路、区域等方面的限制，完全自动驾驶不受设计运行范围限制的优势不会特别明显。最后，从立法实践来看，完全自动驾驶受到监管者的有意回避。德国自动驾驶法案第1d条明确自动驾驶汽车是指“能够在特定操作区域内”自主完成驾驶任务的汽车，英国自动驾驶汽车法案（2024）第4条要求自动驾驶汽车必须说明“满足自动驾驶标准的位置和环境”。2022年欧洲《关于完全自动驾驶汽车自动驾驶系统（ADS）型式认证的统一程序和技术规范的适用规则》（以下简称“认证规则”）虽然使用了“完全自动驾驶汽车”一词，但在定义时特别强调系统“应当承认设计运行范围的条件与边界”，实质上为高度自动驾驶。我国“试点通知”明确将调整对象限定为有条件和高度自动驾驶，也看到了完全自动驾驶短期内难以落地的问题。
第三，高度自动驾驶更加符合自动驾驶的本质。自动化发展过程中需要解决人机关系问题，即机器究竟是取代人类还是增强人类。根据这一标准，人工智能大体上可以分为两类：一是替代型人工智能，强调人工智能替代人类完成特定任务；二是辅助型人工智能，突出人工智能对人类能力的增强。就汽车领域来说，辅助驾驶强调人在环内、协作共驾，驾驶人的角色并未实质改变，系统仅是协助驾驶人更好地执行部分动态驾驶任务，属于辅助型人工智能。而自动驾驶旨在用机器智能替代人的智能，将人类排除在动态驾驶任务的环外，彻底解放驾驶人，为公众提供更为安全便利的交通出行，属于替代型人工智能。实践中，消费者购买自动驾驶汽车主要是为了享受技术带来的便利，特别是对于那些将驾驶视为一种负担的群体来说。从这个角度看，高度自动驾驶更加契合自动驾驶的定位，而有条件自动驾驶要求人类用户承担被动接管职责，等于是将人类置于动态驾驶任务的环内，背离了自动驾驶的设计初衷，本质上属于辅助驾驶。有观点指出，L3级自动驾驶技术“属于‘共同控制’（shared control）的‘人类—机械’合作模式”，与传统驾驶形态没有根本差别。
综上，自动驾驶的治理思路应当重塑，在将汽车驾驶自动化水平区分为辅助驾驶与自动驾驶两个阶段的基础上，应以高度自动驾驶作为法律规制自动驾驶的基础模型，系统在遇到紧急情况时可以无需用户介入，自主采取最小风险策略。至于有条件自动驾驶，国标分级标准对其作了独特的双重安全设定，如果强行保留极具安全风险的被动接管规则，那么应将之归入辅助驾驶的范畴，以警示消费者避免陷入虚假安全困境，若去除被动接管规则，那么其实质上已经属于高度自动驾驶。完全自动驾驶短期内则不具有规制的现实意义。
（二）自动驾驶分类治理的引入
自动驾驶汽车区别于传统汽车的一大特点在于无人化，即驾驶人的角色被机器取代，导致现行以驾驶人为核心的道路交通法律秩序不敷适用。基于此，应当在以高度自动驾驶为模板的基础上，将自动驾驶汽车区分为双用车辆与专用车辆，前者指同时具备自动驾驶与手动驾驶功能的车辆，后者指只有自动驾驶功能的车辆，以便观察自动驾驶技术带来的人机关系变化，从而构建与之相应的法律规则。
第一，车辆分类是自动驾驶定义的自然结果。自动驾驶分级展现了汽车驾驶自动化的发展过程，不同级别的自动驾驶人机关系不同，车辆的功能设置也有区别。根据国标分级标准，高度自动驾驶一方面像完全自动驾驶那样，系统取代用户持续执行全部动态驾驶任务，用户无需承担被动接管职责，但另一方面又像有条件自动驾驶那样存在设计运行范围的限制，车辆是否必须配备手动驾驶装置不无疑问。笔者认为，高度自动驾驶是否配备手动驾驶装置需根据车辆的使用场景确定，如果在设计运行范围内使用，不配备手动驾驶装置不影响车辆的运行安全，反之则需要。国标分级标准在解释高度自动驾驶时，特别提到“某些具备4级驾驶自动化系统的车辆无人工驾驶功能，如园区接驳车等”。由此来看，高度自动驾驶必然存在专用车辆与双用车辆的区分，强行要求高度自动驾驶配备手动驾驶装置的做法，并不合理。
