自動駕駛作為人工智能與實體經濟深度融合的關鍵領域，正成為全球新興產業競爭的核心賽道。我國自動駕駛產業在技術迭代與商業化應用方面進展顯著，但安全邊界、權責劃分、法律規范等配套建設滯后問題日益突出，亟需通過法治化路徑平衡創新與安全的關系。
全國政協委員、湖北首義律師事務所主任謝文敏指出，當前智能駕駛領域存在"硬件超前、軟件滯后"的矛盾。地方試點法規層級較低，數據權屬、跨境流動等核心問題缺乏統一標準；事故責任認定面臨傳統交通法規與智能駕駛場景的沖突，開發者、使用者權責劃分模糊；算法決策的倫理審查機制缺失，緊急情況下的生命權衡可能引發社會信任危機。這些問題制約了全國統一市場的形成，也增加了產業發展的不確定性。
中國社會科學院法學研究所副研究員張志鋼分析，我國自動駕駛立法呈現"技術驅動、地方先行"的特征。現行法律框架以《道路交通安全法》為核心，配合地方性法規和部門規章。2025年北京出臺的《自動駕駛汽車條例》首次明確L3級以上車輛的事故責任劃分，為全國立法提供了實踐樣本。2026年全國兩會已將道交法修訂列為重點工作，工信部牽頭制定的《智能網聯汽車自動駕駛系統安全要求》也進入征求意見階段，標志著我國正構建覆蓋技術標準、責任分配、數據安全的立體化法律體系。
清華大學計算機系教授鄧志東認為，中國在場景創新、產業鏈完整度、車路云協同等方面具備全球競爭優勢。L2+NOA輔助駕駛系統新車滲透率已達70%，部分L3級車型獲準上路測試，激光雷達等核心零部件出口歐美。但高端AI芯片制造、國際標準制定、出海生態建設等環節仍存在短板。他強調，安全性是商業化落地的黃金標準，車企需從系統設計、硬件冗余、數據安全等全生命周期構建合規體系。
針對立法路徑選擇，張志鋼表示，統一立法雖能貫通全產業鏈，但周期長、適應性差；分散立法雖靈活高效，但可能引發法規沖突。我國當前采用場景化分散立法模式，通過修改道交法應對L3級商業化需求。未來立法需解決四大挑戰：重構傳統法律中的"駕駛人"概念；建立多元主體責任分配機制；銜接數據安全法與個人信息保護法；破解算法倫理的"電車難題"。
在責任認定機制方面，鄧志東提出技術改進方案：強制安裝數據黑匣子記錄原始信息，通過端到端模型的可解釋性研發實現事后追溯。張志鋼則從刑事歸責角度劃分層級：L2級以下由駕駛員承擔危險駕駛責任；L3級在系統運行期間由生產者擔責，接管信號發出后駕駛員需及時響應；L4級以上除極端情況外主要由平臺和生產者負責。他特別強調，車輛運行數據的合法存儲是追責前提，需加快黑匣子制度立法。
對于車企夸大宣傳問題，謝文敏建議建立"宣傳-追責-公示"的全鏈條監管機制。要求企業明確標注自動化等級和功能局限，禁止使用"全自動駕駛"等誤導性表述；事故倒查機制與信用懲戒相結合，將違規企業列入國家信用信息公示系統；推行標準化風險告知流程，要求消費者簽署知情確認書作為功能激活前置條件。這些措施旨在構建"技術可追溯、責任可認定、宣傳可規范"的產業生態。
