2026-06-18 — views
自动驾驶车险与责任归属——Waymo 与 Tesla 的部署策略如何被法律框架塑造
Waymo 出事由 Waymo 赔；Tesla FSD 出事责任待厘清——这道分野左右了两家公司每一个部署决策。
Physical AI 基准系列第 107 篇——自动驾驶车险与责任：事故发生时谁来买单、商业 AV 保险如何运作，以及责任框架如何以不同方式塑造 Tesla 与 Waymo 的部署策略
当 Waymo 的无人驾驶车在旧金山街头造成事故时，责任归属迅速得到解答。Waymo 是运营者，车内没有人类驾驶员坐在方向盘后，Waymo 承担责任——这是 Waymo 的监管机构、保险公司与公众所期待的商业及法律安排，也是 Waymo 在部署全无人商业服务时明确接受的安排。
当配备 Full Self-Driving Supervised 的 Tesla 造成事故时，同一个问题会打开一张错综复杂的主张网络。人类驾驶员是否保持了足够的注意力？系统是否发出了接管请求而驾驶员未能及时响应？软件是否存在缺陷，导致系统的行为超出任何合理驾驶员所能预期的范围？Tesla 的营销是否让驾驶员对系统的信任程度超过了服务条款的建议？
这项区别——Waymo 无人服务的明确运营者责任，与 Tesla 监督式系统下存在争议的人机分担责任——不仅仅是法律细节，而是一项根本性的结构差异，塑造了两家公司的产品设计、服务条款撰写方式、营销手法、目标地理市场，以及长期的单位经济学。保险是责任的价格信号：谁付保费、付多少、在什么条件下，这些问题说明了行业如何评估每种部署模式的风险。
第一节——依自动驾驶模式看责任归属
任何 AV 责任分析的起点，都是理解责任如何随自动化程度与系统配置而转移。
| AV 模式 | 谁在驾驶 | 谁承担责任 | 法律框架 |
|---|---|---|---|
| 人类驾驶（基准） | 人类驾驶员 | 人类驾驶员（个人汽车保险） | 传统侵权法；框架成熟 |
| ADAS（L1-2：Autopilot、基础 FSD） | 人类驾驶员——必须保持注意力并掌控车辆 | 人类驾驶员——ADAS 是工具而非驾驶员；Tesla 主张人类必须监督 | 若软件缺陷导致事故则适用产品责任；否则由驾驶员承担 |
| FSD Supervised（L2+） | 人类驾驶员必须监督；系统可请求接管 | 人类驾驶员承担责任；Tesla 服务条款明确规定驾驶员有责任 | NHTSA 已针对多起 FSD 相关事故启动特殊事故调查 (SCI) |
| Waymo 无人驾驶（L4，商业） | 无人类驾驶员 | Waymo 作为运营者承担全部责任 | Waymo 投保商业车队保险；部分自保（估） |
| 未来无监督 FSD（L4，消费者） | 无需人类监督 | 制造商责任——若无人类负责，责任移转至 AV 开发者 | 大多数美国州的监管与法律框架仍在发展中 |
上表的核心张力在于 L2+ 那一行：FSD Supervised。系统的能力已足以让驾驶员习惯性地脱离驾驶任务——驾驶员监控系统的研究确认，L2 使用者即使被要求保持注意力，仍常常停止观察道路。然而法律框架将全部责任赋予那位分心的驾驶员。Tesla 的服务条款以合约方式强化了这项指派。
法院是否会一致接受这项立场，仍是未解之题。在多起 FSD 相关事故案件中，原告提出产品责任主张，主张系统本身存在缺陷。NHTSA 的特殊事故调查计划和工程分析调查，是这些诉讼的监管平行机制。
第二节——Waymo 如何为商业车队投保
Waymo 的无人驾驶商业服务在明确的责任模式下运作：Waymo 是运营者，承担车辆事故的全部责任。这需要一套与个人汽车保险根本不同的商业保险架构。
| 保险维度 | Waymo 做法 | 详情 |
|---|---|---|
| 承保类型 | 商业汽车责任险加自保组合（估） | 大型车队通常自保可扣除部分，并在此之上购买超额承保 |
| 单次事故承保额 | 未公开；加州要求 TNC 运营者每辆车最低 500 万美元；Waymo 超过最低要求（估） | 商业 AV 保险是特殊产品；公开资料有限 |
| 保费结构 | 全车队商业保单（估）；非依个别驾驶员计算 | 保费由车队安全记录、事故率、地理位置决定 |
| 事故数据申报 | 加州 DMV 要求 AV 运营者申报所有事故；Waymo 碰撞率低于人类驾驶员（估）——此数据用于保费定价 | Waymo 已发布安全报告，显示商业服务中的伤亡率低于人类 |
| 主要 AV 保险公司 | 特殊商业保险公司（慕尼黑再保、瑞士再保、Markel、Travelers）已开发 AV 车队产品（估） | 传统个人汽车保险公司（Geico、State Farm）并非商业 AV 车队的主要市场 |
