基于博弈论模型的无人驾驶汽车保险责任划分的研究

相关概念与理论基础2.1相关概念2.1.1汽车保险理赔业务汽车保险理赔业务是指保险公司根据保险合同，对被保险事故或其他保险责任范围内的损失进行赔偿的业务流程。其核心包括报案、查勘定损、责任划分和赔款支付等[3]。保险车辆发生事故时，车主需及时向保险公司报案，并提供事故信息。保险公司派查勘人员到现场取证，评估损失情况，确定维修方案和赔偿金额。理赔过程中，责任划分是关键环节，不同的责任划分在一定程度上影响经济赔偿。现行的汽车保险理赔业务主要有三种赔付形式：被保险人是全责的情况下，保险公司承担100%的赔偿责任；被保险人分别是主责或者次责的情况下，保险公司承担70%或者30%的赔偿责任；双方为同等责任的情况下，保险公司承担50%的赔偿责任。2.2.2无人驾驶汽车无人驾驶汽车，又称自动驾驶汽车，是是一种集合了环境感知、视觉计算、决策控制等多个功能于一体的车辆[4]。其核心技术包括激光雷达、毫米波雷达、摄像头、超声波传感器等硬件，以及计算机视觉、深度学习、路径规划和决策控制等软件系统。无人驾驶的目标是减少人为操作，提高行车安全性和交通效率，同时降低能源消耗和环境污染。目前，无人驾驶汽车按照自动化程度可分为L0至L5六个级别（如表2-1），其中L0-L2仍需驾驶员主导，L3及以上具备较高的自主能力。L3级别的车辆可在特定环境下实现自动驾驶，但遇到复杂情况仍需人工干预。L4级别的自动驾驶系统可在限定区域完全自主运行，无需驾驶员操作，但仍受限于外部环境。L5级别是完全无人驾驶，无论道路条件如何，车辆都能自主行驶，目前仍处于实验和测试阶段。当前，全球多数自动驾驶汽车处于L2+至L3阶段，部分企业在特定区域内测试L4级别的自动驾驶技术，但尚未普及。表2-1自动驾驶分级标准分级名称车辆横向和纵向运动控制目标和事件探测与响应动态驾驶任务接管0级应急辅助驾驶员驾驶员及系统驾驶员1级部分驾驶辅助驾驶员及系统驾驶员及系统驾驶员2级组合驾驶辅助系统驾驶员及系统驾驶员3级有条件自动驾驶系统系统驾驶员及系统4级高度自动驾驶系统系统系统5级完全自动驾驶系统系统系统2.2理论基础2.2.1博弈论模型博弈论是研究决策者（个体或群体）在相互影响的情境下如何做出最优决策的数学理论，广泛应用于经济学、政治学、生物学、计算机科学等领域。博弈的基本要素包括决策者、策略、收益（如图2-2）。博弈论按照信息的完整性和参与者的决策方式，可分为完全信息博弈和不完全信息博弈、静态博弈和动态博弈、合作博弈和非合作博弈等类型。图2-2博弈论基本要素在博弈论的分析框架中，纳什均衡是核心概念之一[5]。纳什均衡指在一个博弈中，每个玩家都已选择最优策略，且没有任何玩家可以通过单方面改变自己的策略来获得更高收益，即所有玩家的策略相互最佳。这个概念由数学家约翰·纳什提出，被广泛应用于市场竞争、谈判、拍卖、军事战略等领域。纳什均衡在分析战略互动中的稳定性和可预测性方面具有重要作用。首先，它提供了一种稳定的决策状态，使得各方在均衡点上无需调整策略，即便意识到其他玩家的决策，也没有改变自身策略的动机。其次，纳什均衡帮助解释经济现象，如市场价格、企业竞争策略、国际关系中的政策选择等。例如，在囚徒困境博弈中（如表2-3），每个囚犯在缺乏合作机制的情况下倾向于选择坦白，以避免获得更多的刑期。这种互相猜测与权衡导致的稳定状态就是纳什均衡，也被称为严格占优策略，即无论对方选择坦白还是沉默，自己选择坦白总能获得更短的刑期。表2-3囚徒困境囚徒A囚徒B坦白沉默坦白（-5，-5）（0，-10）沉默（-10,0）（-1，-1）在博弈论中，严格占优策略必为纳什均衡，但不是所有的纳什均衡都是严格占优策略（如图2-4）。