摘要

　　目前，我国市场上绝大多数量产车型配备的智能驾驶功能属于L2级(组合驾驶辅助)，如自适应巡航控制(ACC)、车道保持辅助(LKA)、自动紧急制动(AEB)等，驾驶员需全程保持注意力，随时准备接管车辆。2025年12月，工信部批准了长安和北汽极狐的两款车型在指定区域开展L3级自动驾驶试点，可见，L3级有条件自动驾驶正跨过从技术验证到商业化落地的关键门槛。L3级“人机共驾”模式的典型特征是车辆控制权在系统与驾驶员之间动态切换，但这一特征对传统的以“驾驶员过错”为核心的交通事故侵权归责体系构成根本性挑战。基于以上背景，本文从L3级人机共驾的技术特征与事故归责痛点出发，深入分析现行交通事故责任与产品责任在适用中的双重困境，并且以“控制权归属”为出发点，论述“生产者严格责任为主、驾驶员过错责任为辅”的二元动态归责路径，引入“接管响应时间阈值”作为量化过错的核心技术参数，以分层举证规则破解举证困局，为涉诉各方提供可操作性的攻防策略。

　　关键词：L3级自动驾驶;人机共驾;侵权责任;控制权切换;接管义务;举证责任倒置

　　引言

　　根据国际汽车工程师协会(SAE)制定的J3016标准，驾驶自动化被划分为L0至L5六个等级。其中，L0级为无自动化，全部驾驶任务均由人类驾驶员完成;L1级(驾驶辅助)和L2级(部分自动驾驶)由系统承担横向或纵向控制任务，但人类驾驶员须全程监控驾驶环境并随时准备接管;L3级(有条件自动驾驶)由系统在设计运行条件下执行全部驾驶任务，仅在系统发出接管请求时由驾驶员介入;L4级(高度自动驾驶)在特定区域内无需人工监控;L5级(完全自动驾驶)则实现全场景下的无人驾驶。

　　2025年12月，工业和信息化部正式附条件许可两家汽车企业提交的搭载L3级有条件自动驾驶功能的智能网联汽车产品准入申请——两款车型分别来自重庆长安和北汽蓝谷极狐，将在北京、重庆指定区域开展上路通行试点。与此同时，工信部等8部门发布的《汽车行业稳增长工作方案(2025—2026年)》明确提出“有条件批准L3级车型生产准入，推动道路交通安全、保险等法律法规完善”。这标志着L3级自动驾驶从“技术验证”向“量产应用”迈出了关键一步，2026年将成为L3级自动驾驶规模化商用元年。

　　然而，在事故责任的法律定性上，L2与L3之间存在一条明确的法律界限，在L2级，驾驶员始终是驾驶任务的第一责任主体，系统仅是辅助工具，系统的“智能”并不能替代人的注意义务。发生交通事故时，只要系统未出现被权威鉴定机构认定的产品缺陷，责任仍然由驾驶员承担，然而，L3级将从根本上打破这一归责框架。事故责任认定的底层逻辑将从“人的责任”走向“人与系统的混合责任”，在L3级的有条件自动驾驶下，系统可在其设计运行条件(ODD)内执行全部动态驾驶任务，但驾驶员必须在系统发出接管请求时，于规定时间内恢复人工操控。这种“系统驾驶、人类后备”的“人机共驾”模式，使车辆控制权在极短时间内从系统(算法)向人(驾驶员)发生剧烈切换。事故一旦在此“接管过渡期”内发生，究竟是系统感知失误、预警滞后，还是驾驶员反应不及、接管失败，原因复杂交织，事故的侵权责任究竟应当如何分配?

