2026年9月7日，最高人民法院发布《关于依法审理涉人工智能纠纷案件的意见》（法发〔2026〕10号），这是我国首部涉人工智能司法裁判规则文件。¹随着大模型、智能体、智能机器人、自动驾驶等技术加速落地，人工智能技术与机械设备、车辆、飞行器、家用电器等实体产品逐渐实现了结合，具备人工智能功能的产品致害纠纷开始显现，并将日益增多，其责任认定成为关注焦点。

产品责任以产品缺陷为核心，兼具损害救济与防控风险功能，是应对人工智能致害的重要法律工具。然而，人工智能产品融合了软硬件、设备与模型，具有自主学习与算法难以解释等特征，给传统产品责任的适用范围、缺陷认定与因果关系证明带来全新挑战。本文以《民法典》产品责任章与《产品质量法》为基础，结合《意见》第九条等规定，围绕一般认定原则、“实物”载体原则及侵权认定展开分析，探讨人工智能产品责任的适用边界与裁判路径。

1、产品质量责任的定义

产品质量责任，是指因产品存在缺陷造成他人人身、财产损害，或者产品不符合质量要求时，生产者、销售者依法应当承担的民事责任。《产品质量法》第四十六条规定，缺陷是指产品存在危及人身、他人财产安全的不合理的危险；产品有保障人体健康和人身、财产安全的国家标准、行业标准的，是指不符合该标准。《民法典》第一千二百零二条明确，因产品存在缺陷造成他人损害的，生产者应当承担侵权责任。可见，产品质量责任以“缺陷”为归责的核心要件，是一种侵权责任，以产品不符合质量安全要求或存在不合理危险为实质判断标准，其目的在于平衡产品安全与产业发展的关系。

2、产品质量责任的责任主体

依照《民法典》及《产品质量法》相关规定，产品责任的主体包括生产者与销售者。因产品缺陷造成损害的，被侵权人既可向生产者请求赔偿，也可向销售者请求赔偿；缺陷由生产者造成的，销售者赔偿后有权向生产者追偿，反之亦然。《民法典》第一千二百零四条进一步规定，因运输者、仓储者等第三人的过错使产品存在缺陷的，生产者、销售者在赔偿后有权向其追偿。可见，生产者承担较重的无过错责任，销售者则以过错责任为原则，并辅以追偿机制实现责任的最终合理分配。

3、产品质量责任的归责原则

我国产品责任采取二元归责体系：生产者承担无过错责任，对生产者、销售者采不同的归责原则。依照《民法典》第一千二百零二条，只要产品存在缺陷并造成他人损害，生产者即应承担侵权责任，即生产者不能以自己无过错为由免责。销售者则承担过错责任，因其过错使产品存在缺陷造成损害的，才承担赔偿责任；但销售者不能指明缺陷产品的生产者或供货者时，亦须承担赔偿责任。同时，《产品质量法》第四十一条为生产者设置了未将产品投入流通、投入流通时缺陷尚不存在以及投入流通时的科学技术水平尚不能发现缺陷存在等免责事由，即发展风险抗辩，体现了对技术创新的适度容忍。

1、《产品质量法》确立了“实物”为载体的原则

《产品质量法》第二条第二款规定，本法所称产品是指经过加工、制作，用于销售的产品；建设工程不适用本法规定。《民法典》第一千二百零二条以下亦以“产品”为责任对象。由此，我国产品责任法意义上的“产品”通常指向有形动产，即经过加工、制作并投入流通的实物，而将服务、数据信息、虚拟财产、软件代码等排除在外。是否属于“产品”，取决于其是否具有可交付、可控制的实物形态，人工智能能否纳入产品责任，关键不在于其智能程度，而在于其是否附着于某一件经过加工制作并用于销售的实物。只有以实物为载体的人工智能产品，才可能落入产品责任的调整范围。而仅以应用程序接口、软件即服务或网页等形式提供的服务，通常不属于该条所称“实物”产品。