因为在严格占优策略中，每个决策者无论他人如何选择，自身策略已是最优；即使他人策略固定，单方偏离也无法获得更高的收益。而在纳什均衡中，存在“合作”的情况，此时每个决策互相之间并不存在绝对优势，也就不存在严格占优的情况。但是由于“合作”也是特定情况下的最优策略，所以其也属于纳什均衡。图2-4关系图构建博弈论模型3.1借鉴博弈论模型的可行性分析博弈论作为研究多方策略互动的数学工具，在无人驾驶汽车保险责任划分问题中具有重要的应用价值。随着无人驾驶技术的发展，传统的交通事故责任划分模式面临挑战，尤其是在L3及以上自动驾驶级别下，事故责任可能涉及车辆制造商、算法开发者、车主、保险公司、监管机构等多个主体，各方的利益诉求和决策行为相互影响。因此，引入博弈论模型，分析各主体的策略选择、收益预期以及可能的均衡状态，为无人驾驶汽车保险责任的科学划分提供理论依据，具有较强的可行性。首先，无人驾驶汽车保险责任的划分问题符合博弈论的基本特征，即多主体参与、策略选择互动以及收益优化。不同于传统驾驶事故主要由驾驶员承担责任，无人驾驶情境下，责任归属可能涉及软件开发商、车辆制造商、车辆所有者，甚至道路基础设施提供者。各方在面对事故时的决策，如是否承担责任、是否寻求技术改进或法律诉讼，都可被建模为一个博弈过程。通过构建不同的博弈模型，如完全信息静态博弈、不完全信息动态博弈等，可以推导不同主体的最优策略，为保险责任划分提供理论支持。其次，纳什均衡的概念可以用于分析无人驾驶保险责任划分的稳定性。在传统模式下，保险公司主要根据驾驶员过错来界定赔偿责任，而在自动驾驶环境下，各方的责任界定存在博弈。例如，制造商可能倾向于将事故责任归因于驾驶员的操作不当，而车主则可能主张自动驾驶系统存在缺陷。若不考虑外部调控，可能导致各方互相推卸责任，导致保险赔偿过程复杂化，甚至增加诉讼成本。但如果各方预期到互相推诿会导致长时间法律争议或监管干预，那么博弈模型可以预测出一个均衡状态，即各主体在权衡利弊后选择合理分担责任，使得保险理赔流程更具可操作性。综上所述，借鉴博弈论模型进行无人驾驶汽车保险责任划分的研究具有较强的可行性。博弈论能够提供理论框架，分析多主体之间的策略互动，预测责任划分的均衡结果，提高保险理赔的公平性和效率。3.2选取责任主体根据上文所提到的现行的汽车保险理赔体系有三种赔付形式，而这三种形式中都只涉及到双方当事人和保险公司这三方主体，且保险公司是按照双方当事人的责任比例进行赔付，即保险公司的责任占比等同于双方当事人的责任占比。在本文所研究的内容中，赔付时可能还会涉及到车辆制造商、软件开发商和道路建设者等多方主体。首先，本文只选择将车辆制造商，即车企，纳入讨论范围内。原因如下：其他责任主体往往是大众难以接触到的，且溯源有一定的困难，只会大大加长赔付的时间；并且其他责任主体中有很大一部分是为车企服务的，如软件开发商、算法开发者等，车企理应有义务承担其中的风险责任。其次，本文只讨论双方当事人中一方是全责的情况下的无人驾驶汽车保险责任划分问题，原因如下：无人驾驶汽车作为科技发展的高智能产物，其智力水平在一定程度上是高于人类的，且其感情状态也是极度理性的，即只会按照写入的程序进行相应的操作，不会有任何超出程序设置的行为，所以只会存在全责和无责的状态。根据前文内容此时涉及到的责任主体为车企、保险公司、驾驶员和受害方，但是由于受害方是无责，责任占比也应是0%，故不将其纳入博弈框架中，且保险公司的责任占比等同于驾驶员的责任占比，所以最后我们只将车企与保险公司，即车企与驾驶员纳入博弈框架中。3.3博弈论模型构建考虑到在责任划分时，双方都会基于自己少承担责任的想法而出现互相推诿且消极配合的情况，所以本文将车企和驾驶员纳入博弈模型中，构建一个完全信息动态博弈模型，即双方互相知晓对方的所有决策信息，且双方按照一定的先后顺序进行决策。