100% 智能驾驶，也是不可能没有任何事故的。所以马斯克的标准是平均无事故里程，比人类驾驶员多数倍（最好是十倍），就等于达成目标了。但是这里面还有一个问题，就是就算是 AI 驾驶员无事故里程比人类更高，但是出了事故谁负责的问题？

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关于这个问题有很多不同声音,具体来说:

1. 法律与责任分配

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a. 责任主体的划分

制造商责任

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由于AI系统由汽车制造商或技术供应商设计，若因AI系统故障或误判引发事故，制造商应承担主要责任。制造商可通过商业保险分担责任风险。

用户责任

即便是AI驾驶，车辆的所有权仍归用户，用户作为车辆的最终控制者，需承担部分责任。但反对者认为：若用户无法实时干预AI驾驶，承担责任并不公平。

b. 法律框架的缺失

当前法律尚未完全覆盖AI驾驶责任分配，尤其是端到端系统的不可解释性可能导致法律追责困难。专家建议建立新的法律框架来明确责任划分。

2. 商业模式与保险的作用

a. 保险费用的调整

自动驾驶，理论上可以降低事故率，因此可以大幅度降低保费。

以特斯拉为首的厂家附赠保险是一种新的探索。通过直接销售车辆和保险服务，品牌既能吸引消费者，也能控制事故成本。

b. 保险公司与制造商的合作

相关专家认为，未来保险公司与汽车品牌将深度合作，由品牌方承担风险，保险公司提供服务支持。根据AI驾驶数据实时调整保费。

c. 后向收入模式

品牌通过低保费建立用户信任，后续通过保险续费获得长期收益。类似于苹果生态系统的“订阅模式”，自动驾驶可持续产生利润。

3. 社会与伦理问题

a. 对于AI驾驶员发生的事故,人类有很大“委屈感”

AI事故即使概率更低，但当其发生时，人类很难对AI错误表现出宽容,因为AI没有“人性”.自动驾驶车撞人事件往往引发极大关注（如Uber测试车事故）。

这也迫使研发人员增强事故解释能力（Explainable AI）。加强社会教育，让公众接受“AI驾驶并非完美，但更安全”的理念。

b. AI与人类驾驶的矛盾

在“人类+AI混合驾驶”的过渡阶段，AI与人类的驾驶行为可能互不适应，事故责任难以划分。目前一些国家和地区的做法是：推动城市建立“AI驾驶专用车道”,提高AI驾驶对不规则行为的适应能力。

4. 技术与责任的动态关系

a. 技术迭代与责任转移

AI驾驶技术越成熟，责任应更多由制造商承担，因为用户对系统的干预能力和责任会逐步减少。

b. 黑盒问题与透明性

像端到端系统的“黑盒性质”使得事故原因难以追溯，增加了责任分配的复杂性。这也使得急需引入公平事故数据记录器（类似飞机的“黑匣子”），来明确事故原因。

5. 政府与社会的监管角色

a. 政府干预

需要政府制定统一的监管标准，包括保险费用的设定、事故责任的划分，以及对制造商的技术要求。例如，欧洲和美国的许多州已制定部分自动驾驶责任框架，但需要时间完善。

b. 社会支持系统

鼓励公众通过数据透明度了解AI驾驶的好处与限制，减少对AI事故的敌意。

6. 其他方面的争议点

在AI逐步取代人类驾驶的过程中，传统驾驶员可能面临更高的保险费用，是否公平？

品牌责任风险的溢价小型品牌可能无法承担大规模事故赔偿责任，如何平衡市场竞争？

AI驾驶事故责任的分配涉及多方利益，核心问题是如何通过法律框架和商业模式平衡技术发展与公众信任。

当前的主流思路有：制造商承担主要责任，通过保险公司分担。降低保险费用，让公众更易接受自动驾驶车辆。强化技术透明度，逐步让公众对AI驾驶信任。

这种问题不仅在于技术突破，更在于社会对AI系统的接受度和相关法律制度的成熟度