　　一、L3级自动驾驶事故的法律适用困境

　　2025年10月，知名车评人陈震驾驶劳斯莱斯闪灵发生严重碰撞事故，其事后透露事故原因系“过于信赖车辆辅助驾驶功能”，在系统退出辅助驾驶模式、要求接管时未能及时响应，北京市交管部门认定陈震负事故全部责任。同年，深圳某车主在使用城市NOA功能行驶时，因低头操作中控屏而未能及时响应系统接管请求，被深圳法院判令承担事故主要责任，这是国内首例司法判决明确认定L2级NOA事故中系统无责、车主未接管为直接原因的案件。

　　可见，在L2时代，驾驶员是最终的负责者，系统的“智能”并不能替代人的注意义务。无论是传统汽车还是L2辅助驾驶，侵权责任的法律框架是相同的：一是以《道路交通安全法》第76条为核心的交通事故责任，二是以《民法典》侵权责任编及《产品质量法》为基础的产品责任。这套“人的责任+车的责任”的二元体系，在L3级人机共驾情境下，将面临着结构性失灵。

　　(一)交通事故责任路径：存在“过错”无法认定、无法归责的风险

　　首先，“机动车一方”的责任主体界定模糊失准。《道路交通安全法》第76条将赔偿责任主体锚定为“机动车一方”。在传统驾驶中，这一概念清晰地指向实施驾驶行为并从中获益的驾驶员或车辆保有人。但在L3模式下，当自动驾驶系统主动操控车辆时，作为自然人的“驾驶员”已退化为“后备监管者”，其实施具体驾驶行为、支配运行风险的基础大为削弱。此时，若仍要求驾驶员承担因系统缺陷引发的全部事故责任，明显违背权责对等原则。

　　其次，归责原则的“过错”责任无法精准判定。传统事故责任以驾驶员的“过错”为核心，要求其尽到合理的注意与操控义务。L3级的核心价值恰在于将驾驶员从持续的驾驶注意中解放出来，驾驶员对L3级系统的安全性具有合理信赖，其注意义务的标准应显著低于传统人工驾驶，此时驾驶员的行为是否构成“过失”，已远远超出传统交警以刹车痕迹、碰撞点位认定责任的经验范畴，需要深入到系统决策、人机交互的微观层面进行技术性还原。

　　(二)产品责任路径：产品责任无法准确归责

　　首先，产品责任的缺陷认定面临困局。自动驾驶系统的缺陷，主要是软件与算法的“设计缺陷”。依据《产品质量法》，认定缺陷需证明存在“不合理危险”。在传统产品中，消费者可凭生活经验或对比同类产品作出判断，但自动驾驶算法是“技术黑箱”，其决策逻辑与安全性边界对普通人构成绝对的信息壁垒，研究表明，因算法决策失误、多系统协同故障、网络攻击等原因引发的案件占比已达41%，其责任链条涉及车辆制造商、软件开发商、地图服务商等多元主体，远超传统交通事故的归责维度。

　　其次，因果关系举证存在困难。证明产品缺陷与损害之间存在因果关系，是侵权责任成立的核心。L3事故的因果关系往往是“系统感知偏差+决策迟延+驾驶员接管失误+突发路况”等多因一果。在“谁主张，谁举证”的传统规则下，车辆的系统决策日志、传感器原始数据、接管时间节点等核心数据全部掌握在生产车企手中，消费者无法获取且无法认定技术黑箱所存在的产品责任问题。

　　二、外部责任主体重构：将生产者纳入“机动车一方”优先赔偿主体

　　在L3事故责任归属上，破解困局的第一步是明确“谁来赔”。而L3事故归责的法理基础应当回归到风险分配正义上。本文认为，这一正义原则包含三重递进的评价维度。

　　首先，从风险创设主体出发，L3级自动驾驶系统的核心风险源，是算法的决策能力边界。这一风险源并非自然存在，而是生产者通过研发、设计、测试、部署等一系列行为主动创造并投入公共道路的产物。生产者决定了系统的感知架构、决策逻辑、接管机制，这些前设性的技术选择在根本上框定了该车辆在公共道路上可能引发的事故风险的范围与程度。因此，无论具体事故中驾驶员是否存在接管失误，只要事故的发生落入了系统设计时应当预见但未有效覆盖的风险领域，生产者即应承担因其“风险创设行为”而产生的责任。