2、“实物”为载体的必要性

《意见》第九条规定，人民法院应当依据产品质量法关于“产品”的定义，准确认定以实物为载体的人工智能产品并适用相应法律规则，其存在缺陷造成损害的，生产者、销售者依法承担产品责任。以实物作为区分人工智能产品责任与服务责任的边界，是产品责任正当性与可操作性的基础。一方面，生产者对实物的生产、销售具有直接控制力，能够预见并防范风险，由其对产品缺陷承担责任符合基本的公平原则；另一方面，实物缺陷通常在交付时即可固定，便于举证与鉴定，使无过错责任不至于漫无边际。

而作为无形资产的软件、代码、算法、模型等具有易复制、可更新、边界模糊等特点，难以满足产品责任对“投入流通”这一时点判断的要求。此外，从产品责任作为侵权责任的界定来看，造成人身、财产损害是产品责任的客观表现，而软件、代码、算法、模型等人工智能组件一般需要与硬件结合方有可能造成缺陷产品之外的人身、财产损害。如果将不具备实物形态的人工智能服务一概纳入产品责任，既超出生产者的控制能力，也可能不当加重创新负担。《意见》第九条将人工智能“产品”限定于实物载体，正是这一宗旨的体现。

3、“实物”范围的确定

判断人工智能是否构成产品责任法上的“产品”，应回归《产品质量法》第二条的规定，即应该是经过加工、制作的物品。《意见》第九条明确，以实物为载体的人工智能产品，如智能机器人、自动驾驶汽车等，适用产品责任。扩展来看，人工智能的“实物”载体，通常表现为芯片、传感器、机械装置、机器人、行走装置等有体物；并且这些有体物是人工智能程序运行或发挥作用的基础。因此，不宜简单将人工智能程序与“实物”的结合视为人工智能产品。

举例说明：智能网联汽车安装了自动驾驶程序，但在驾驶过程中并未启动该程序，汽车行驶过程中发生了失控，此时应按照一般产品责任进行处理，而不应作为人工智能产品侵权案件进行处理。

4、“实物”与软件、模型在产品责任认定方面的区分

现代人工智能产品通常以硬件为实现功能的外在方法，而以软件为实现功能的核心。软件通常不单独构成产品，但当其被预先装入实物、成为该物实现功能不可缺少的组成部分时，则应与实物结合为统一的“产品”加以评价。同一硬件因内置算法与软件不同而呈现完全不同的性能与风险，软件缺陷同样可能导致实物产品致害。此时，软件的缺陷即表现为产品的缺陷，其致害后果由生产者依无过错责任承担。当然，软件的开发者与产品生产者之间的责任分担，是双方承担责任后的损失分担问题。

大模型与软件相较，与“实物”的结合更为松散。大模型通常部署于远程服务器，通过接口向不特定用户或设备内嵌的软件提供内容或决策支持，具有通用性、可更新性的特征，通常不宜认定为某一实物产品的组成部分。但当大模型被本地化离线部署，并且嵌入终端设备、直接决定该设备的操控活动时，其地位与嵌入式软件类似，可与实物结合受产品责任评价。

因此在认定缺陷时，不能仅考察硬件本身，而应将固件、控制软件、算法一并纳入产品整体予以评价。人工智能产品的责任能否被产品责任所涵盖，取决于其能否满足产品责任中“产品”的要求，当软件被安装至实物的系统中，并影响乃至主导产品的核心功能时，产品责任应能够涵盖该部分人工智能软件的侵权责任。

1、涉人工智能产品责任的认定困境

（1）软硬件的融合性

人工智能产品是硬件、固件、操作系统与算法模型的深度融合体，硬件提供算力与执行、操作能力，软件提供算法与决策逻辑，各层之间相互依存、责任边界模糊。《产品质量法》第四十六条区分设计缺陷、制造缺陷等类型，而人工智能产品造成损害的原因往往并非源于单一部件，而是软硬件协同运行的结果，致使难以判断缺陷究竟存在于硬件制造、软件设计、算法与模型功能、还是数据训练环节。这种融合性将直接影响缺陷认定的方法与举证责任的分配，也影响生产者抗辩事由的适用，从而使责任的成立与否在个案中具有较大不确定性，也给生产者与软件、算法提供者内部的追责与责任分担带来困难。

