来源：上海市法学会 东方法学
发布日期：2026年04月09日
随着机动车驾驶技术从完全人工驾驶、辅助驾驶向“人机共驾”阶段（L2—L4级）加速演进，驾驶人与辅助驾驶系统协同操控车辆的新模式已经成为现实。这一技术革新在带来交通效率提升与出行体验优化的同时也引发了一系列复杂的责任认定难题与保险赔付困境。自动驾驶取代人工驾驶后，以人类驾驶者驾驶行为为中心构建的现行交通事故侵权责任制度难以继续适用，亟待更新责任规则。本文以“人机共驾”场景下的责任认定逻辑为核心，结合国内外典型案例、技术标准与保险实践，系统剖析责任划分的重点问题，例如对自动驾驶机动车的定义、发生交通事故责任的性质、自动驾驶机动车交通事故责任规则与传统机动车交通事故责任规则的区别以及责任保险等。提出“分层归责+动态保险”的创新解决方案，并深入探讨保险公司在此过程中的赔付逻辑、机制优化路径以及行业协同策略，旨在为平衡技术创新、风险防控与受害人权益保护提供兼具理论深度与实践价值的参考框架。
一、问题的提出
已有深圳、北京等一些城市出台自动驾驶汽车条例等，对事故责任划分进行了规定。上述条例约束的是L3级以上的自动驾驶，并不适用量产车的L1、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。根据国际自动机工程师学会（SAE）的分级标准，广义的“自动驾驶技术”从L0级（完全人工驾驶）、L0到L5级（完全自动驾驶（无人驾驶或者称狭义的自动驾驶）共分为六个等级。其中L2（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，自动驾驶系统在特定环境（如高速公路、封闭园区）中接管大部分动态驾驶任务（如跟车、变道、超车），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。L5无人驾驶车辆事故则全部由车辆所有人和管理人承担。L0（完全人工驾驶）和L1（辅助驾驶）则全部由驾驶人承担。
我国自动驾驶汽车计划情况是，2025年实现L4级别（高度自动驾驶）的汽车在限定区域和特定场景商业化应用，2035年实现该级别汽车的规模化应用，目前人机共驾是高度自动驾驶汽车规模化应用前的关键过渡阶段。其价值在于：既能分担常规驾驶任务（如高速跟车、车道保持），显著降低驾驶人疲劳并提升交通效率；又能保留驾驶人对复杂场景（如突发行人闯入、极端天气）的最终决策权，在技术可靠性与安全冗余间取得平衡。但该阶段的普及也重构了风险结构——传统事故责任多源于驾驶人操作失误（超速、分神等）。然而，人机共驾阶段的广泛普及也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，形成了复合风险源。这些风险源包括系统误判，例如传感器未能检测到障碍物；驾驶人接管不及时，像因疲劳或分神而未对警报做出响应；软硬件缺陷，诸如算法逻辑存在漏洞或者传感器出现故障；以及第三方干扰，比如黑客对车联网系统发起攻击等。并且，这些因素之间的因果关系呈现出高度交织的状态，例如可能是系统漏检行人，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。
从法律与保险实践的微观视角看，现行规则体系与人机共驾场景的适配性严重不足：我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》（以下简称“交强险”）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），亦未考虑系统故障导致的新型风险；商业保险条款中，“自动驾驶系统故障”“人机交互失效”等多被列为除外责任（如某头部险企车损险条款明确：“因车辆智能控制系统软件错误、硬件损坏导致的直接损失，保险人不负责赔偿”），导致投保人面临“保障真空”。据不完全统计，2022年我国L2级及L3级以上自动驾驶测试车辆事故中，很多涉及“人机责任争议”，同时因责任认定不清导致的保险赔付纠纷；而保险公司因缺乏历史数据与风险评估模型，对L3-L4级车辆的承保意愿普遍较低，部分险企甚至直接拒保“自动驾驶功能激活状态下的车辆”。
在此背景下，厘清人机共驾时的责任认定逻辑，并重构与之匹配的保险赔付机制，既是技术落地的法律刚需（保障受害人合法权益、明确生产者与使用者的义务边界），亦是保险行业转型的关键命题（开发适配新型风险的保险产品、平衡风险分散与商业可持续性）。笔者通过梳理国内外典型案例、解析技术标准与法律规范、构建分层责任模型与动态保险框架，系统探讨人机共驾场景下的责任认定与保险赔付问题，旨在为推动技术、法律与保险的协同创新提供理论支撑与实践路径。
