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自動駕駛車保險與責任歸屬——Waymo 與 Tesla 的部署策略如何被法律框架所塑造

Waymo 出事由 Waymo 賠；Tesla FSD 出事責任待釐清——這道分野左右了兩家公司每一個部署決策。

Physical AI 基準系列第 107 篇——自動駕駛車保險與責任：事故發生時誰來買單、商業 AV 保險如何運作，以及責任框架如何以不同方式塑造 Tesla 與 Waymo 的部署策略

當 Waymo 的無人駕駛車在舊金山街頭造成事故時，責任歸屬迅速得到解答。Waymo 是營運者，車內沒有人類駕駛員坐在方向盤後，Waymo 承擔責任——這是 Waymo 的監管機關、保險公司與大眾所期待的商業及法律安排，也是 Waymo 在部署全無人商業服務時明確接受的安排。

當配備 Full Self-Driving Supervised 的 Tesla 造成事故時，同一個問題會打開一張錯綜複雜的主張網。人類駕駛員是否保持了足夠的注意力？系統是否發出了接管請求而駕駛員未能及時回應？軟體是否存在瑕疵，導致系統的行為超出任何合理駕駛員所能預期的範圍？Tesla 的行銷是否讓駕駛員對系統的信任程度超過了服務條款的建議？

這項區別——Waymo 無人服務的明確營運者責任，與 Tesla 監督式系統下存在爭議的人機分擔責任——不僅僅是法律細節，而是一項根本性的結構差異，塑造了兩家公司的產品設計、服務條款撰寫方式、行銷手法、目標地理市場，以及長期的單位經濟學。保險是責任的價格訊號：誰付保費、付多少、在什麼條件下，這些問題說明了業界如何評估每種部署模式的風險。

第一節——依自動駕駛模式看責任歸屬

任何 AV 責任分析的起點，都是理解責任如何隨自動化程度與系統配置而移轉。

AV 模式	誰在駕駛	誰承擔責任	法律框架
人類駕駛（基準）	人類駕駛員	人類駕駛員（個人汽車保險）	傳統侵權法；框架成熟
ADAS（L1-2：Autopilot、基礎 FSD）	人類駕駛員——必須保持注意力並掌控車輛	人類駕駛員——ADAS 是工具而非駕駛員；Tesla 主張人類必須監督	若軟體瑕疵導致事故則適用產品責任；否則由駕駛員承擔
FSD Supervised（L2+）	人類駕駛員必須監督；系統可請求接管	人類駕駛員承擔責任；Tesla 服務條款明確規定駕駛員有責任	NHTSA 已針對多起 FSD 相關事故啟動特殊事故調查 (SCI)
Waymo 無人駕駛（L4，商業）	無人類駕駛員	Waymo 作為營運者承擔全部責任	Waymo 投保商業車隊保險；部分自保（估）
未來無監督 FSD（L4，消費者）	無需人類監督	製造商責任——若無人類負責，責任移轉至 AV 開發者	大多數美國州的監管與法律框架仍在發展中

上表的核心張力在於 L2+ 那一行：FSD Supervised。系統的能力已足以讓駕駛員習慣性地脫離駕駛任務——駕駛員監控系統的研究確認，L2 使用者即使被要求保持注意力，仍常常停止觀察道路。然而法律框架將全部責任賦予那位分心的駕駛員。Tesla 的服務條款以合約方式強化了這項指派：駕駛員已簽署條款，要求其維持注意力並在系統請求時接管——若未做到而導致事故，Tesla 的立場是駕駛員應為此負責。

法院是否會一致接受這項立場，仍是未解之題。在多起 FSD 相關事故案件中，原告提出產品責任主張，主張系統本身存在瑕疵——是軟體未能偵測到停止的車輛、未能辨識路口，或未能正確回應道路狀況改變，而非駕駛員的疏忽導致了事故。這些案件結果不一，且持續進行中。

第二節——Waymo 如何為商業車隊投保

Waymo 的無人駕駛商業服務在明確的責任模式下運作：Waymo 是營運者，承擔車輛事故的全部責任。這需要一套與個人汽車保險根本不同的商業保險架構。

保險維度	Waymo 做法	詳情
承保類型	商業汽車責任險加自保組合（估）	大型車隊通常自保可扣除部分，並在此之上購買超額承保
單次事故承保額	未公開；加州要求 TNC 營運者每輛車最低 500 萬美元；Waymo 超過最低要求（估）	商業 AV 保險是特殊產品；公開資料有限
保費結構	全車隊商業保單（估）；非依個別駕駛員計算	保費由車隊安全記錄、事故率、地理位置決定
事故資料申報	加州 DMV 要求 AV 業者申報所有事故；Waymo 碰撞率低於人類駕駛員（估）——此數據用於保費定價	Waymo 已發布安全報告，顯示商業服務中的傷亡率低於人類
主要 AV 保險公司	特殊商業保險公司（慕尼黑再保、瑞士再保、Markel、Travelers）已開發 AV 車隊產品（估）	傳統個人汽車保險公司（Geico、State Farm）並非商業 AV 車隊的主要市場
保險作為競爭護城河	隨著 Waymo 累積低事故率的無人駕駛里程數，精算記錄改善，未來保費可能降低	長期安全記錄 = 較低保險成本 = 更佳單位經濟學