故以此来构建模型[6]：决策者：车企与驾驶员。决策行为：由于车企和驾驶员都会基于自己承担最少责任的目的来互相推诿，所以此时双方都存在积极配合和消极配合的决策行为。收益：即车企与驾驶员各自的责任占比。本文根据双方的两种决策行为以及无人驾驶汽车普遍存在的客观因素进行责任分配，责任分配矩阵如表3-1所示。表3-1责任分配矩阵车企驾驶员积极配合消极配合积极配合（60%，40%）（30%，70%）消极配合（90%，10%）（50%，50%）模型合理性分析（如图3-2）：现如今无人驾驶汽车发生事故以后，交警都是根据现场情况进行责任划分，但是无人驾驶汽车的事故现场往往争议性极强，这就导致合理的责任划分异常艰难。最主要的是相关车企或者驾驶员并不会积极配合，只会撇清关系，争取让自己担责更少，这就加剧了责任划分的难度。不过在如今的法律体系中，认定一个人是否犯罪往往采取主客观相统一的形式，即主观有犯罪的想法，客观有犯罪的结果。但是很多时候主观都是要基于客观行为所推定而成的，不然人人都会说自己无罪。相应的可以应用到此类事件中，如果车企或驾驶员消极配合，则可以推定其有逃避责任的意图，这时候可以依据其行为直接出具责任认定书，但是传统的三种责任划分的形式并不能保证责任划分的合理性及公平性，所以本文所构建的模型可以在最大限度内寻求此种情形下的最佳的责任分配比例。图3-2模型合理性分析数值设定说明：车企和驾驶员都选择积极配合时的责任分配设定为60%和40%，按照常规情况应该是50%和50%，但是考虑到无人驾驶汽车属于高智能产物，其各项属性都会比起人类要更加高级且灵活，所以车企应该多承担一个无过错责任，本文选择将无过错责任设定为10%；车企选择积极配合且驾驶员选择消极配合时的责任分配设定为30%和70%，一方面是由于驾驶员消极配合属于完全的过错方，相应的车企也无需承担无过错责任，另一方面也是参考了传统责任划分中的三七分责；反之车企选择消极配合且驾驶员选择积极配合时的责任分配设定为90%和10%，此时车企消极配合属于完全的过错方，理应在三七分责的原则上承担更多的责任，除此之外还需要多承担10%的无过错责任；车企和驾驶员都选择消极配合时的责任分配设定为50%和50%，在这种情况下，不能合理的做出责任分配，索性双方各承担一半责任，具有一定的公平性。3.4计算纳什均衡在博弈论中，严格占优策略属于纳什均衡的一种，即所有的严格占优策略都是纳什均衡，但不是所有的纳什均衡都是严格占优策略。所以本文将使用迭代消除法来得到严格占优策略。步骤如下：当车企选择积极配合时，驾驶员会选择积极配合，因为40%＜70%，即此时驾驶员选择积极配合严格占优于消极配合；当车企选择消极配合时，驾驶员会选择积极配合，因为10%＜50%，即此时驾驶员选择积极配合严格占优于消极配合，根据迭代消除法，驾驶员消极配合这一列则可以直接消去，如表3-3所示。表3-3责任分配矩阵车企驾驶员积极配合积极配合（60%，40%）消极配合（90%，10%）这时驾驶员只有一种决策可以选择，也就是积极配合，而车企则会选择积极配合，因为60%＜90%，即此时车企选择积极配合严格占优于消极配合，根据迭代消除法，车企消极配合这一行应直接消去，得到最后的严格占优策略（如表3-4所示），即纳什均衡为车企承担60%的责任，驾驶员承担40%的责任，双方都没有单方面改变自己行为的动机。表3-4责任分配矩阵车企驾驶员积极配合积极配合（60%，40%）考虑到上述步骤属于车企先行决策的情况，所以接下来将让驾驶员先行决策，来验证一下得到的严格占优策略是否准确，步骤如下：当驾驶员选择积极配合时，车企会选择积极配合，因为60%＜90%，即此时车企选择积极配合严格占优于消极配合；当驾驶员选择消极配合时，车企会选择积极配合，因为30%＜50%，即此时车企选择积极配合严格占优于消极配合。