　　其次，从风险控制主体出发，侵权法不仅分配损失，更重要的功能在于激励预防。将责任分配给最有能力预防损失的主体，以最低的社会成本实现最大的安全效益。在L3事故中，生产者拥有对系统进行设计、测试、验证、升级的排他性能力，其可通过OTA升级以极低的边际成本修复缺陷、优化决策，驾驶员则只能在系统发出接管请求后的极短时间内被动响应，其可采取的预防措施在客观上极为有限。因此，归责规则的设置应激励生产者将资源投入事前预防而非事后归咎，这正是将主要责任归于生产者的效率逻辑。

　　再次，从风险分散主体出发，侵权法的功能不仅是止损，也是分配损失。将不可免的损失分配给最能承受的主体，是风险分配正义的核心要义。生产者可将赔偿成本通过产品定价机制分摊至所有消费者，亦可通过投保产品责任险将其社会化为保险共同体的负担，从而实现“损害社会化”的风险治理效果。相比之下，单个消费者既无法预见也无法分散自动驾驶系统的内在风险，由其承担损失将使其成为技术发展进程中“被牺牲的一环”，最终将损害公众对自动驾驶技术的信任与接受度。

　　在对外关系上，应将生产者置于与传统保有人同序的第一顺位赔偿主体地位，对受害人承担不真正连带责任。受害人可向生产者或保有人任一求偿，求偿对象赔付后，再依内部责任比例向其他责任主体追偿。

　　三、内部责任划分重构：以“控制权切换”为轴心的责任比例化

　　在对外责任主体明晰后，内部责任如何划分，便成为案件实体审判的核心。

　　(一)核心基石：驾驶员注意义务的降维

　　责任划分的前提是承认驾驶员在L3模式下的注意义务具有全新的内涵。自动驾驶技术的核心价值在于减轻人类操作负荷、提升道路安全。因此，法律必须承认并保障驾驶员对L3级系统安全性的“合理信赖”，这决定了其注意义务标准应远低于传统驾驶，义务核心由“自主操控”转变为“警觉与接管”。

　　(二)裁判标尺：“接管响应时间阈值”的法律化

　　既然驾驶员的义务核心是“接管”，那么判断其是否尽到义务，最核心、最客观的技术参数就是系统发出接管请求到事故发生的时间间隔。这一“接管响应时间”必须从技术标准转化为法律上的裁判标尺，故应确立一个基于人因工程学的“合理接管时间阈值”。研究表明，在典型事故场景下，驾驶员的平均反应时间为1.96至2.48秒，而疲劳等因素会进一步延长反应时间。因此，不能以理想条件下的理论最短制动时间作为判断标准，而应综合考虑驾驶员的实际状态、道路环境、天气条件等因素，合理确定其有效反应时间。

　　(三)“边缘场景”下的责任倾斜

　　对于事故发生概率极低、但风险极高的“边缘场景”(如高速公路上突然出现的静止异形障碍物)，法律规则应作特殊倾斜。若系统无法有效识别并发出接管请求，事故的根本原因在于预设算法对长尾场景的覆盖度不足，属于典型的设计缺陷，理应由生产者承担严格责任。即使接管请求已发出，驾驶员在极短时间内无法完成任何有效的避险操作，也应追究生产者算法预设的根本缺陷，而非苛责驾驶员。这是强制生产者不断优化算法、攻克技术难关的“市场驱动型安全阀”。

　　可见，内部责任的划分，核心在于人机各自对损害发生的原因力大小。在驾驶员过错明显且构成事故主要原因时(如严重醉酒状态下开启L3功能、系统发出清晰接管请求后无正当理由拒不接管)，驾驶员应承担主要责任或全部责任。当系统缺陷与驾驶员过失共同促成损害时，应综合考量系统缺陷的严重程度、预警的充分性、驾驶员反应的可期待性等因素，酌定比例。当事故根本原因系系统缺陷，驾驶员即使尽到合理注意亦无法避免时，生产者应承担全部责任，在边缘场景下，责任的倾斜尤为必要。