加州最低 500 萬美元的 TNC 業者要求，遠高於美國各州個人汽車保險最低保額（通常每次事故 1.5 萬至 10 萬美元），顯示商業 AV 責任的量級截然不同。

自保層是大型商業車隊業者的標準做法：透過自行吸收可預期的頻繁輕微事故損失，並購買超額承保應對重大事故，在精算上更具效益。這一架構同時要求業者對自身事故頻率和嚴重程度有精準掌握——加州 DMV 強制申報制度提供了這項數據。

競爭護城河論點尤為重要。隨著 Waymo 累積更多有據可查的無人駕駛里程，且事故率低於人類基準，精算不確定性縮小，保費中的風險溢價隨之下降。最快以商業規模積累安全數據的業者，將建立後進者難以快速複製的保險成本優勢。

第三節——Tesla 的 FSD 責任模式：有監督駕駛員的防護盾

Tesla 在 FSD Supervised 下的責任暴露，與 Waymo 根本不同，因為該產品被設計——並被行銷——為需要人類監督的系統。這項設計選擇同時是安全哲學、產品定位決策，也是責任管理策略。

維度	Tesla 立場	風險
服務條款	FSD 服務條款明確要求駕駛員保持注意力、讓雙手待命，並在系統請求時接管	Tesla 透過合約將責任轉移給駕駛員
NHTSA 調查	NHTSA 已針對多起 FSD 相關事故啟動 SCI 及一項工程分析 (EA)；部分涉及死亡事故	若 NHTSA 認定存在安全瑕疵，Tesla 面臨召回及責任風險
事故數據	Tesla 每季發布安全報告；FSD 車輛事故率低於美國平均（估）	對 Tesla 有利的解讀；批評者指出存在選擇偏誤（FSD 用戶可能是駕駛能力高於平均的族群）
FSD 用戶保費	Tesla 車輛個人汽車保費因維修成本較高而高於平均；FSD 目前未為多數車主帶來保費折扣	保險公司尚未系統性地給予 FSD 保費優惠——精算數據不足
保險公司反應	部分大型保險公司因高維修成本（鋁製車身、感測器陣列更換費用）而拒絕續保 Tesla 保單或提高費率	高維修成本是保費上升的獨立驅動因素，與事故頻率無關
未來無監督 FSD	當 Tesla 取消監督要求時，責任防護盾消失；Tesla 將作為 AV 營運者承擔責任	這是 Tesla 從 Supervised 過渡到 Unsupervised 時面臨的責任懸崖

「有監督駕駛員防護盾」的比喻是刻意為之的。只要 FSD 需要人類監督，Tesla 就能——在合約上和法律上——主張人類駕駛員掌控車輛並負有安全駕駛的責任，系統只是輔助工具。依此論點，Tesla 在事故中的角色，類似於一般汽車製造商當駕駛員使用有普通定速巡航功能的車輛肇事時的角色。

對 Tesla 立場的風險來自兩個方向：其一，產品責任法並非在所有情況下都尊重合約——若法院認定 FSD 含有使其不合理危險的軟體瑕疵，無論服務條款如何規定，Tesla 均承擔責任；其二，有監督駕駛員防護盾只有在 FSD 真正處於監督狀態時才有效——若 Tesla 的產品讓駕駛員太容易脫離任務，Tesla 的法律立場將在事實層面難以成立。

第四節——美國各州責任框架

美國的 AV 責任法規主要屬州法事務。截至 2026 年中，尚無全面聯邦 AV 責任立法（估），形成影響商業 AV 業者選擇部署地點的法規拼圖。

州	AV 責任框架	關鍵條款
加州	AB 2989（2022）及先前立法；CPUC TNC 規則；DMV AV 法規	最完整的 AV 法規與責任框架；無人駕駛商業服務由營運者承擔責任；適用於 Waymo 舊金山/洛杉磯
亞利桑那州	2015 年州長行政令；非常寬鬆；責任依現有侵權法——由營運者/製造商承擔	Waymo Phoenix 在亞利桑那州輕度監管框架下運作
德州	HB 1791（2017）；無需安全駕駛員；無人類駕駛時責任歸營運者/製造商	Tesla 機器人計程車在奧斯汀於此框架下運作；寬鬆框架
內華達州	第一個通過 AV 立法的州（2011）；無人類駕駛時由營運者/製造商承擔責任
佛羅里達州	寬鬆；責任歸 AV 系統所有人
密西根州	修訂機動車法典；AV 無人運作時製造商承擔責任	汽車產業重鎮；GM Cruise 總部位於此（已暫停運營，估計 2023 年）
聯邦	截至 2026 年中尚無全面聯邦 AV 責任法（估）	NHTSA 有權進行安全瑕疵調查和召回；侵權法因州而異