根据迭代消除法，车企消极配合这一行则可以直接消去，如表3-5所示。3-5责任分配矩阵车企驾驶员积极配合消极配合积极配合（60%，40%）（30%，70%）这时车企只有一种决策可以选择，也就是积极配合，而驾驶员则会选择积极配合，因为40%＜70%，即此时驾驶员选择积极配合严格占优于消极配合，根据迭代消除法，车企消极配合这一行应直接消去，得到最后的严格占优策略（如表3-6所示），即纳什均衡为车企承担60%的责任，驾驶员承担40%的责任，双方都没有单方面改变自己行为的动机。表3-6责任分配矩阵车企驾驶员积极配合积极配合（60%，40%）综上所述，不管车企和驾驶员哪一方先行决策，最后都能得到纳什均衡为车企承担60%的责任，驾驶员承担40%的责任，且双方都没有单方面改变自己行为的动机。问卷调查与数据分析4.1无人驾驶汽车保险责任划分的问卷调查4.1.1问卷设计与发放基于本文所使用的研究方法，即理论建模与数据验证，所以在设计调查问卷时除了个人信息部分，将把理论建模的过程分为三个维度：第一维度：6道李克特量表题，主要调查公众对于现如今的无人驾驶技术以及相关的法律政策的接受程度，以此来验证理论建模的可行性及必要性。第二维度：6道李克特量表题，主要调查公众对于责任主体认定的选择，以此来验证理论建模中所选取的责任主体的合理性。第三维度：6道李克特量表题，主要调查公众对于责任分配的相关看法以及纳什均衡的接受程度，以此来验证理论建模中责任分配设定的合理性及纳什均衡的可行性。本文所设计的调查问卷，除了个人的基本信息以外，其他部分均选择采用了李克特量表的形式，被调查者需在量表中的五个维度中进行选择：“很不同意”“不同意”“不确定”“同意”“很同意”，这样能很有效地反映大众的态度差异。并且李克特量表便于问卷回收后进行处理，对于每个问题的反馈都可以进行详尽的分析[7]。综上所述，本文最终在网上向不特定公众发放159份问卷，剔除掉填写问卷时间在120秒以下的无效问卷之后，有效问卷数量为139份。问卷有效率高达87%，说明该问卷的数据具有高度的有效性。4.1.2问卷调查基本情况在调查问卷的第一部分，即人口统计学特征中的数据如表4-9所示。可以看出，18-40岁的人群占比为54.68%，高学历人群（本科/大专与硕士及以上）占比为79.86%，这些群体都是未来高新技术发展的主要力量，说明本问卷具有一定的合理性及适用性。表4-9人口统计学数据类别人数占比性别男7746.04%女8253.96%年龄18-253118.71%26-405635.97%41-605936.69%60以上138.63%教育程度高中及以下3520.14%本科/大专8856.12%硕士及以上3623.74%在调查问卷的第二部分，即公众对于无人驾驶技术及相关法律法规的接受程度中的数据如表4-10所示。可以看出，超半数受访者信任无人驾驶技术，愿意购买无人驾驶汽车及相关保险产品，且认为无人驾驶技术已经成熟可以大规模推广，不过相关的法律法规也应同步完善。表4-10技术及政策接受程度数据问题同意及很同意占比Q4：无人驾驶汽车技术已经足够成熟，可以大规模推广70.5%Q5：无人驾驶汽车的普及能够显著减少因人为失误导致的事故65.47%Q6：您会优先选择购买具备无人驾驶技术的汽车71.22%Q7：如果无人驾驶技术足够可靠，您会放松对路况的监控71.22%Q8：您愿意购买专门针对无人驾驶汽车的保险产品77.7%Q9：政府应尽快制定针对无人驾驶汽车的专属交通法规73.38%在调查问卷的第三部分，即公众对于责任主体认定中的数据如表4-11所示。