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如前所述，人工智能可以在环境感知、决策规划、控制执行三个应用场景中为自动驾驶技术提供支持。在环境感知环节，人工智能技术会通过摄像头、雷达等传感器对周边的自然地理要素及地表人工设施等相关数据的采集及处理，以协助汽车作出正确的判断。相关地理数据采集行为很有可能被认定为《中华人民共和国测绘法》（以下简称“《测绘法》”）中定义的测绘行为[2]。根据《测绘法》等相关规定，从事测绘活动的单位，应当依法取得测绘资质证书，并在测绘资质等级许可的专业类别和作业限制范围内从事测绘活动[3]。

根据《测绘资质管理办法》第二条及《关于加强自动驾驶地图生产测试与应用管理的通知》第一条，在测绘资质方面，自动驾驶企业可能需要取得的资质包括导航电子地图制作与互联网地图服务的相关资质。而关于导航电子地图制作，根据《外商投资准入特别管理措施（负面清单）（2020年版）》以及《外国的组织或者个人来华测绘管理暂行办法（2019年修正）》的相关规定，导航电子地图制作属于禁止外商投资的项目。

实践中，考虑到测绘资质对于外资背景的限制以及测绘资质本身申请难度较高[4]，对于有外资背景的自动驾驶企业来说，其往往会选择与拥有相应测绘资质的企业进行合作，让具有测绘资质的企业对相应地理数据进行采集和处理，自己仅负责提供自动驾驶方案，以此形式开展业务。通过这种模式，笔者认为可以无需取得相关测绘资质。反之，如果自动驾驶企业将自动驾驶过程中采集的相关数据先传输到自动驾驶企业，再由自动驾驶企业传输至地图制作单位的，那么自动驾驶企业在此过程中的行为就很有可能被认定为测绘行为。

目前，随着人工智能技术的不断发展，导航电子地图的制作技术也在不断发展。这些发展，将直接影响自动驾驶企业在测绘行为中所起到的作用，进而进一步影响自动驾驶企业的测绘资质获取问题。关于此问题，笔者认为需持续关注最新的立法动态。

在自动驾驶情境下，在环境感知、决策规划、控制执行三个应用场景中，均存在数据收集、数据交换和数据处理的相关行为。目前，以欧盟《通用数据保护条例》（“GDPR”）为代表，世界主流国家都在加快个人信息保护法律的制定，并对数据的收集、使用和传输进行规制。一般来说，对于自动驾驶情境下的数据规制，主要以各国的网络安全和个人信息保护规定为主，辅以针对汽车行业数据的特别规定。下文以中国法项下相关规定为例，进行详细分析。

（1）数据收集需要注意的事项

依靠机器的深度学习、对数据进行分析处理是人工智能自动驾驶汽车成功的基础[5]，而机器的深度学习离不开大量的数据训练，因此人工智能自动驾驶将可能引发大量对于个人信息以及交通道路数据等数据的收集。自动驾驶服务商不仅可能是汽车实体的制造者，通常情况下，它还是车联网服务的提供者和实际管理者，向自动驾驶用户提供网络服务。因此，自动驾驶服务商实际上扮演了《网络安全法》（以下简称“《网安法》”）项下所定义的“网络运营者[6]”的角色。不仅如此，由于自动驾驶所在的交通行业属于《网安法》第三十一条所规定的“重点行业”，国家实行重点保护，结合《关键信息基础设施安全保护条例》第二条[7]对于关键信息基础设施的具体定义，笔者理解，自动驾驶服务商极有可能被认定为关键信息基础设施的运营者（即Critical Information Infrastructure Operators “CIIO”）[8]。对于CIIO，在中国网络安全和数据保护监管体系下，对其有着相对于一般网络运营者更高的合规标准。

笔者认为，自动驾驶服务商的个人信息收集应特别关注以下两个方面：

• 在信息收集的范围上，需要符合汽车数据安全监管的要求以及对汽车行业重要数据的特殊规定。

• 在信息收集的过程中，需要考虑隐私政策与用户同意的合规性。

在数据收集的范围上，除了遵循最小必要原则进行用户信息收集，根据2021年6月10日通过的《数据安全法》的相关规定，自动驾驶服务商需要甄别其收集使用的信息是否属于汽车行业的“重要数据”，并对“重要数据”进行重点保护。在国家网信办于2021年8月16日发布的《汽车数据安全管理若干规定（试行）》（以下简称“《汽车数据规定》”）中，规定了汽车数据收集的“默认不收集”原则，并对汽车行业的重要数据进行了明确，规定了6类重要数据，分别为重要敏感区域的人流车流数据、高精地图测绘数据、汽车充电网的运行数据、道路车辆类型、流量等数据、包含人脸、声音、车牌等车外音视频数据以及其他可能影响国家安全、公共利益的数据[9]。处理该等数据，需要依照《汽车数据规定》下的重要数据处理原则进行处理，如车内处理、非必要不向车外提供以及数据本地化要求等。笔者建议自动驾驶服务商在收集数据时，依照国家相关法律法规，对数据进行甄别并分类，并依据数据的类型采取不同的措施。