　　四、法律实务中的关键点：分层举证规则与“数据证据”的质证

　　(一)举证责任的动态分层

　　在L3事故诉讼中，应建立分层的、动态的举证规则，必须摒弃“一刀切”的举证责任分配。

　　首先，受害人的初步举证责任。受害人需证明损害事实，以及车辆在事故发生时处于L3自动驾驶模式。这可通过提供购车合同、事故认定书、行车记录仪视频截图、车内人员陈述等完成。

　　其次，生产者的核心举证责任。一旦受害人完成初步证明，举证重心即转移至生产者。生产者需对“产品无缺陷”以及“缺陷与损害无因果关系”这两个核心焦点承担绝对的、完整的证明责任。这是基于其技术垄断地位与举证能力的必然安排。在缺陷争议中，本质上已构成举证责任倒置。

　　再次，驾驶员过错的证明。无论是生产者想向驾驶员追偿，还是受害人同时主张驾驶员的过失，主张驾驶员存在违反警觉、接管等义务过错的一方，应就此承担证明责任。

　　(二)“数据证据”的鉴真与质证

　　在未来的L3事故诉讼中，交锋的焦点将不再是目击证人的证言，而是客观的“数据”。车载事件数据记录系统(EDR)与自动驾驶数据记录系统(DSSAD)所储存的数据，将是最为核心和关键的证据。

　　对于受害方来说，首先，事故发生后第一时间需启动证据保全，即立即向法院提交诉前或诉中证据保全申请，请求法院查封、扣押或提取涉诉车辆完整的、未经篡改的行车数据，特别是事故发生前后至少30秒的完整ADAS和自动驾驶系统运行日志。这是防止数据被车企远程修改或覆盖的关键一步。其次，向法院申请数据由第三方独立解析，即申请将保全提取的数据交由法院认可的、具备资质的独立第三方司法鉴定机构进行提取、解码和深度分析，这能彻底打破车企对数据的“垄断解释权”，确保数据的真实性与分析的中立性。再次，精细化构建质证体系，即核心围绕数据，对于数据链是否完整、时间戳是否有间断、系统发出接管请求时车辆的各项感知与决策参数是否异常、系统日志是否存在异常删除或覆盖痕迹等进行精细化质证。

　　对于车企来说，首先，应构建数据合规的保护体系，即主动证明自身数据的采集、存储、加密和传输链条符合《智能网联汽车自动驾驶数据记录系统》等国家强制性标准，强调数据的完整性和防篡改性，增强法院对其数据可信度的内心确信。其次，提供“白盒”化的技术解释。在法庭中能以通俗语言解析核心算法逻辑，主动证明事发时系统的感知、决策过程符合理性设计的标准，即达到甚至超过了同类系统的平均水平。再次，利用EDR数据，清晰还原驾驶员的接管反应时间、操作动作，并将其与“合理接管时间阈值”和规范操作模型进行比对，精准证明驾驶员存在明显的、导致事故发生的重大过错。

　　五、结语与建议：为L3时代铺设法治轨道

　　从L2到L3，我们在体验更便捷、更智能的出行方式的同时，也必须正视技术跃迁所带来的法律断层。本文提出的以“控制权切换”为轴心，构建“生产者严格责任为主、驾驶员过错责任为辅”的动态归责体系，并辅以“分层举证规则”，旨在为这一困局提供一条现实可行的法治化解路径。

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　　10. 石冠彬：《自动驾驶汽车侵权责任的承担：实践困境及其破解》，广东社会科学，2026年第1期

　　作者简介：

　　王晓芳，高级合伙人

　　王晓芳律师，高级合伙人，执业多年来专注于公司法律事务、资本市场与证券领域，擅长投融资、IPO、并购重组及金融诉讼业务，曾担任多家知名证券公司内核委员及交易商协会专家，深耕企业上市、发债、并购全流程法律服务。

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　　肖赛，执业律师

　　肖赛律师，执业律师、高级企业合规师，长期深耕汽车后市场全链条争议解决领域。曾于国家市场监督管理总局网监司工作并参与部门规章制定，深谙行业监管逻辑，从业以来代理了近百件汽车买卖、产品责任及修理合同纠纷案件，在汽车行业诉讼纠纷处置方面具备丰富的实战经验。

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