第二，车辆分类有助于自动驾驶的精准规制。一方面，相较于技术分级，车辆分类的规制效果更好。一是专用车辆与双用车辆在逻辑上非此即彼，能够避免技术分级类型化不周延带来的治理悖论；二是自动驾驶汽车是否配备手动驾驶装置判断简便，规制成本低。另一方面，车辆分类影响着自动驾驶汽车人机关系的构建。一是产品准入。双用车辆要兼顾自动驾驶与手动驾驶，车内必须配备手动驾驶装置与驾驶位，需要特别考量不同模式切换和人机交互安全。基于此，系统必须具备功能清晰的人机交互界面，具有监测用户主动接管是否安全的能力。而专用车辆不再保留方向盘、油门等装置，车内彻底去除手动驾驶的可能，需要特别关注车辆与中央智慧交通系统的协同。二是使用管理。双用车辆由于手动驾驶装置的存在，用户在使用车辆时可以选择车内不配备使用人的无人模式，也可以选择车内配备使用人的有人模式，但只有在有人模式下才可以超出设计运行范围。而专用车辆由于车内无法配备实施手动驾驶的使用人，只能在设计运行范围内以无人模式运行，车辆运行全然交由机器驾驶实现。三是法律责任。双用车辆的用户保留了恢复驾驶人身份的可能，与专用车辆用户的纯粹乘客身份不同，两者负担的注意义务以及法律责任也需作针对性的设计。
第三，车辆分类符合自动驾驶行业发展的需求。自动驾驶的应用场景非常广泛，大体可以分为个人乘用与商业营运两类，两者对自动驾驶汽车的需求不同。对于个人乘用场景，双用车辆更加合适，用户不仅可以享受自动驾驶的便利，还能延续手动驾驶带来的自由感和安全感。特别是对于现代社会的人们来说，汽车不仅是交通工具，也是个体实现行动自由的重要方式。而自动驾驶汽车强调以机器驾驶取代手动驾驶，人类用户对车辆运行的参与度和控制力被不断蚕食消解。即使自动驾驶汽车表现得足够安全，人们也会担心控制权从自己手中滑向机器，进而产生安全感的焦虑。有调查显示，66%的受访者表示，如果车辆没有方向盘，他们会感到不安全。基于此，双用车辆的存在可以维系人们对汽车的控制力与安全感。对于营运场景，专用车辆更加合适，可以充分发挥无人驾驶的竞争优势。有观点指出，“为了保障人的自主和自我决定在自动驾驶人工智能中获得实现的可能性，防范人工智能对人之尊严的侵害，即便是在完全自动驾驶阶段，在技术上都必须设置可随时解除自动驾驶并予以人工接管的功能。”笔者认为，专用车辆不会损害营运场景中人类的自主选择权。在货运领域，专用车辆让人类司机彻底解放，远离危险的驾驶活动，同时还能提升其他交通参与者的安全。在客运领域，专用车辆的使用主体是乘客，他们在乘坐传统出租车、网约车过程中也不享有驾驶权力，去除手动驾驶装置对乘客的自主选择权没有实质影响。实践中，各地投放的自动驾驶出租车都呈无人化趋势。综上，车辆分类是推动自动驾驶汽车大规模商业化应用的必然结果。
五、自动驾驶分类治理的规则构建
在完成自动驾驶治理路径的转向后，需要进一步展开人机关系的构建。从道路交通安全法的视野看，核心是传统驾驶人及其安全驾驶义务与法律责任的更新。
（一）义务与责任主体的续造