| 保险作为竞争护城河 | 随着 Waymo 累积低事故率的无人驾驶里程数，精算记录改善，未来保费可能降低 | 长期安全记录 = 较低保险成本 = 更佳单位经济学 |
加州最低 500 万美元的 TNC 运营者要求，远高于美国各州个人汽车保险最低保额，显示商业 AV 责任的量级截然不同。
自保层是大型商业车队运营者的标准做法：通过自行吸收可预期的频繁轻微事故损失，并购买超额承保应对重大事故，在精算上更具效益。这一架构同时要求运营者对自身事故频率和严重程度有精准掌握——加州 DMV 强制申报制度提供了这项数据。
竞争护城河论点尤为重要。随着 Waymo 累积更多有据可查的无人驾驶里程，且事故率低于人类基准，精算不确定性缩小，保费中的风险溢价随之下降。最快以商业规模积累安全数据的运营者，将建立后进者难以快速复制的保险成本优势。
第三节——Tesla 的 FSD 责任模式：有监督驾驶员的防护盾
Tesla 在 FSD Supervised 下的责任暴露，与 Waymo 根本不同，因为该产品被设计——并被营销——为需要人类监督的系统。
| 维度 | Tesla 立场 | 风险 |
|---|---|---|
| 服务条款 | FSD 服务条款明确要求驾驶员保持注意力、让双手待命，并在系统请求时接管 | Tesla 通过合约将责任转移给驾驶员 |
| NHTSA 调查 | NHTSA 已针对多起 FSD 相关事故启动 SCI 及一项工程分析 (EA)；部分涉及死亡事故 | 若 NHTSA 认定存在安全缺陷，Tesla 面临召回及责任风险 |
| 事故数据 | Tesla 每季发布安全报告；FSD 车辆事故率低于美国平均（估） | 对 Tesla 有利的解读；批评者指出存在选择偏误 |
| FSD 用户保费 | Tesla 车辆个人汽车保费因维修成本较高而高于平均；FSD 目前未为多数车主带来保费折扣 | 保险公司尚未系统性地给予 FSD 保费优惠——精算数据不足 |
| 保险公司反应 | 部分大型保险公司因高维修成本而拒绝续保 Tesla 保单或提高费率 | 高维修成本是保费上升的独立驱动因素 |
| 未来无监督 FSD | 当 Tesla 取消监督要求时，责任防护盾消失；Tesla 将作为 AV 运营者承担责任 | 这是 Tesla 从 Supervised 过渡到 Unsupervised 时面临的责任悬崖 |
「有监督驾驶员防护盾」的比喻是刻意为之的。只要 FSD 需要人类监督，Tesla 就能——在合约上和法律上——主张人类驾驶员掌控车辆并负有安全驾驶的责任，系统只是辅助工具。
对 Tesla 立场的风险来自两个方向：其一，产品责任法并非在所有情况下都尊重合约；其二，有监督驾驶员防护盾只有在 FSD 真正处于监督状态时才有效。若 Tesla 的产品让驾驶员太容易脱离任务，Tesla 的法律立场将在事实层面难以成立。这是 NHTSA 的 SCI 调查在多起死亡事故案件中所记录的关注模式。
第四节——美国各州责任框架
美国的 AV 责任法规主要属州法事务。截至 2026 年中，尚无全面联邦 AV 责任立法（估），形成影响商业 AV 运营者选择部署地点的法规拼图。
| 州 | AV 责任框架 | 关键条款 |
|---|---|---|
| 加州 | AB 2989（2022）及先前立法；CPUC TNC 规则；DMV AV 法规 | 最完整的 AV 法规与责任框架；无人驾驶商业服务由运营者承担责任；适用于 Waymo 旧金山/洛杉矶 |
| 亚利桑那州 | 2015 年州长行政令；非常宽松；责任依现有侵权法 | Waymo 凤凰城在亚利桑那州轻度监管框架下运作 |
| 德州 | HB 1791（2017）；无需安全驾驶员；无人类驾驶时责任归运营者/制造商 | Tesla 机器人出租车在奥斯汀于此框架下运作；宽松框架 |
| 内华达州 | 第一个通过 AV 立法的州（2011）；无人类驾驶时由运营者/制造商承担责任 | |
| 佛罗里达州 | 宽松；责任归 AV 系统所有人 | |
| 密歇根州 | 修订机动车法典；AV 无人运作时制造商承担责任 | 汽车产业重镇；GM Cruise 总部位于此（已暂停运营，估计 2023 年） |
| 联邦 | 截至 2026 年中尚无全面联邦 AV 责任法（估） | NHTSA 有权进行安全缺陷调查和召回；侵权法因州而异 |
加州和亚利桑那州代表成熟 AV 商业部署的两端监管频谱。加州框架最为详尽：运营者必须取得 DMV 无人驾驶部署许可、申报所有事故、维持最低保险额度，并遵守 CPUC 的 TNC 规则。监管负担真实存在，但也带来了明确性。
