自动驾驶作为人工智能与实体经济深度融合的关键领域，正成为全球新兴产业竞争的核心赛道。我国自动驾驶产业在技术迭代与商业化应用方面进展显著，但安全边界、权责划分、法律规范等配套建设滞后问题日益突出，亟需通过法治化路径平衡创新与安全的关系。
全国政协委员、湖北首义律师事务所主任谢文敏指出，当前智能驾驶领域存在"硬件超前、软件滞后"的矛盾。地方试点法规层级较低，数据权属、跨境流动等核心问题缺乏统一标准；事故责任认定面临传统交通法规与智能驾驶场景的冲突，开发者、使用者权责划分模糊；算法决策的伦理审查机制缺失，紧急情况下的生命权衡可能引发社会信任危机。这些问题制约了全国统一市场的形成，也增加了产业发展的不确定性。
中国社会科学院法学研究所副研究员张志钢分析，我国自动驾驶立法呈现"技术驱动、地方先行"的特征。现行法律框架以《道路交通安全法》为核心，配合地方性法规和部门规章。2025年北京出台的《自动驾驶汽车条例》首次明确L3级以上车辆的事故责任划分，为全国立法提供了实践样本。2026年全国两会已将道交法修订列为重点工作，工信部牵头制定的《智能网联汽车自动驾驶系统安全要求》也进入征求意见阶段，标志着我国正构建覆盖技术标准、责任分配、数据安全的立体化法律体系。
清华大学计算机系教授邓志东认为，中国在场景创新、产业链完整度、车路云协同等方面具备全球竞争优势。L2+NOA辅助驾驶系统新车渗透率已达70%，部分L3级车型获准上路测试，激光雷达等核心零部件出口欧美。但高端AI芯片制造、国际标准制定、出海生态建设等环节仍存在短板。他强调，安全性是商业化落地的黄金标准，车企需从系统设计、硬件冗余、数据安全等全生命周期构建合规体系。
针对立法路径选择，张志钢表示，统一立法虽能贯通全产业链，但周期长、适应性差；分散立法虽灵活高效，但可能引发法规冲突。我国当前采用场景化分散立法模式，通过修改道交法应对L3级商业化需求。未来立法需解决四大挑战：重构传统法律中的"驾驶人"概念；建立多元主体责任分配机制；衔接数据安全法与个人信息保护法；破解算法伦理的"电车难题"。
在责任认定机制方面，邓志东提出技术改进方案：强制安装数据黑匣子记录原始信息，通过端到端模型的可解释性研发实现事后追溯。张志钢则从刑事归责角度划分层级：L2级以下由驾驶员承担危险驾驶责任；L3级在系统运行期间由生产者担责，接管信号发出后驾驶员需及时响应；L4级以上除极端情况外主要由平台和生产者负责。他特别强调，车辆运行数据的合法存储是追责前提，需加快黑匣子制度立法。
对于车企夸大宣传问题，谢文敏建议建立"宣传-追责-公示"的全链条监管机制。要求企业明确标注自动化等级和功能局限，禁止使用"全自动驾驶"等误导性表述；事故倒查机制与信用惩戒相结合，将违规企业列入国家信用信息公示系统；推行标准化风险告知流程，要求消费者签署知情确认书作为功能激活前置条件。这些措施旨在构建"技术可追溯、责任可认定、宣传可规范"的产业生态。
