2.生产者与销售者责任
与普通汽车无异 ， 当由于自动驾驶汽车的制造缺陷、设计缺陷、警示说明缺陷等导致他人人身或财产损害时 ， 生产者和销售者应承担产品责任 。 其中制造缺陷是指制造终端产品的原材料或零部件存在问题或者装配过程中存在操作失误 。 当然 ， 在实践中原材料或零部件的缺陷可能并非由生产者或销售者所致 ， 也可能是运输者、仓储者、零部件提供者、原材料提供者在相应环节存在问题 ， 但由于产品责任系严格责任追责时不问过错 ， 所以生产者和销售者仍要承担责任 ， 只不过其现行赔付后可以向其他最终责任人追偿 。 且生产者与销售者之间为不真正连带责任 ， 受害者可以就近选择任一方承担全部赔偿责任而对方不能拒绝 。
需要注意的是 ， 智能产品的特殊性往往意味着其原材料比较特殊、零部件比较精细且各部件之间的相互影响较大 ， 因而为了便于追责 ， 其材料和零部件须做好标识且每个环节做好检验检测记录 。 此外 ， 智能产品自治运行的特质也对生产者、销售者的警示说明义务提出了更高要求 。 以自动驾驶汽车为例 ， 生产者必须标明其正确的操作方式以及紧急情况的应对措施 ， 此外 ， 由于自动驾驶汽车不可能一次性取代市场上的普通汽车 ， 即二者可能在很长一段时间内会共用公共交通 ， 为了普通汽车驾驶及乘车人员的安全 ， 自动驾驶汽车必须以明确的标识标明其性质以提示其他普通车辆 。
通过上述分析可知 ， 智能机器人因产品缺陷致人损害的情形基本可以由我国现行《侵权责任法》《产品质量法》及《消费者权益保护法》来调整 ， 但普通产品的主要区别在于关于设计者责任我国相关法律基本空白尤其是在设计缺陷的认定方面缺乏可操作的具体规则和标准 。 且当智能机器人因产品缺陷致人损害时其具体缺陷所在环节很难辨认 ， 这就意味着：与普通产品相比 ， 智能机器人致人损害时设计者、生产者、销售者、操作者之间的责任划分比较困难 ， 而这本质上需要依赖技术手段 ， 而非法律能够单独解决的 。 但随着责任主体的扩大 ， 法律也需要作出适时的调整 。
（三）自动驾驶汽车的“自主行为”致损的归责方式
机器学习算法是人工智能的重要技术基础之一 。 机器学习就是让机器能够像人一样具备从周围的事物中学习并利用学到的知识进行推理和联想的能力 。 通过机器学习 ， 智能机器人可以通过自组织、自适应、自学习从周围的环境中攫取数据、捕捉信息、总结规律从而生成新的规则并依照该规则进行自我调整和适应 ， 进而使其行为和决策偏离预期 ， 而即便是最专业的设计者对智能机器人投入使用后所接触的数据也是无法统计的 ， 更难以预知和控制其依据自主学习生成的新规则所能作出的决策和行为 。 换言之 ， 智能机器人完全可能存在其自主“意识”作用下的致损风险 ， 而这种风险由于是设计者、生产者、销售者乃至操作者所无法预料和防控的因而不能列入其注意义务的范畴 ， 如果强行让其担责 ， 无疑会阻碍技术创新和产业发展 。 那么此种致损类型将如何归责呢？
首先 ， 笔者并不赞成参照雇主责任、动物致损责任或者监护人责任等用替代责任解决此问题 。 第一 ， 通过上文分析 ， 设计者、生产者、销售者尚因人工智能“自主行为”致人损害的不可预料和难以控制性而不能成为归责主体 ， 那么让无论在技术知识还是担责能力上相对于设计者、生产者、销售者等主体均往往处于弱势地位的所有者对智能机器人的失控行为承担替代责任显然不合情理 。 第二 ， 人工智能自主侵权与雇主责任、动物致损责任和监护人责任在构成上存在本质区别：雇主责任中的直接侵权人雇员是具有人格的人而人工智能没有从而也无法区分职务行为或者非职务行为；监护人责任亦如此 ， 因为被监护人也是具有生命和人格的人；也就是说雇主责任与监护责任均以相关主体间的人身关系为潜在的前提 ， 而人工智能难以满足此要求除非赋予其法律人格 。 至于动物致损 ， 自然人对动物的管控能力和对人工智能的管控能力是难以类比的 ， 将二者适用同种归责方式难免牵强 。
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