在数据收集的过程中，自动驾驶车辆与驾驶员之间的互动通常是通过驾驶员的智能移动设备实现的[10]，而车载用户交互软件的设计和使用，通常涉及到用户隐私政策的编写。隐私政策与用户的知情、同意、撤回同意以及拒绝权息息相关。通常做法是自动驾驶服务商将需要向用户明示告知的所有有关数据收集、处理、传输的重要信息纳入隐私政策，从而使得用户能够及时、充分地了解自己数据的收集处理情况，以方便用户行使同意、撤回同意或拒绝信息收集、使用和传输的权利。在中国，根据《网安法》及国家标准《GB/T 35273-2020 信息技术安全 个人信息规范》（以下简称“《个人信息规范》”）等相关法律法规要求，个人信息保护政策应清晰、准确、完整地描述个人信息控制者的个人信息处理行为。因此对于自动驾驶服务商而言，在设置汽车人机交互系统时，应当确保隐私政策中，对于信息的处理作出了较为全面和清晰的说明，且内容对于用户而言通俗易懂，以此获得用户基于充分了解信息收集、处理规则作出的明确、清楚的同意。

（2）个人数据处理需要注意的事项

笔者理解，在自动驾驶场景下，人工智能系统会对用户日常驾驶爱好进行收集分析，从而形成下一次入舱时的默认设定；不仅如此，系统可能还会基于驾驶员的驾驶习惯，在突发事件下对汽车的运行方案作出指示。而这些操作，很大程度上依赖于用户画像进行数据处理。用户画像在许多国家的数据保护法中都受到严格的限制，原因在于用户画像涉及到机器对人进行评价、分类，从而进行倾向性判断。用户画像的下一步通常是自动化决策，由于自动化决策存在对于决策对象的性别、肤色、宗教、种族等歧视的风险，因此各国对于这类技术的运用一直比较谨慎。

在我国，用户画像并不被绝对禁止。根据《个人信息规范》第7.4条的规定，使用用户画像时，个人信息控制者除为实现个人信息主体授权同意的使用目的所必需外，使用个人信息时应消除明确身份指向性，避免精确定位到特定个人。笔者理解，当数据主体明示授权可以对其进行用户画像，以完成驾驶任务、优化驾驶体验时，用户画像是被允许的。但是需要注意的是，如果用户画像可能会引起自动化决策，那么在决策时要注意用户画像的合规性，比如该种自动化决策是否真的有必要。在紧急情况下，自动驾驶汽车该牺牲哪方利益、保护哪方利益（例如，在对人类生命安全造成损害无可避免时，应当牺牲和挽救哪类人群的利益）在伦理上都一直存在争议，这时驾驶系统的自动化决策应当更加审慎，从而降低争议的风险。

（3）数据出境需要注意的事项

由于相当一部分自动驾驶企业涉及到跨国业务，许多自动驾驶企业出于监管或商业等因素的考量，选择将自己的数据储存在国外的服务器上，从而不可避免地产生跨境数据流。随着各国对于跨境数据传输提出越来越高的合规要求，自动驾驶企业势必需要关注不同国家和地区的跨境数据传输规则。

如前文所述，在中国《网安法》项下，作为网络运营者及CIIO，自动驾驶服务商在数据出境方面，需要特别谨慎，比如应以数据本地储存为原则，仅在特殊情况下可以出境，且数据出境必须进行安全评估[11]。关于个人信息的储存问题，根据《个人信息保护法》第四十条的规定，“关键信息基础设施运营者和处理个人信息达到国家网信部门规定数量的个人信息处理者，应当将在中华人民共和国境内收集和产生的个人信息存储在境内。确需向境外提供的，应当通过国家网信部门组织的安全评估；法律、行政法规和国家网信部门规定可以不进行安全评估的，从其规定。”实践中，由于车企往往会收集处理大量个人信息，不排除被认定为关键信息基础设施运营者的可能性，此时，汽车数据处理者仍将承担将个人信息存储在境内的义务。