二、保险赔付机制：从传统车险到“人机共驾适配”
（一）
现行保险制度的适配性困境
我国现行的机动车保险体系仍以“人类驾驶员”为核心设计理念，主要包含交强险、商业险和附加险三大类别，但在应对自动驾驶技术带来的新型风险时存在明显适配不足。其中，交强险作为法定强制保险，虽然能够覆盖第三方人身伤亡与财产损失，但其固定的赔付限额（死亡伤残18万元、医疗费用1.8万元、财产损失0.2万元）并未针对“人机共驾”这一特殊场景作出差异化设计，导致在责任主体认定模糊时难以有效保障各方权益。商业险方面，包括车损险、三者险和座位险等主要险种，其保险条款普遍将“‘自动驾驶系统故障’列为除外责任——以某头部保险公司为例，其车损险条款明确约定“因车辆智能控制系统软件错误、硬件损坏导致的直接损失，保险人不负责赔偿”；更值得关注的是，商业险的保费计算完全基于传统风险因子，如驾驶人年龄、驾龄和历史事故记录等，完全未考虑“系统技术等级”和“数据安全等级”等与自动驾驶密切相关的关键变量。至于附加险，包括“车轮单独损失险”“精神损害抚慰金责任险”等现有险种，均未针对人机共驾模式下的新型风险（如系统误判引发的第三方损害、数据泄露导致的相关责任等）提供专门的保障条款，这种保险产品设计的滞后性使得自动驾驶时代的保险保障出现了明显空白。
这种以传统人类驾驶员为核心设计的机动车保险体系，在人机共驾时代暴露出两大突出问题，严重制约了自动驾驶技术的商业化落地与受害人的权益保障。首先，从受害人权益保护角度看，现有保险赔付机制难以覆盖系统缺陷导致的新型风险。当自动驾驶系统因算法错误、传感器故障等技术问题引发事故时，受害人往往面临高额医疗费用却无法获得足额赔付的困境。更令人担忧的是，若事故直接源于系统软件缺陷或硬件故障，这些本应由产品责任覆盖的损害，却可能因商业险将“自动驾驶系统故障”列为除外责任而无法获得赔付。其次，从保险市场供需角度看，现行保险产品存在明显的“保障缺口”。对投保人（车主）而言，系统故障导致的损失往往不在保险覆盖范围内，形成实质性的保障空白；而对保险公司来说，算法黑箱带来的责任认定困难、技术快速迭代导致的风险边界模糊等问题，使得“新型风险不可控”成为其最大顾虑。这种供需矛盾直接反映在市场数据上：国内保险公司没有针对L2级及以上自动驾驶车辆可售卖的保险产品，无法为车主提供充分保障，也难以真正分散自动驾驶技术带来的新型风险。这种保险供给不足的状况，已成为制约自动驾驶技术规模化应用的重要瓶颈。
（二）
分层归责框架明确各方义务
针对上述困境，需构建分层规则框架明确各方责任。在汽车技术飞速发展的当下，人机共驾阶段的责任认定与保险赔付问题日益凸显，面临着“主体多元、技术复杂、规则滞后”的三重严峻挑战。所谓主体多元，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；技术复杂则体现在自动驾驶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；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和保险规则。为了应对这些挑战，需要通过分层归责框架来明确各方义务，将责任划分为系统责任、驾驶人责任和第三方责任。结合技术标准，如SAE分级、ISO功能安全等，清晰界定不同主体的责任边界。同时，重构“分层保险+动态定价”的赔付机制，推出系统责任险、驾驶人责任险和综合保障险，以此平衡技术发展与风险防控，为受害人提供充分保障，降低保险公司的赔付不确定性。具体而言，在责任认定层面，要以“技术标准”为锚点。对于系统功能合规性问题，由制造商/研发者承担责任。通过举证责任倒置，由他们证明系统无缺陷或损害与缺陷无关。我国现行产品责任法尚未将软件、数字产品和机器生产的文件明确纳入产品范畴，受害人面临较重的举证责任，这一法律框架难以适应无人驾驶技术带来的挑战。相比之下，欧盟最新颁布的《缺陷产品责任指令》为解决这些问题提供了有益借鉴。欧盟发布新的《缺陷产品责任指令》（Directive（EU）2024/2853）（以下简称《指令》）有两大创新：首先重新定义缺陷产品。新《产品责任指令》大大扩大了欧盟产品责任法的范围。值得注意的是，无过错责任的概念不再局限于有形产品，而是将扩展到数字产品和服务。