加州和亞利桑那州代表成熟 AV 商業部署的兩端監管頻譜。加州框架最為詳盡：業者必須取得 DMV 無人駕駛部署許可、申報所有事故、維持最低保險額度，並遵守 CPUC 的 TNC 規則。監管負擔真實存在，但也帶來了明確性。

亞利桑那州的框架刻意從簡，主要依現有侵權法處理。Waymo 在鳳凰城在此框架下運作多年，亞利桑那州的輕度監管方式是鳳凰城被選為首個商業市場的部分原因。德州亦採寬鬆框架，無需人類安全駕駛員，也沒有繁重的事前審批流程——這是奧斯汀被選為 Tesla 機器人計程車首發城市的部分原因。

第五節——保險如何塑造部署策略

保險與責任框架不只是合規清單，而是 AV 部署經濟學的直接輸入變數，影響地理市場選擇、產品設計、行銷策略，以及自動化程度推進的步伐。

策略維度	對 Waymo 的影響	對 Tesla 的影響
地理市場選擇	保險費用因城市而異；高事故城市 = 較高保費；鳳凰城對 AV 保險而言風險低於紐約（估）	消費者 FSD 較不相關；Cybercab 車隊將面臨地理保費差異
安全作為行銷	Waymo 的安全記錄直接影響保費——記錄越好 = 保費越低 = 單位經濟學越佳；強烈誘因將安全置於速度之上	Tesla 發布安全數據但主要客戶是消費者而非保險公司
車隊規模槓桿	安全記錄一致的大型車隊獲得更佳精算數據——每輛車保費下降（規模優勢）	消費者 FSD 不適用；Cybercab 車隊擴大後具相關性
責任懸崖	Waymo 已越過懸崖（作為商業營運者全面承擔責任）；保險費用已知且穩定（估）	Tesla 正在接近無監督 FSD 的懸崖；過渡時責任暴露將大幅增加
保費估計	商業 AV 保險每輛車每年 3000 至 8000 美元（估）；隨安全記錄改善而下降	消費者 Tesla：個人汽車保險每年 2000 至 4000 美元（因維修成本偏高）（估）
規模經濟	事故率越低、里程越多 = 精算條件越好 = 對後進者的成本優勢	由消費者自保；Tesla 的費用暴露是產品責任，而非車隊保險

Waymo 的地理市場選擇已受保險經濟學塑造。鳳凰城在若干對商業 AV 保險重要的維度上是較低風險的運作環境：郊區網格街道的交通密度較低、每英里的自行車手和行人較少、天氣更可預測、平均車輛維修費用較低。選擇鳳凰城不只是技術考量，也部分因為商業 AV 服務的單位經濟學——包括保險——在鳳凰城比在曼哈頓或西雅圖市中心更容易成立。

對 Tesla 而言，保險動態則是倒置的。消費者汽車保險由駕駛員支付而非 Tesla，因此 FSD 不會像商業車隊保險影響 Waymo 那樣直接降低 Tesla 的運營成本。Tesla 的保險暴露主要透過產品責任：法院認定 FSD 含有安全瑕疵案件中的判賠風險。這是或然負債而非循環性運營成本，但比商業車隊保費更難量化和管理。

Cybercab 改變了 Tesla 的保險方程式。一款沒有方向盤、作為商業車隊運營的專用機器人計程車，將 Tesla 帶入與 Waymo 相同的保險領域：商業車隊保險、營運者責任、地理保費差異，以及精算數據積累動態。

第六節——責任懸崖：Tesla 的過渡問題

責任懸崖是保險與責任框架對 Tesla 邁向全自動商業運營路徑所施加的最重要策略約束。要理解它，需要追蹤取消監督後改變了什麼。

在 FSD Supervised 下：人類駕駛員在法律上是營運者；Tesla 是工具製造商；責任主要流向駕駛員（特定瑕疵案件保留產品責任主張空間）；Tesla 的直接保險暴露限於個案訴訟風險。

在無監督 FSD（L4，不需要人類監控）下：沒有人類營運者；Tesla——或機器人計程車網路的任何營運者——是實際營運者；責任附著於營運者；這需要商業車隊保險，而非個人汽車保險；保險費用由營運者承擔，而非乘客或消費者車主。

因此，從有監督到無監督運行的過渡，不僅是技術里程碑（軟體是否達到可靠性閾值？）和監管里程碑（監管機關是否已在相關司法管轄區批准無人駕駛運行？），也是大幅增加 Tesla 保險相關費用暴露的財務里程碑。Tesla 必須在取消消費者監督要求之前確信收入模式——機器人計程車票價、網路費或消費者 FSD 訂閱收入——能夠涵蓋這一增加的成本。

這就是為什麼責任懸崖是策略約束而非未來合規項目的原因。在收入模式確立之前、在存在用於定價承保的精算數據之前、在無人駕駛商業運行的法律框架趨於穩定之前，過快邁向無監督運行——會讓 Tesla 暴露於無法抵消的開放性責任成本中。

注意： 本文所有費用估計、車隊規模估計、承保金額及法規解讀均為基於 2026 年中公開資訊的方向性估計。標有「（估）」的數字不應被視為確認數據。本文不構成法律或投資建議。