在目前的立法中，自动驾驶汽车面临的最大挑战之一是对驾驶人的定义。道路交通安全法特别强调驾驶人的重要性，因为驾驶人是传统汽车的义务与责任主体，运行中的汽车要有驾驶人，驾驶人必须具有驾驶资格、遵守道路交通安全法律规定。道路交通秩序与交通安全就是以此为核心构架而成的。自动驾驶汽车不同于传统汽车，车辆运行全然由系统操控，传统驾驶人的角色正在消解，亟需进行义务与责任主体的续造。
实施“驾驶行为”是传统驾驶人的核心特征，沿用此逻辑来寻找自动驾驶汽车的“驾驶人”无异于缘木求鱼，因为用户无需亲自操控汽车，甚至车辆都不再配备手动驾驶装置。正因如此，日本2022年修订其道路交通法，将“自动驾驶装置”修改为“自动行驶装置”，去除“驾驶”因素，引入全新的“行驶主体”。从道路交通安全法的视角看，法律设置驾驶人的目的是为了安全，无论是要求驾驶人具备驾驶资格和能力，还是要求其负担各种安全驾驶义务，都是为了确保车辆被安全使用。同理，法律需要找到最能确保自动驾驶汽车安全使用的主体，以此完成义务与责任主体的续造。对此，笔者认为，应当在区分双用车辆与专用车辆的基础上，结合车辆处于无人模式还是有人模式来分别界定。
第一，无人模式。由于专用车辆不再配备手动驾驶装置，车辆只能以无人模式运行。而对于双用车辆来说，鉴于手动驾驶与机器驾驶功能同时存在，理论上用户可以选择以有人模式还是无人模式使用车辆。但无论专用车辆还是双用车辆，只要车辆处于无人模式下，传统驾驶人或者使用人的角色便不复存在，车内用户的身份彻底变为乘客，此时由所有人、管理人负担车辆的安全使用义务更为合适。域外方面，英国法引入无负责用户运营者，德国法要求保有人确保系统定期维护、遵守交通法规以及雇佣技术监督员远程协助车辆安全运行，日本法引入特定自动行驶实施者，美国法提出自动驾驶提供者的概念，都是为了给无人驾驶车辆的运行配备一名可靠的安全保障人员，而借由所有人、管理人概念可达此目的。一方面，专用车辆的所有人、管理人通常是提供自动驾驶营运服务的企业，有足够的技术、人力等资源确保车辆安全使用，如定期维护系统、雇佣专业人员远程协助车辆运行，同时享有车辆运行带来的利益，由其填补传统驾驶人的位置具有合理性。另一方面，所有人、管理人的概念具有本土特色，便于与道路交通安全法、民法典等法律法规衔接。此外，许多地方立法也广泛使用所有人、管理人的概念，将其作为专用车辆的责任主体。
第二，有人模式。对于双用车辆来说，如果用户设定的行程超出设计运行范围，或者用户想在行程中保留手动驾驶的可能，抑或用户不想引入车外第三方主体以确保出行的自主性与私密性，那么可以选择有人模式来使用车辆。此时，车内存在使用人的角色，将其作为自动驾驶汽车的义务与责任主体更为合适。一方面，虽然使用人在开启自动驾驶模式后得以从动态驾驶任务中解放，但其有权自由切换手动驾驶与自动驾驶模式，随时恢复驾驶人的角色，对于车辆的使用安全有着重要影响，让其负担相应的安全驾驶义务具有正当性，同时也可以避免模式切换带来的责任主体频繁变化的规制困境。另一方面，对于自动驾驶汽车因为租赁、借用等原因造成所有人、管理人与使用人分离的情形，后者更适合作为责任主体。因为从对车辆使用安全的影响来看，所有人、管理人负担的购买保险、系统升级、定期维护、审查使用人资质等义务，主要是一种事前预防风险的义务，止于将车辆交付给使用人之时。车辆一旦交付使用人后，由于手动驾驶装置的存在，有人模式下的使用人对于车辆运行的控制远胜于所有人、管理人，并且其直接获得车辆的运行利益，更适合负担车辆安全使用义务。