软件不再被视为单纯的配件或服务，而是被视为与实物商品一样受严格责任规则约束的产品。产品的定义已扩展到包括软件和数字制造文件（例如用于创建3D打印商品的CAD文件），而严格责任现在也适用于软件更新和人工智能造成的缺陷。缺陷的定义也扩展到包括与安全相关的网络安全要求和软件更新。在数字产品的缺陷方面，新《产品责任指令》大大扩展了确定产品缺陷的标准。对于驾驶人过错，如未保持合理注意、未及时接管等，由驾驶人承担责任；对于第三方干扰，如数据供应商提供错误的外部数据，由数据供应商承担责任。在保险赔付层面，要从传统车险以“人类驾驶员为中心”转向“人机协同中心”。开发适配新型风险的保险产品，像系统责任险专门覆盖算法缺陷等系统问题，综合保障险覆盖数据错误等新型风险。并且通过动态定价，基于技术参数（如系统技术等级、测试里程等）与行为数据（如驾驶人的注意力集中度、接管响应时间等），实现风险与保费精准匹配，确保各方权益得到合理保障，推动人机共驾技术的健康可持续发展。值得注意的是产品缺陷可以类型化为设计缺陷、制造缺陷和警示缺陷。我国产品责任法第41条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。
三、分层归责责任认定的核心规则提炼
（一）
分层归责框架：责任主体分级与追责机制
在构建自动驾驶事故责任认定体系时，首先需要建立科学的分层归责框架，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。本文所指责任仅指的是民事责任。这一框架将责任划分为三个递进的层次：
1.L0-L1驾驶员的“兜底责任”。人类驾驶员为核心责任主体。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（例如长时间分心驾驶或者未对系统发出的警报作出及时响应），驾驶人需要承担过错责任。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（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）而发生，那么驾驶人可以减轻甚至免除责任。
2.L2-L4：场景依赖的双重责任主体。L2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全部法律责任。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，责任均归属于人类驾驶员。因为在L2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，所谓智能驾驶行为实质上仍然是驾驶员行为。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特定环境下（如强光、逆光、恶劣天气等）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，若驾驶员在开启自动驾驶功能时未履行接管义务（如系统提示后未及时响应），或存在违规行为（如酒驾、超速），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，北京原《自动驾驶汽车条例（征求意见稿）》第29条明确，若系统激活状态下发生事故，车辆所有人或管理人需先行赔偿，但驾驶员在特定情况下仍需担责。L3和L4阶段，自动驾驶系统具备在特定场景下独立驾驶的能力，但仍需驾驶员在系统请求时及时接管。责任主体因具体运行场景而异：若系统在设计运行范围（ODD）内失效，开发者或生产商需承担责任；若用户违规操作或未按要求接管，责任归属用户；某些复杂场景下，系统与用户可能共同承担责任。
3.完全自动驾驶（无人驾驶）的责任转移。L5系统为主的责任主体，L5级别下，自动驾驶系统可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。这一规定标志着“机器驾驶人”法律地位的确立，要求系统能够依据法律法规、技术标准，向自然人或法人（开发者、生产商、权利人、用户等）清晰追责。对于L5级完全自动驾驶车辆，责任主体转向车辆的制造商和系统生产商。该责任主要聚焦于系统功能合规性，主要涉及制造商和研发者的责任。