引 言
智能网联汽车技术的快速发展，推动了三维面部识别、自动驾驶、自动泊车等功能的广泛应用。然而，这些技术在优化用户体验的同时，也引发了隐私安全、事故责任归属等法律争议。本文基于中国个人信息保护法、数据安全法等现行法律法规，结合司法案例与行业实践，深入探讨智能网联汽车新型功能在法律问题中的核心矛盾，构建“技术合规—用户知情—保险联动”三位一体的风险防控体系，旨在为车企合规运营、用户权益保护及司法裁判提供参考，推动智能汽车产业在法治框架下有序发展。
关键词：智能网联汽车、法律归责、数据安全、算法伦理、风险应对
一、研究背景
智能网联汽车作为“机械制造与数字技术”深度融合的产物，正在颠覆传统交通模式。尽管三维面部识别、自动驾驶等功能显著提升了便利性，但其技术复杂性与法律滞后性之间的矛盾，导致数据滥用、责任划分模糊等问题频发。例如，某新能源车企因未获用户明示同意收集人脸数据被监管部门处罚；某自动驾驶车辆在事故中因系统误判引发责任纠纷等，均凸显了法律规制的必要性。本文聚焦智能汽车三大核心功能，结合司法实践痛点，探索法律责任分配与风险防范的优化路径。
二、三维面部识别：隐私合规与技术挑战
2.1 法律争议焦点
2.1.1“隐性授权”的合规风险
根据《中华人民共和国个人信息保护法》第十三条，人脸数据作为生物识别信息需单独授权，禁止与其他功能捆绑。然而，部分车企通过“默认开启”或“功能强制关联”变相获取授权。例如，某品牌要求用户必须启用面部识别方可使用车载导航，违反个人信息数据采集的“必要性原则”，加重了个人生物识别信息泄露的风险。司法实践中，此类行为可能被认定为“变相胁迫”，车企需承担民事赔偿与行政处罚的双重后果。
2.1.2 第三方泄露的连带责任
若车企合作的供应商因管理疏漏导致数据泄露，用户可依据《中华人民共和国民法典》第一千一百九十一条追究车企的选任过失责任。如2023年上海某车企因外包团队未加密传输数据，导致数万用户信息外泄，法院判定车企承担60%的赔偿责任。此类案例警示车企需严格审查合作方的数据管理能力，否则将面临连带追责。
2.2 风险防范策略
场景化授权设计：采用分层次交互界面，允许用户按需选择面部数据的应用范围（如仅用于车辆解锁或个性化设置），并支持用户实时权限撤回。
本地化数据处理：运用“边缘计算”技术，将面部特征提取与匹配流程限制在车载终端，避免原始数据上传至云端，从技术源头降低个人信息泄漏风险。
供应链责任强化：在与第三方签订的协议中增设数据安全担保条款，明确泄露后的追责机制，并通过年度审计确保合作方合规运营。
本地化数据处理：运用“边缘计算”技术，将面部特征提取与匹配流程限制在车载终端，避免原始数据上传至云端，从技术源头降低个人信息泄漏风险。
供应链责任强化：在与第三方签订的协议中增设数据安全担保条款，明确泄露后的追责机制，并通过年度审计确保合作方合规运营。
三、自动驾驶：责任边界与伦理困境
3.1 司法实践中的归责难题
3.1.1“人机协同”的责任冲突
现行《中华人民共和国道路交通安全法》以驾驶员为核心责任主体，L2级以下事故通常由用户担责。但若系统设计缺陷导致误判（如未识别静止障碍物），车企可能需承担产品责任。以2022年宁波某自动驾驶追尾案为例，因车道保持系统未及时预警，法院判定车主承担70%责任，车企赔偿30%。此类判决虽体现“过错分担”趋势，但主要依赖法官的生活经验自由裁量，缺乏技术标准指引，易引发司法争议。
3.1.2 算法决策的伦理缺位
自动驾驶系统在紧急避让时可能面临“道德抉择”，例如优先保护车内人员还是行人。我国尚未建立算法伦理规范，若算法决策引发伤亡，设计者是否需承担责任、承担何种责任？学界建议引入“算法可解释性”原则，要求车企公开决策逻辑，并由独立机构进行伦理审查。
3.2 风险管控方案
功能场景限制：针对L3级以上自动驾驶，设置地理围栏（如仅限封闭道路使用），并配备驾驶员状态监测系统（DMS），确保紧急情况下人工接管。
数据固化存证：强制安装符合国家标准的事件记录仪（EDR），完整保存事故前30秒的驾驶数据，作为责任划分的关键依据。
跨学科伦理审查：行业协会或者车企组织计算机、法律、伦理学专家组建独立委员会，对算法逻辑进行综合合规审查，并向监管部门提交审查备案报告。
四、自动泊车：数据安全与功能适配
4.1 潜在法律风险
4.1.1 轨迹信息泄露隐患
自动泊车依赖的高精度定位数据可能暴露用户住址、出行规律等敏感信息。2023年某车企因未对停车数据脱敏处理，遭黑客攻击后用户轨迹被非法售卖，最终被网信部门处以500万元罚款。
4.1.2 系统误判的侵权纠纷
若泊车系统因环境识别错误引发事故，责任可能由用户与车企分担。例如，重庆某案例中，因系统未识别低矮石墩导致车辆剐蹭，法院以“风险提示不足”为由判决车企承担40%责任。
4.2 合规优化路径
功能分级开放：在公共停车场仅提供辅助泊车功能（如车位搜索提示），私有场景可启用全自动模式。
数据精度弱化：对停车坐标进行模糊化处理（如百米级精度），并与第三方共享时签署数据匿名化协议。
实时环境反馈：在车载屏幕动态显示泊车环境识别结果，检测到障碍物时通过声光警报强制暂停操作。
五、系统性法律建议
5.1 构建“技术等级—责任匹配”框架
借鉴北京、深圳等地试点经验，依据自动驾驶等级（L0-L5）细化责任规则：L3级以下以用户责任为主，L4级以上车企承担主要责任，同时推行“技术缺陷举证倒置”，要求车企自证系统无瑕疵。
5.2 推动鉴定标准化建设
设立国家级智能汽车事故鉴定机构，制定EDR数据提取、算法逻辑分析的统一标准，解决司法实践中“同案异判”问题。
5.3 完善用户分级及培训服务机制
购车准入培训：用户需通过模拟测试掌握紧急接管操作，未通过者限制使用高阶自动驾驶功能。
常态化风险提示：通过车载系统定期推送典型案例与功能风险说明，强化用户法律意识。
结 语
智能网联汽车的法律责任界定需平衡技术创新与权益保护。车企应建立“合规设计—动态监测—保险补充”的全周期风控体系；司法机关需加快立法，细化责任规则，并推动技术中立的第三方鉴定机制。唯有法律规范、技术保障与用户认知协同并进，方能实现智能汽车产业的可持续发展。