（二）安全驾驶义务的更新
根据道路交通安全法的规定，驾驶人必须具有驾驶资格与能力，承担如下主要义务：一是安全检查义务。驾驶人在上道路行驶前，应当对机动车的安全技术性能进行认真检查。二是安全驾驶义务。驾驶人在驾驶过程中，需要遵守道路交通安全法律法规，不得有拨打接听手持电话、观看电视、疲劳驾驶等影响安全驾驶的行为。三是事故处理义务。发生事故后，驾驶人需立即停车、保护现场、抢救受伤人员并向相关部门报告。其中，安全驾驶义务是核心，安全检查义务与事故处理义务是必要补充。在确定双用车辆与专用车辆在不同运行模式下的义务与责任主体后，还需进一步明确各自负担的安全义务。
第一，无人模式。无论是双用车辆还是专用车辆，一旦处于无人模式下，由于车内没有驾驶人或者使用人，所有人、管理人除负担购买保险、维护车辆等义务外，还需自行或者以购买第三人服务的方式配备专业人员，以履行与车辆运行相关的安全义务，如德国法中的技术监管员、日本法中的特定自动行驶主任者等。国内相关立法也有一些探索，包括调度员、远程安全员、平台安全监控人员、远程驾驶人等。笔者认为，远程安全员概念更为合适，契合道路交通安全法的目的。首先，调度员的任务仅是提供规划线路等调度服务，无法填补无人模式下自动驾驶汽车车内没有驾驶人的安全需求。其次，远程驾驶人强调远程对车辆实时进行操控，其安全性存疑。美国“评估计划”指出，原则上禁止自动驾驶汽车配备远程驾驶人，除非在车辆执行最小风险策略后临时短距离地移动车辆。其逻辑在于，远程驾驶人很难像车内驾驶人那样精准操控汽车，同时车辆与中央智慧交通系统存在网络延迟、信息故障等各种技术问题，要求远程驾驶人长时间实时控制车辆运行难以保障安全。最后，远程安全员与平台安全监控人员本质上是一样的，都是相对于随车或者随行安全员来说的。相比之下，远程安全员的概念更为简洁精准。
远程安全员是所有人、管理人授权或者指定的专业人员，负责远程协助无人模式下自动驾驶汽车的运行。一是安全检查义务。远程安全员可以利用人工或者技术手段检查车辆性能、周围环境是否适合移动。二是协助义务。由于远程安全员存在严重的信息过载风险，特别是需要同时监控多辆车辆时，极易产生注意力不集中的问题，不适合参与人机共驾。基于此，远程安全员既不是传统驾驶人，也不是远程驾驶人或动态驾驶任务后援用户，无需承担实时监控和操控义务或者紧急情况下的被动接管职责，而只需负担适当的警觉义务和协助义务，即在系统发出提示时执行最小风险策略、重新规划或者修改行程、为用户提供帮助等。三是应急操控义务。对处于无人模式下的自动驾驶汽车来说，不排除会发生系统无法应对的情况，如车辆不听交警指挥、街头“罢工”等。此时需要远程安全员介入，在确保安全的情况下临时、低速、短距离地移动车辆。这种应急操控义务不同于传统驾驶人或者远程驾驶人负担的实时监控和操控义务，仅为临时操控车辆之需。四是事故处理义务。发生交通事故时，无人模式下的自动驾驶汽车要么车内没人要么只有乘客，而乘客仅负有协助义务。此时，可以参考日本道路交通法现场措施业务实施者的做法，由远程安全员指派附近的事故处理员前往现场，承担具体的救助、协调、处理义务。