可以看出，绝大多数受访者认为车企及其他潜在主体都应承担相应责任，但是车企可以作为主要责任主体先行赔付，事后再进行追偿。说明本文此前所选取的责任主体与公众的看法保持高度的一致性。表4-11责任主体认定数据问题同意及很同意占比Q10：无人驾驶汽车发生事故之后，车企应承担相应的责任74.82%Q11：无人驾驶汽车发生事故之后，电池供应商应承担相应的责任66.9%Q12：无人驾驶汽车发生事故之后，算法开发者应承担相应的责任72.66%Q13：无人驾驶汽车发生事故之后，道路建设者应承担相应的责任74.1%Q14：车企应作为主要责任主体先行赔付，事后再向其他单位追偿58.99%Q15：政府监管部门应对所有无人驾驶事故承担连带责任69.78%在调查问卷的第四部分，即公众对于责任划分的态度数据如表4-12所示。可以看出，一定数量的公众很看重驾驶员的利益保障，也很认同车企应承担10%的无过错责任。且对于本文此前所计算出的纳什均衡（车企承担60%，驾驶员承担40%），有70.51%的公众表示了高度认同，说明本文最终所确定的责任比例具有一定的可行性。表4-12责任划分数据问题同意及很同意占比Q16：驾驶员只要使用无人驾驶功能，就无需承担全部责任69.07%Q17：驾驶员的责任占比上限不应超过30%，以避免影响无人驾驶技术的普及70.5%Q18：车企的责任占比在任何时候都不应是100%，以避免影响技术创新65.47%Q19：在责任划分时，车企应多承担10%的无过错责任69.79%Q20：车企如果逃避责任时，其责任占比也应适当提高73.38%Q21：对于责任划分，车企承担60%，驾驶员承担40%是公平的70.51%4.2数据分析4.2.1信度分析信度分析又称可靠性分析，指的是测量结果的稳定性或一致性程度，采用Cronbach’sα系数评定。一般认为，该系数大于0.7，表示尚可接受；低于0.7则考虑对问卷的题目进行修改或舍弃某些表现较差的题目[8]。在本问卷中，将把18道量表题目划分为三个维度分别计算Cronbach’sα系数，分别是技术与政策接受程度维度、责任主体认定维度、责任划分维度，接着再计算量表整体的Cronbach’sα系数（如表4-13），最后通过比对Cronbach’sα系数来验证问卷的可靠性。表4-13信度分析维度克隆巴赫Alpha项数技术与政策接受程度0.8866责任主体认定0.8826责任划分0.8836量表整体0.95818由上表可知，“技术与政策接受程度”、“责任主体认定”、“责任划分”三个维度的Cronbach’sα系数分别为0.886、0.882、0.883，均超过0.7，说明各维度内部题项之间具有良好的一致性。并且整体量表的Cronbach’sα系数为0.958，说明问卷整体具有极高的内部一致性，整体信度达到了较高的水平。由此进一步说明了该问卷具备高度的可靠性和一定程度的研究价值。4.2.2效度分析效度分析可以分为探索性因子分析和验证性因子分析，本文将通过这两种方式来检测问卷数据的有效性及稳定性。探索性因子分析，即EFA，用于在未知维度的情况下，分析哪些题项属于同一个银子，但是由于本文在设计调查问卷的时候已经划分了三个维度，所以在进行探索性因子分析的时候，只使用KMO和Bartlett进行效度检验，即不理会维度与分析项的对应关系以及方差解释率等。其中，KMO值需大于0.6且Bartlett检验对应的p值需小于0.05才能表明问卷的效度很好，适合提取信息。如表4-14所示，本文所收集的问卷数据呈现出来的KMO值为0.967，且Bartlett检验对应的p值为0.000，说明该数据非常适合提取信息，且具有一定的研究价值，并从侧面反映出效度很好。