具体而言，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（例如L3级自动驾驶要求在特定场景下保持100%的可靠性），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（比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，例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。若事故因车辆自身缺陷（如传感器故障、算法错误）导致，车主或管理者赔偿后可向制造商追偿。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。当然除车辆自动驾驶提供提供商之外，还可能涉及其他第三责任方。例如数据供应商等相关方，当事故是由于外部数据出现错误（比如高精地图未标注施工路段、车联网信号中断等情况）从而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。通过这样层次分明的分层归责框架，能够清晰界定不同主体在自动驾驶事故中的责任边界，为后续的责任认定和处理提供明确的依据和指导。
（二）
侵权责任的区分对待：归责原则和责任形态
高度自动驾驶汽车具有三个特征:程序依赖、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"，也因此有学者认为自动驾驶技术的发展对传统责任体系构成了一定冲击。首先，关于主观归责原则。对高度自动驾驶汽车驾驶人的责任认定应采取过错推定原则。有学者认为保有人的无过错责任原则应为事故归责原则，还有学者主张智能驾驶的所有主体均实行无过错责任。但笔者不赞同该观点。自然人驾驶人虽然在交强险下为无过错责任，但是在商业险下还是实行过错责任。不能将驾驶人的道交事故责任与系统的产品缺陷责任统一适用严格责任。有学者建议通过确立三元归责原则体系（过错+无过错+公平责任）来确定。本文赞同针对驾驶人适用过错责任（交强险适用无过错），自动驾驶系统产品缺陷造成的事故则适用产品责任的无过错原则。因我国民法典未明确公平责任这一责任形态，本文对公平责任持保留态度，但不否定法院在审理案件时遵循利益平衡原则进行判案。其次，关于承担责任的方式（责任形态）。有学者倾向于建立的以机动车保有人为基础的严格责任制。即使在完全无人驾驶的状态下，保有人的责任仍然是成立的。本文不赞同，车辆保有人往往与驾驶人、自动驾驶系统生产商和服务商相分离的，如果一概认定保有人的责任会扼杀人们购买拥有自动驾驶汽车的积极性。还有学者主张自动驾驶汽车事故由生产者与驾驶人承担连带责任。由机动车保有人和汽车产品经营者在对外承担连带责任后对内再按照责任比例进行追偿。本文均不赞同，因为这样会加重机动车驾驶人或保有人的负担。“驾驶人与自动驾驶系统双方均有过失”的责任承担形态，如果能够通过技术鉴定、事故调查等方式，区分出驾驶人过失（如未及时接管、错误操作）和自动驾驶系统过失（如感知错误、决策失误）各自对事故发生的原因力大小，按照我国民法典第1172条规定，双方（或背后的责任主体）可以按照过错比例，承担按份责任；双方对事故发生不存在共同故意，因此双方不可能存在“连带责任”。自动驾驶系统如果存在设计缺陷、软件漏洞、硬件故障等，导致事故发生，需要按照民法典第1202至1207条的规定承担产品责任。如果自动驾驶系统与驾驶人均有过失，则根据民法典第1171条、第1172条关于“无意思联络的数人侵权”的规定，由自动驾驶系统提供者与驾驶人共同承担责任。车企、系统供应商、软件开发商作为“生产者”或“销售者”，可能单独或共同承担产品责任，但这种责任是不真正连带责任（对外连带，对内按过错归责）。而且产品责任是无过错责任，即无论其主观是否有过错，只要产品有缺陷并造成损害，就要担责。当然还可以进一步将零部件、原材料提供者纳入产品责任主体的范畴。
（三）
自动驾驶系统的主体人格：理性化的审慎立场
有学者建议赋予自动驾驶系统以法律人格或工具性人格，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。人工智能虽具有限自主决策能力，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宗旨决定其虽可能在某些领域超越自然人，但法律的核心在于反映人类交往前提与人性本质，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，动物权利主张或道德培养诉求均非合理依据；当前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，我国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。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。可以按照民法替代原则让自动驾驶系统的开发商、服务商和制造商承担的最终的承担。