值得一提的是，面对各国不同标准的数据保护法，自动驾驶汽车企业还可能面临需要在各国分别合规的复杂情况。如今各国数据保护标准和体系参差不一，各国数据保护法在数据的范围、保护规则和惩罚力度等方面都有着相当显著的差异。这也为自动驾驶汽车企业在业务中较难避免的跨境数据流动设置了障碍。

相较于传统交通事故，自动驾驶涉及的主体包括自动驾驶汽车生产商、自动驾驶服务商、汽车销售者、车辆使用人、车辆驾驶员等。自动驾驶模式下由于侵权涉及主体的多元化，导致了侵权行为和损害后果之间的因果关系更为模糊，传统的机动车交通事故责任的归责原则逐渐受到挑战。在此情形下，当自动驾驶车辆发生事故并造成人员伤亡或财产损失时，如何在人类驾驶员和自动驾驶系统（或者说，自动驾驶系统的最终责任人）之间判定责任就成为了问题的核心。鉴于目前主流的自动驾驶技术以3级驾驶自动化（有条件自动驾驶）[12]，即人机混合驾驶模式为主，以下，笔者将以3级驾驶自动化模式为例，对此问题进行简要论述。

（1）驾驶人责任

关于处于3级驾驶自动化状态下的汽车发生交通事故，驾驶人是否应当承担侵权责任的问题，笔者认为，首先应当判断在3级驾驶自动化状态下驾驶人对车辆是否负有管理义务。

根据国家推荐性标准《汽车驾驶自动化分级（推荐性国家标准报批稿）》3.5.4条[13]，3级驾驶自动化状态下，驾驶人需要在车辆发出接管请求或者车辆处于不适合自动驾驶的状态时接管车辆。《深圳经济特区智能网联汽车管理条例（征求意见稿）》第二十六条[14]，也有类似规定。

因此，笔者认为，对于3级驾驶自动化状态下的汽车，驾驶员依然负有管理汽车的义务，需要识别车辆是否满足设计运行条件，并在车辆发出接管请求时立即接管汽车。不仅如此，自动驾驶汽车的驾驶员还负有对车辆进行维修、保养，对人工智能系统、导航地图等及时进行更新的义务。

根据传统的机动车交通事故责任的归责原则[15]，机动车之间发生交通事故采用过错归责原则，按照各自过错的比例分担责任。机动车与非机动车驾驶人、行人之间发生交通事故的，双方均无过错时采用无过错归责原则，由机动车驾驶人承担侵权责任，非机动车驾驶人、行人有过错的可适当减轻机动车一方的责任。

因此，笔者认为，鉴于在3级驾驶自动化状态下，驾驶员依然负有管理汽车的义务，当自动驾驶车辆的驾驶人在未尽到上述义务与机动车发生交通事故时，应当根据其过错程度承担相应责任，与非机动车驾驶人、行人之间发生交通事故时，则无论是否有过错均应承担相应责任。

（2）生产者产品责任

自动驾驶汽车的生产者包括人工智能系统生产者与传统机械载体生产者。由于传统机械载体生产者责任与非自动驾驶汽车并无不同，限于篇幅，本文不再赘述，以下仅分析人工智能系统生产者的产品责任。

根据《产品质量法》第四十六条，“本法所称缺陷，是指产品存在危及人身、他人财产安全的不合理的危险。”从产品缺陷存在的和合理性角度出发，可将人工智能系统的产品缺陷分为可控缺陷与不可控缺陷。

首先，关于人工智能系统的可控缺陷目前主要包括：①系统本身的设计缺陷、②对驾驶人发出接管请求的示警系统的缺陷等。此类可控缺陷的特点在于生产者可以在源头上控制风险，通过技术升级、预置算法等规范生产者的行为可大大降低风险发生的可能。因此，笔者认为，此类可控缺陷应依据《民法典》以及《产品责任法》的相关规定[16]，由生产者和销售者承担不真正的连带责任。

其次，关于人工智能系统生产者的不可控缺陷包括：通过人工智能的自主深度学习，以及与周围环境的相互作用，基于人工智能系统独立判断产生的缺陷。由于此类缺陷的高度不可预测性，将此类责任归责于生产者将大大打击各大人工智能企业的研发积极性。因此，笔者认为，与其讨论如何归责，不如设立一套完备的生产者风险转移制度，如自动驾驶汽车强制责任险制度，强制要求自动驾驶企业为其产品进行投保，以兼顾产业发展与受害者救济之间的平衡。