第二，有人模式。对于双用车辆来说，如果车辆以有人模式运行，那么车内使用人需要充当车辆运行的兜底控制人，必须具备驾驶资格与能力，负担安全检查义务，确保车辆功能和外部环境适宜，并且使用人离事故现场距离最近，让其负担事故处理义务能够及时救助伤者、减少损失。与此同时，一旦开启自动驾驶模式，安全驾驶义务就转移给了系统，使用人可以拨打接听手持电话、观看电视等，但仍需负担特定的安全使用义务。一是合理使用义务。使用人应当依照说明使用自动驾驶功能，在不符合设计运行条件时停用自动驾驶模式。二是安全切换义务。使用人有权进行自动驾驶与手动驾驶的切换，但需确保切换安全，故切换时不得有酒驾、疲劳驾驶等影响安全的情况。三是安全接管义务。双用车辆属于高度自动驾驶的范畴，使用人自然无需承担被动接管职责，但由于系统存在设计运行范围限制，一旦行程超出设计运行范围，系统在即将达到边界时会提醒用户进行接管。考虑到这属于计划内的接管，与紧急情况下的接管完全不同，使用人在规划行程时对此有合理预期，同时系统会提前发出提醒与介入请求，预留充足的接管时间，故要求使用人保持一定的警觉性并在收到系统介入请求时承担接管义务，并无不妥。如果使用人不接管，系统应自主执行最小风险策略。
（三）机动车交通事故责任的因应
自动驾驶汽车法律责任涉及刑事责任、行政责任以及民事责任。考虑到道路交通安全法修订的需要，下面主要针对机动车交通事故的民事责任进行论述。
根据民法典、道路交通安全法的规定，传统机动车交通事故的责任主体通常为驾驶人，在归责原则上区分两种情形，在机动车之间适用过错责任，在机动车与非机动车、行人之间则存在过错推定责任、无过错责任等争议，难点在于“机动车一方没有过错的，承担不超过百分之十的赔偿责任”作何解释。笔者认为，这种归责模式既不同于一般的过错归责原则，因为机动车一方没有过错并不能完全免责，又不同于通常的无过错责任原则，因为有无过错对机动车一方的赔偿责任有着天差地别的影响，相当于过错责任的适用范围占据百分九十以上，而无过错责任仅在百分之十以内适用，故整体上可称之为“实质过错归责模式”。自动驾驶汽车到来后，驾驶人的角色式微，如何确定责任主体与归责原则成为难题。
就责任主体来说，既然有人模式下的使用人与无人模式下的所有人、管理人作为传统驾驶人的替代主体，负担相应的安全使用义务，那么理应由他们承担机动车交通事故责任。在归责原则方面，则存在立法论与解释论两种路径，前者强调对现有归责原则进行重构，一种比较主流的观点是参考德国保有人责任，让自动驾驶汽车的保有人承担无过错责任，破解过错认定的难题；后者则建议继续适用现行机动车交通事故责任规则，根据自动驾驶汽车的特点灵活认定过错，如使用人是否违规开启自动驾驶功能、有条件自动驾驶汽车的使用人是否履行接管职责等。笔者认为，对于机动车之间的交通事故，道路交通安全法适用过错责任主要是考虑到各方实力相当，不存在强弱区分。自动驾驶汽车到来后，机动车之间的交通事故仍可维持现有归责模式，理由在于自动驾驶汽车之间没有明显的强弱之分，自动驾驶汽车与传统汽车也具有延续性，在速度、重量、使用场景等方面没有发生实质变化，只是车辆运行方式有所不同，继续适用过错责任有其合理性，还可以让归责更加简明与延续。至于机动车与非机动车、行人之间的交通事故，现有归责模式本身就非常复杂，需要充分考虑引入自动驾驶技术对各方的影响来具体判断，可以区分有人模式与无人模式分别归责。