表4-14KMO和Bartlett的检验KMO值0.967Bartlett球形度检验p值0.000验证性因子分析，即CFA，用于在已知维度的情况下，验证量表的结构是否符合预期。在本文所划分的三个维度中，将通过验证性因子分析来检验每个维度的收敛效度，即同一维度下的测量项之间是否具有较高的相关性。其中，每个维度的平均方差提取量（AVE）需大于0.5且组合信度（CR）需大于0.7，才能表明具有良好的收敛效度。如表4-15所示，本文针对共3个维度，以及18个分析项进行验证性因子分析。第一个维度技术与政策接受程度的平均方差提取AVE值为0.565，组合信度CR值为0.886；第二个维度责任主体认定的平均方差提取AVE值为0.554，组合信度CR值为0.881；第三个维度责任划分的平均方差提取AVE值为0.560，组合信度CR值为0.884。这三个维度的平均方差提取AVE值均大于0.5且组合信度CR值均大于0.7，由此可见，这三个维度均有良好的收敛效度，即同一纬度下的每个测量项之间具有较高的相关性。并且从侧面反映了本文所设计的三个维度以及每个维度中的题项具有高度的合理性及稳定性，本文所收集到的问卷数据也具有丰富的有效性及准确性。表4-15AVE和CR指标结果维度平均方差提取AVE值组合信度CR值技术与政策接受程度0.5650.886责任主体认定0.5540.881责任划分0.5600.884提升无人驾驶汽车保险责任划分的对策建议5.1监管部门目前在世界范围内无人驾驶汽车并没有独属于自己的法律法规，对于涉及无人驾驶汽车的案例也都是在传统基础上顺延并在一定限度内进行改变，这种方式到底还是难以顺应智能化飞速发展的未来。而本文基于博弈论模型所计算出的责任划分比例以及相关举措恰好能够科学创新地提出一个方案解。参考我国武汉市于2024年12月发布的《武汉市智能网联汽车发展促进条例》（2025年3月1日施行）所明确的内容：无人驾驶车辆发生交通事故时，若未配备驾驶员或安全员，责任由车辆所有人或管理人承担，赔偿后可向相关驾驶员（如制造商）追偿。此条例在本文看来存在两种弊端：主体归一化。让车辆所有人或管理人承担，这就加大了使用无人驾驶汽车的成本，比如要是不使用无人驾驶车辆，那责任划分时，当事人还可能无责。两相对比之下，不使用无人驾驶汽车远远优于使用无人驾驶汽车，这并不有利于无人驾驶汽车的社会发展。责任比例模糊。让车辆所有人或管理人承担全部责任，事后追偿时，应按照何种责任比例追偿存在一定的障碍。如果追偿全部，事故相关人也会推诿拉扯，不愿意赔偿；如果追偿过少，那自己所承担的风险责任过高。且追偿本就是一个漫长的过程，车辆所有人或管理人多数为普通群众，这种追偿过程并不有利于社会发展。针对以上两点问题，本文所提出的纳什均衡以及相关举措则可以科学创新地进行优化，并且能进一步地加速无人驾驶汽车的社会普及以及加速社会发展：主体多元化。从车辆所有人或管理人承担全部责任转化为本文提出的两个责任主体，即车辆驾驶员与车企进行合理分则，如图5-1所示，共同承担责任。让车企承担相应的风险责任，事后对其他责任主体进行追偿，在一定程度上可以加速无人驾驶汽车的社会普及。图5-1主体多元化明确责任比例。根据本文所提出的科学创新地纳什均衡比例，即车企承担60%，驾驶员承担40%，来进行合理的责任划分，如图5-2所示。此举可以实现更加合理，更加公平的责任划分机制。该比例也可以有助于推动技术进步与安全管理之间的协调发展。图5-2责任比例5.2保险公司现如今保险公司的大多保险产品都是针对于车主的，而对于车企的保险产品以及对于无人驾驶汽车的产品却是少之又少。而在如今无人驾驶汽车飞速发展的时代背景之下，如果发生了事故，车企势必会成为焦点，且要面临一定的赔偿。此时保险公司可以根据本文所提出的创新性概念，即车企先行赔付，事后向其他责任主体进行追偿，来制定相关的保险产品，如表5-3所示。