一般情况下，由于软件、算法对于硬件的依附性，出售产品的价格通常包含了预置软件的成本，而用户在购买包含人工智能功能的产品时，需要面对的通常是“实物”产品的生产者，软件或算法的责任一般被视为产品本身的责任。

但需要注意，在当前的人工智能产品生态中，已经出现了硬件与软件服务分离的现象。比如在炙手可热的智能网联汽车领域，部分智能驾驶生态服务提供者直接面对消费者提供软件生态服务，虽然智能软件服务具有一定的独立性，但损害结果又是以车辆操控失败为直接原因，这就给产品责任的认定带来了新的困难。

（2）内部系统与外部系统的协调性

在很多场景下，人工智能产品需与外部网络、平台、数据、模型及操作系统持续交互，其行为还受云端更新、第三方接口与外部环境的影响。同一产品在不同外部环境中可能表现出迥异的安全性能，损害既可能源于产品内置系统的缺陷，也可能源于外部系统的干扰或配置不当。以自动驾驶汽车为例，其决策有赖于车载感知设备、运算设备及云端处理器，还需要与道路、交通信号、其他车辆等外部系统协同。一旦发生损害，究竟归因于内部系统自身缺陷，还是外部信息输入异常或外部系统不兼容，往往难以厘清。内部系统与外部系统的协调性，使缺陷的归属认定更加复杂，责任主体的划分亦随之困难。

（3）因果关系的复杂性

人工智能产品具有自主学习与持续更新的特征，其自主性、不可预测性与“黑箱”特征，使缺陷与损害之间的因果关系更趋复杂。一方面，机器学习可能在自主学习过程中形成人工智能模型设计者未曾预设的决策与行为模式；另一方面，系统在运行中会持续进行远程更新，使“投入流通时”是否存在缺陷状态难以确定。对于人工智能产品而言，损害究竟是产品缺陷还是使用者不当行为所致，往往难以分辨，受害人亦缺乏相应的技术能力与举证条件。此外，参数规模巨大、系统持续学习迭代，使缺陷与损害之间的关联难以达到通常的高度盖然性标准。

2、不合理危险的认定难题

《产品质量法》第二十六条规定，生产者应当对其生产的产品质量负责，产品质量应当不存在危及人身、财产安全的不合理的危险。对人工智能产品而言，何为“不合理危险”成为认定的核心难题，具体表现在以下方面：

（1）人工智能发展仍处于探索阶段，有关风险边界存在模糊

人工智能技术与产业仍处于快速迭代的早期阶段，技术路线尚未定型，其应用风险的类型与边界尚不清晰。何种风险属于社会通常可接受的水平、何种风险属于“不合理”，缺乏成熟的行业共识与判例积累。加之“不合理危险”本身即为不确定的法律概念，需结合具体场景进行价值判断，在人工智能这一新兴领域，裁判者更难以形成稳定、可预期的判断标准。

（2）算法及大模型存在“黑箱”，风险无法完全预知

深度学习模型内部决策过程不透明，输出具有概率性与不可预测性，即使开发者履行了合理的测试与防范义务，也难以完整解释中间的计算逻辑与参数作用，并仍可能出现难以预见的错误或“幻觉”，设计者可能无法预见系统在特定输入下产生的行为，亦难以通过常规方法穷尽潜在的危险情形。因此，人工智能产品的风险在投入流通时是否已被现有科学技术水平所知晓，往往难以查明。这既使缺陷认定困难，也可能引发抗辩的滥用，需要在鼓励创新与保护受害人之间审慎权衡。不能简单以事后发现的损害结果反推缺陷必然存在，而应结合当时的技术水平、可预见程度以及生产者是否尽到合理的注意义务综合判断。

（3）人工智能服务相关方的关系复杂，使得风险难以准确预知

人工智能产品的形成与运行，涉及基础模型开发者、算法提供者、硬件制造者、系统集成者、销售者以及使用者等多方主体，各方还可能在产品流通后持续提供更新与运维服务、接口调用与交互不断改变产品状态。这种复杂的协作链条，使风险的来源分散、责任确定困难。