亚利桑那州的框架刻意从简，主要依现有侵权法处理。Waymo 在凤凰城在此框架下运作多年，亚利桑那州的轻度监管方式是凤凰城被选为首个商业市场的部分原因。德州同样采宽松框架，这是奥斯汀被选为 Tesla 机器人出租车首发城市的部分原因。
第五节——保险如何塑造部署策略
保险与责任框架不只是合规清单，而是 AV 部署经济学的直接输入变量，影响地理市场选择、产品设计、营销策略，以及自动化程度推进的步伐。
| 战略维度 | 对 Waymo 的影响 | 对 Tesla 的影响 |
|---|---|---|
| 地理市场选择 | 保险费用因城市而异；高事故城市 = 较高保费；凤凰城对 AV 保险而言风险低于纽约（估） | 消费者 FSD 较不相关；Cybercab 车队将面临地理保费差异 |
| 安全作为营销 | Waymo 的安全记录直接影响保费——记录越好 = 保费越低 = 单位经济学越佳 | Tesla 发布安全数据但主要客户是消费者而非保险公司 |
| 车队规模杠杆 | 安全记录一致的大型车队获得更佳精算数据——每辆车保费下降（规模优势） | 消费者 FSD 不适用；Cybercab 车队扩大后具相关性 |
| 责任悬崖 | Waymo 已越过悬崖（作为商业运营者全面承担责任）；保险费用已知且稳定（估） | Tesla 正在接近无监督 FSD 的悬崖；过渡时责任暴露将大幅增加 |
| 保费估计 | 商业 AV 保险每辆车每年 3000 至 8000 美元（估）；随安全记录改善而下降 | 消费者 Tesla：个人汽车保险每年 2000 至 4000 美元（因维修成本偏高）（估） |
| 规模经济 | 事故率越低、里程越多 = 精算条件越好 = 对后进者的成本优势 | 由消费者自保；Tesla 的费用暴露是产品责任，而非车队保险 |
Waymo 的地理市场选择已受保险经济学塑造。凤凰城在若干对商业 AV 保险重要的维度上是较低风险的运作环境：郊区网格街道的交通密度较低、每英里的自行车手和行人较少、天气更可预测、平均车辆维修费用较低。选择凤凰城不只是技术考量，也部分因为商业 AV 服务的单位经济学——包括保险——在凤凰城比在曼哈顿更容易成立。
对 Tesla 而言，保险动态则是倒置的。消费者汽车保险由驾驶员支付而非 Tesla，因此 FSD 不会像商业车队保险影响 Waymo 那样直接降低 Tesla 的运营成本。Tesla 的保险暴露主要通过产品责任：法院认定 FSD 含有安全缺陷案件中的判赔风险。
Cybercab 改变了 Tesla 的保险方程式。一款没有方向盘、作为商业车队运营的专用机器人出租车，将 Tesla 带入与 Waymo 相同的保险领域：商业车队保险、运营者责任、地理保费差异，以及精算数据积累动态。
第六节——责任悬崖：Tesla 的过渡问题
责任悬崖是保险与责任框架对 Tesla 迈向全自动商业运营路径所施加的最重要战略约束。
在 FSD Supervised 下：人类驾驶员在法律上是运营者；Tesla 是工具制造商；责任主要流向驾驶员；Tesla 的直接保险暴露限于个案诉讼风险。
在无监督 FSD（L4，不需要人类监控）下：没有人类运营者；Tesla——或机器人出租车网络的任何运营者——是实际运营者；责任附着于运营者；这需要商业车队保险，而非个人汽车保险；保险费用由运营者承担，而非乘客或消费者车主。
因此，从有监督到无监督运行的过渡，不仅是技术里程碑和监管里程碑，也是大幅增加 Tesla 保险相关费用暴露的财务里程碑。Tesla 必须在取消消费者监督要求之前确信收入模式能够涵盖这一增加的成本。
这就是为什么责任悬崖是战略约束而非未来合规项目的原因。在收入模式确立之前、在存在用于定价承保的精算数据之前、在无人驾驶商业运行的法律框架趋于稳定之前，过快迈向无监督运行——会让 Tesla 暴露于无法抵消的开放性责任成本中。Waymo 越过这道悬崖时，是在特定司法管辖区取得监管批准、商业保险到位、并以每次行程收费的服务模式下刻意进行的。Tesla 以消费者规模车队（而非地理范围有限的商业服务）越过同一道悬崖，是一项更为复杂的过渡。
注意： 本文所有费用估计、车队规模估计、承保金额及法规解读均为基于 2026 年中公开信息的方向性估计。标有「（估）」的数字不应被视为确认数据。本文不构成法律或投资建议。
来源
- Waymo 安全报告 — Waymo ↗
- NHTSA 特殊事故调查计划 — NHTSA ↗
- 加州 DMV 自动驾驶法规 — CA DMV ↗
- Tesla 安全报告 — Tesla ↗
- 自动驾驶保险市场 — 瑞士再保险研究院 ↗