这可以极大程度的避免车企遭受严重的损失以及陷入漫长的追偿期，从而进一步保障车企的技术创新。表5-3车企保险产品保障模块保障范围赔付方式无人驾驶责任险算法或传感器失灵引发的事故在赔付限额内赔付网络安全险车辆被黑客攻击导致车辆事故其他第三方责任险如道路建设不全、标识错误等造成车辆事故此产品极大限度的反映了本文在理论建模及调查问卷中关于责任主体划分的创新性讨论。其中涉及到的保障模块中这三种情况本应作为责任主体进行赔付，但是经过本文的科学创新，使其成为车企追偿的对象。这虽然加速了赔付的时效性，但是却让车企承受了更大的压力。所以保险公司可以针对这三种情况进行保障，即在这三种保障范围内的话，保险公司可以直接向车企赔付。从小减小车企所面临的经济压力，并进一步加速无人驾驶汽车在社会中的普及。5.3社会群众在本文调查问卷所反映的数据中，可以看出有超半数的人在使用无人驾驶功能中，过于相信车辆自身的驾驶能力，从而都会选择减少对车辆的监控，这恰恰加大了事故的风险。出了事故之后，就会导致更多人不相信无人驾驶功能，更不愿意去尝试，这种情况非常阻碍社会的发展。事实上，无人驾驶汽车的初衷正是为了提升行车安全，缓解交通压力，并减少人为操作带来的失误。对此本文也呼吁公众理性看待无人驾驶技术，正如传统汽车在普及初期也曾遭遇广泛质疑，但今天已成为不可或缺的交通工具，无人驾驶车辆亦是如此。具体而言，希望公众在使用无人驾驶车辆的过保持合理监督，遵守操作规范，这不仅是对自身安全负责，也是对技术进步的一种支持。只有在使用中逐步建立信任、反馈问题、推动完善，才能让无人驾驶真正服务于大众，推动社会交通向智能化、安全化方向持续演进。研究总结与展望6.1研究总结本研究以“无人驾驶汽车保险责任划分”为核心议题，借助博弈论的理论模型，探索在责任主体多元、责任界定复杂的新型情境下，如何实现公平、高效、可操作的责任分配机制。随着无人驾驶汽车逐步迈入商业化应用阶段，传统基于“人为操作”为基础的保险理赔体系显现出结构性滞后，法律与制度建设亟需匹配技术发展的现实需求。本文正是在这一背景下提出，以车企与驾驶员为核心责任方，构建完全信息动态博弈模型，推演其策略选择，最终以纳什均衡为理论工具实现责任比例设定，并通过问卷调查验证模型的可行性与合理性。第一，本文系统梳理了当前国内外关于无人驾驶技术、保险责任划分以及博弈论的相关概念。研究发现，在责任认定比例与理赔机制方面，缺乏量化评估工具与制度执行路径。第二，在理论层面，本文将无人驾驶保险责任划分问题转化为车企与驾驶员之间的策略博弈，依据“配合程度”划分出决策组合，构建责任分配矩阵，提出车企与驾驶员在各类情形下所应承担的责任比例，并基于迭代消除法计算博弈过程中的纳什均衡点。最终得出，当双方均选择积极配合时，车企应承担60%的责任，驾驶员承担40%的责任，该责任划分在理论上具备稳定性与可操作性。此结果打破了“驾驶员一方全责”的传统判断逻辑，体现了无人驾驶技术下“软硬件协同责任”的新型归责理念。第三，在实证层面，本文通过设计与发放139份有效问卷，采用李克特量表对公众的技术接受度、责任主体认同度以及责任划分方案的认可度展开调查，借助SPSS软件进行信度与效度分析，确保问卷数据具有较强的解释力。数据显示，超过70%的公众对车企承担60%、驾驶员承担40%的责任比例表示认可；同时，高达87%的公众认为应由车企承担主责并由保险机制实现风险分摊。这表明本文的理论建模不仅具有逻辑自洽性，也获得了实践支持，反映出博弈论方法在制度设计中的现实应用潜力。第四，在政策建议方面，本文分别从监管部门、保险公司及公众三个维度提出具体建议。监管方面，建议从“主体多元化”与“比例明确化”两