四、人机共驾适配的保险产品设计解决方案
（一）
保险差异化和模块化设计
针对上述困境，需构建“分层保险+动态定价”的新型赔付机制，主要包括责任保险的分层设计、保险赔付的逻辑优化以及动态定价与风险管理策略。在人机共驾场景下，构建科学的责任保险分层体系是平衡多方风险与保障需求的关键。首先按自动驾驶等级划分保障范围，这是核心思路。可根据车辆的自动驾驶能力等级，设计差异化的保险方案。有学者主张一体承保模型。但本文认为容易导致保费负担全部由车主承担造成不公。本文赞同建立"双轨制”的保险模式，由自动驾驶汽车公司（生产者）与汽车的所有人或者管理人（消费者）分别为自动驾驶汽车投保。其次，保险模块化设计（灵活组合）。未来辅助驾驶保险可以拆解为多个模块化组件，车主或车企根据需求灵活搭配：（1）基础责任险（必选）。类似于目前的交强险和第三者责任险的组合，保障对第三方造成的人身与财产损失。主要针对L0-L1级别的车辆。（2）自动驾驶系统产品责任险（车企承担）（可分交强险和商业险两种）。这类险种主要针对L2-L5级别车辆。当车辆处于L2及以上时，由车企或技术提供商负责系统安全，保险保障其因设计/制造缺陷引发的风险。类似于“产品责任保险”，但专门保障因辅助驾驶系统（如Autopilot、NOA等）功能异常、误判、失效导致的事故风险。主要包括：传感器失灵、算法错误、地图数据错误、系统升级导致的问题等。（3）数据与网络安全险。随着车联网和自动驾驶依赖数据与网络，保障因黑客攻击、数据泄露、系统被远程控制等引发的事故。该体系通过系统责任险、驾驶人责任险和综合保障险三类产品的差异化设计，精准覆盖制造商、驾驶人和第三方等不同主体的风险敞口。首先，针对自动驾驶技术提供方，系统责任险强制要求L2、L3、L4级车辆制造商投保，重点覆盖因系统缺陷（如算法误判、硬件故障）导致的第三方人身伤亡与财产损失。其保费采用动态定价机制，综合考虑技术复杂度（L4级因功能覆盖范围更广、技术要求更高，保费较L3级上浮30%-50%）、系统可靠性（参考百万公里事故率数据）以及安全认证等级（通过ISO21434网络安全认证可提升基础费率，获得ISO26262ASIL-D级功能安全认证则享受10%-15%优惠），既体现风险差异又激励技术优化。其次，驾驶人责任险在保留传统车险“车上人员责任险”和“第三者责任险”核心功能的基础上，通过扩展条款将“人机协同失效“场景纳入保障范围——当驾驶人因分神（如黑匣子数据显示平均每10分钟低头看手机一次）、未及时响应系统警报（超过3秒未操作）等行为导致事故时提供赔付。保费根据车企提供的“人机交互行为数据”动态调整：高风险驾驶行为（注意力分散、响应迟缓）将导致保费上浮10%-20%，而保持高注意力水平（持续监测仪表盘、及时响应警报）的驾驶人则可享受5%-10%的费率优惠，引导安全驾驶行为。最后，针对人机共驾特有的新型风险，推出可选附加的综合保障险，覆盖高精地图未标注施工路段等数据错误、黑客篡改系统指令等网络攻击场景，由车主根据需求自愿投保。该险种保费与数据供应商可靠性直接挂钩，例如选用通过ISO21448预期功能安全认证的地图供应商，可降低10%保费成本，既为车主提供灵活选择权，又通过市场化机制推动数据服务商提升质量标准。这种分层设计既实现了风险精准定价，又通过费率调节机制促进各参与方主动提升安全水平，为人机共驾时代的多元主体提供了差异化的风险解决方案。
（二）
保险赔付的逻辑优化：精准定损与快速理赔