因此，人工智能产品的风险可能是某个单独的原因造成，也可能由多种原因共同造成。在认定不合理危险时，既要避免将多方共同形成的风险简单归责于终端生产者，也要防止因主体分散导致受害人求偿无门，从而影响“不合理危险”的判断与责任分配。

3、如何认定人工智能产品是否存在危及人身、财产安全的不合理危险

《意见》第九条及相关规定为人工智能产品的缺陷认定提供了指引。总体而言，裁判应在既有产品责任框架内，结合人工智能的技术特性，就责任主体、归责原则与产品缺陷的认定作适当调整。²具体而言，认定人工智能产品是否存在危及人身、财产安全的不合理危险，应当综合考量下列因素：

（1）人工智能产品的性质与用途

《意见》第九条要求，认定人工智能产品是否存在不合理危险，应当综合考量人工智能产品的性质与用途。产品的性质与用途，决定了其适用场景下可容许的风险水平。比如，用于普通工业生产、办公、娱乐等领域的产品，与用于医疗、交通等高风险领域的产品，其安全要求与风险容忍度不同。一般而言，产品功能越重要、致害后果越严重、应用场景越贴近人身安全，对不合理危险的审查标准应越严格；反之，对实验性、辅助性、非关键用途的产品，可适度放宽认定尺度。

（2）自主学习能力

人工智能产品的自主学习与自适应能力，直接影响风险的不可预知程度。自主学习能力是人工智能产品区别于传统产品的根本特征之一，也是《意见》第九条列举的重要考量因素。系统自主程度越高、越能在运行中持续学习并改变行为模式，其输出越难被生产者事前预见和控制，风险认定的不确定性越大。相应地，生产者应当承担的注意义务标准也应提高。因此，应结合系统的自主化程度及其对损害发生的影响程度，考察生产者是否针对自主学习可能带来的风险采取了相应的技术与管理措施。

（3）升级更新情况

人工智能产品常通过在线更新持续迭代，产品状态处于动态变化之中，《意见》第九条将“升级更新情况”列为考量因素。升级更新既可能修复缺陷、提升安全性，也可能引入新的风险甚至造成损害，若缺陷系因生产者推送的更新引入，或者生产者发现风险后未及时通过升级修复，则应认定其对由此造成的损害负责。升级更新的时间节点与内容，是判断缺陷存在及其归属的重要依据。此外，还应当关注生产者是否建立了合理的更新机制，更新是否经过必要的测试与验证，是否就更新可能带来的影响履行了告知义务。

（4）用户对系统的控制程度

用户对人工智能产品的控制力越强，则生产者对损害结果的影响越弱；如果产品自动化程度高，用户难以干预，则生产者对产品安全的保障义务就更重，这是《意见》第九条要求考量用户对系统的控制程度的原因。用户对系统保有充分控制、能够及时干预的，损害可能归因于使用不当；系统自主运行、用户难以干预或难以理解的，风险更多应由生产者或提供者承担。例如，在具备辅助驾驶功能的汽车场景中，系统与驾驶人共同控制车辆，此时应依据各方对损害的控制程度合理分配责任。控制程度的强弱，直接影响注意义务的分配与责任的归属。

（5）是否符合相关国家标准、行业标准

依照《产品质量法》第四十六条，产品有保障人体健康和人身、财产安全的国家标准、行业标准的，缺陷是指不符合该标准。人工智能产品符合强制性标准，通常可作为不存在不合理危险的重要依据；但标准具有滞后性，符合标准并不当然免责，仍应结合技术发展水平对安全性能作实质审查。

（6）生产者、销售者是否就适用场景、固有局限及可预见风险进行了真实说明和明确警示

《意见》第九条特别强调，应当重点审查生产者、销售者是否就人工智能产品的适用场景、固有局限及可预见的风险等进行了真实的说明和明确的警示。警示与说明义务是产品责任的重要内容。生产者、销售者应当就人工智能产品的适用范围、不可避免的固有局限（如可能产生错误输出、“幻觉”、操控失当）以及可以预见的风险，向使用者作出真实、充分的说明与明确的警示。未作说明或者说明、警示不充分的，可据此认定产品存在警示缺陷，进而承担相应的产品责任。