其一，有人模式。对处于有人模式下的双用车辆来说，由使用人继续适用“实质过错归责模式”更为合适。首先，有人模式下的使用人可以自由切换手动驾驶与自动驾驶模式，对车辆运行有绝对主导的控制力，与传统驾驶人的控制力有相似之处，制造的风险不会显著高于传统汽车，甚至因为自动驾驶技术的引入还会提升车辆运行的安全程度，维持现有归责模式具有正当性。相反，采取不同的归责模式可能诱使使用人为规避更严的责任冒险切换驾驶模式，增加事故风险与处理难度。其次，双用车辆往往适用于个人乘用场景，适用现有归责模式有助于减少消费者购买自动驾驶汽车的顾虑，也能为非机动车、行人等弱势群体提供不低于现有程度的救济保障。最后，与无人模式下的自动驾驶汽车有远程安全员协助车辆安全运行不同，有人模式下的自动驾驶汽车需要车内使用人进行安全兜底，使用人需要具备驾驶资格与能力，负担安全检查、安全使用以及事故处理等义务，有过错认定的空间。需要注意的是，如果出现使用人与所有人、管理人分离的情形，后者只需按照现有规定承担侵权责任。
其二，无人模式。车辆处于无人模式下时，车内没有驾驶人或者使用人的角色，依据驾驶或者使用过错追究责任的空间不大，此时由所有人、管理人承担无过错责任更为妥当。一方面，专用车辆的所有人、管理人通常为提供营运服务的企业，他们大批量投放自动驾驶汽车的行为开启了风险，通过车辆运营获得巨大的经济利益，承担无过错责任可以迫使其调用技术、组织等资源不断提升车辆运行安全。同时，企业可以通过购买保险、提高定价等方式有效分散损失。对双用车辆来说，当所有人、管理人以无人模式使用车辆时，需要购买第三方平台提供的远程安全服务，所有人、管理人承担无过错责任后可以通过向第三方平台追偿、保险赔付等方式弥补损失。需要说明的是，虽然自动驾驶汽车在有人模式与无人模式下都会产生风险，但两者有着本质区别：一是有人模式下的自动驾驶汽车保留了传统汽车中“人”的因素，使用人对车辆有绝对控制权，风险的产生、控制机制与传统汽车有相似之处。而自动驾驶汽车一旦处于无人模式，运行安全的维系彻底从“人”转向“机器”，技术的复杂性、未知性远超传统汽车。二是无人模式下的自动驾驶汽车常用于营运场景，其使用时间、范围、频次、强度与有人模式下用于个体出行的自动驾驶汽车不可同日而语。此外，无人模式下自动驾驶汽车的大规模运行需要通过路侧终端、云控平台、车联网技术进行全时空交通信息的融合与交互，以提高出行效率、降低单车事故率，但是一旦存在系统漏洞、系统缺陷甚至系统“主动罢工”，产生的危害将会十分严重。这意味着无人模式下的自动驾驶汽车在风险的概率与损害后果的严重性方面与有人模式下的自动驾驶汽车差异巨大。另一方面，无人模式下的自动驾驶汽车车内没有使用人，所有人、管理人与车辆的运行之间存在复杂的技术机制与组织体系，介入了系统的自主运行活动与远程安全员的协助行为等，要求受害人举证所有人、管理人存在过错十分困难，适用无过错责任有助于救济受害人。
结 语
自动驾驶汽车是人工智能最为典型的应用场景。随着自动驾驶汽车的商业化应用越来越近，配套相应的法律制度至关重要。自动驾驶分级深刻影响着自动驾驶立法，亟需进行深度审视。本文认为，自动驾驶三阶分级缺乏科学性，自动驾驶立法直接照搬分级标准无法实现预期效果，高度自动驾驶相较于有条件自动驾驶、完全自动驾驶更有规制优势。为此，本文主张从自动驾驶分级治理转向分类治理，在以高度自动驾驶为规制模型的基础上，将自动驾驶汽车区分为双用车辆与专用车辆，结合无人模式与有人模式两种具体运行场景，完成义务与责任主体的续造、安全驾驶义务的更新以及机动车交通事故责任的因应，由此助力道路交通安全法修订与自动驾驶汽车大规模商业化应用的落地。
来源：《法学研究》2025年第6期