在人机共驾场景下，保险赔付的逻辑优化聚焦于精准定损与快速理赔，主要体现在三个关键方面。首先是损失分担机制，该机制依据责任认定结果按比例分摊赔付。当事故由多种因素共同导致时，如“系统缺陷（60%）+驾驶人分神（40%）”,则根据各因素的占比确定责任承担方及赔付比例，系统责任险承担60%的第三方损失，涵盖医疗费、车辆维修费等，驾驶人责任险承担40%；若事故完全由驾驶人全责，如因分神未接管系统，传统第三者责任险将进行全额赔付；而对于“系统与驾驶人无过错但由第三方数据错误引发”的事故，例如高精地图未标注临时施工路段，综合保障险或第三方责任险（如地图供应商投保的责任险）将承担相应赔付。其次是快速理赔通道，针对人机共驾事故，保险公司可接入车企的“黑匣子数据”，该数据记录了系统决策日志、传感器原始数据，同时获取驾驶人的“注意力监测数据”，如眼动仪、方向盘压力传感器所记录的信息。通过这些技术手段，保险公司能够还原事故因果链，有效缩短定损时间，传统车险定损通常需要3-5天，而在人机共驾场景下可压缩至1-2天。未来，险企还可借助车企提供的“系统日志”自动识别事故瞬间的系统状态，如是否发出警报、制动指令是否触发，并结合“黑匣子”的传感器数据验证障碍物距离，从而大幅提高定损效率。最后是免赔额与追偿权，设置合理免赔额，让车主自行承担小额损失，以此降低保险公司小额理赔成本。同时，保险公司在赔付后保留对责任方，如制造商、数据供应商的追偿权，避免道德风险，防止车主故意依赖系统导致事故。例如，若系统责任险赔付后，保险公司发现制造商存在未披露的技术缺陷，如软件更新未修复已知漏洞，则可向制造商追偿已支付赔款。
（三）
动态定价与风险管理：基于技术参数的精准评估
目前我国关于具有辅助驾驶功能的车辆的交强险与普通车辆毫无二致，即使车辆具备辅助或高级自动驾驶功能等，如特斯拉Autopilot、FSD（具备完全自动驾驶能力，尽管在中国不能完全使用），只要它仍然属于非营运的家用轿车或SUV，在交强险的分类中就与同类型的普通车辆一致。目前的保险体系（包括交强险和商业险）尚未针对“具备高级辅助驾驶功能”的车辆设立单独的费率标准。但一些商业保险（如车损险、第三者责任险等）未来可能会根据车辆智能化程度、自动驾驶功能的使用情况等，调整保费或承保条款，不过这种差异化尚未实施。智能汽车特别是搭载高级辅助驾驶系统的车辆，其事故数据、系统日志、传感器记录等与传统车辆不同，保险公司缺乏足够的历史数据来精准评估风险、定价保费。未来保险企业可以基于使用与数据的情况，进行动态定价和风险管理。未来保险定价可以更加智能化。根据车辆行驶里程、使用辅助驾驶的频率与时长、路况环境等动态调整保费；利用车联网数据、系统日志、驾驶行为评分来评估风险，实现UBIUsage-BasedInsurance（按使用量计费）；对安全驾驶、极少使用辅助驾驶功能的车主给予保费优惠。未来保险公司需要立足“人机共驾”技术特性重构风险评估模型，其核心参数覆盖技术、行为与外部环境三大维度。一是在技术参数层面，聚焦自动驾驶等级（区分L2、L3与L4级）、系统测试里程（如百万公里事故率反映长期稳定性）、软件迭代频率（如每月更新次数体现技术优化能力）及硬件可靠性（如传感器抗干扰能力测试结果等关键指标）；二是在行为数据层面，重点关注驾驶人的接管习惯（如平均响应时间）、注意力集中度（如分神时长占比）以及对系统提示的信任度（如是否因过度依赖系统导致自身警觉性下降）；三是在外部环境层面，则考虑行驶区域（如高速公路与城市道路的风险差异）、天气条件（如雨天/夜间系统可靠性下降）及ODD（设计运行域）覆盖范围（即系统宣称的适用场景与实际行驶区域的匹配度）。基于此模型，未来保险公司可推出“人机共驾专属险”，通过差异化定价引导安全技术应用与驾驶行为——例如，L4级车辆若通过覆盖雨天、夜间、拥堵路况等复杂场景的“全场景测试”，其保费可比未测试车辆降低20%；驾驶人若连续3个月无分神记录（依据“黑匣子”数据验证），次年保费可享受15%的优惠。此外，保险公司需与车企、系统研发者建立常态化数据共享机制（如定期获取系统故障率、软件更新日志等关键信息），动态调整保费模型参数，确保风险定价精准匹配实际风险水平，既为消费者提供公平保障，也为行业创新预留合理利润空间。此外，我国需要确定适当的赔偿限额，在受害人权利救济与智能产业创新和持续健康发展之间寻求平衡。
综上，要有效解决人机共驾场景下的责任认定与保险赔付问题，需要监管政策、保险行业和技术层面协同发力，构建全方位的保障体系。人机共驾阶段，责任主体呈现多元化特征（涵盖驾驶人、制造商、系统研发者、数据/服务提供商等），技术复杂性显著增加（涉及算法黑箱、数据缺失、系统交互故障等），而现行法律法规与保险制度却相对滞后，难以适配这一新兴场景下的风险分配需求。人机共驾是完全自动驾驶技术落地前的关键阶段，亦是交通出行形态变革的重要转折点。唯有通过“法律-保险-技术”的协同创新，方能化解责任认定与风险分担的矛盾，推动智能交通产业的可持续发展，最终实现“技术进步”与“安全保障”的双赢目标。
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