（一）目前交通事故归责理论不适应无人驾驶汽车的发展
目前交通事故的责任划分主要是对司机适用过错责任制和对厂商适用无过错责任即严格责任。
1 过错责任制不适用无人驾驶汽车引起的事故
目前对于交通事故中司机责任的认定采过错理论。例如，Johnson v. Phillips一案，法庭认为被告超出规定行使速度造成刹车距离过长而追尾被告的汽车，应当承担过错责任，因为被告有责任合理注意路面环境避免事故，不应去创造引发过错的机会。所以，像开车打电话和未及时刹车引起的事故都属于司机应当承担的过错责任。
为了证明司机存在过错，必须同时满足四要件：一是司机存在注意义务，二是司机违反了注意义务，三是伤害的存在，四是违反注意义务和造成伤害存在因果关系。但无人驾驶汽车的出现本身就是为了消除注意义务的存在，除了在紧急状态下由司机控制汽车，大部分情况下司机不控制汽车。因此，一般情况下，当无人驾驶汽车在道路上行驶时，司机不控制车辆而由无人驾驶系统完全控制，司机并不存在注意义务。如果发生交通事故，司机不承担过错责任。
不仅如此，过错责任也不适用于过失委托的情况。过失委托就是车主将汽车委托于没有驾照的人并由此引发事故。由于车主违反了其应有的对道路上其他的司机的注意义务，因此车主应当承担过失责任。但是假如无人驾驶汽车引发事故，不应将无人驾驶汽车引起的事故认定为车主的过失委托。因为当无人驾驶汽车行驶在道路上，其减少了交通事故的发生，提升了乘客的安全，挽救了生命，不符合过失委托的认定要件，因为过失委托是法律对车主行为的负面评价，但是无人驾驶汽车却起到了积极的作用，法律应当对车主的行为应持正面评价。（原因是无人驾驶汽车有积极作用还是无人驾驶汽车压根就不是人，所以不能认定为过失委托？）
2 厂商承担过错责任不合适
请求厂商承担过错责任存在法律上的障碍，因为厂商制造无人驾驶汽车且对其进行算法编程，并且通过售前测试解决可能出现的问题。所以，已经采取合理的措施减小可预见的受伤风险。由于算法存在不可预知性，即使引起了事故也不能证明厂商违犯了应有的注意义务，因为在不可预知情况下出现的问题已经超过一个理性人的预测。所以，请求厂商承担过错责任也可能不合适。
3 严格责任制并不能完全确定事故责任
根据目前责任划分理论，当司机不承担过错责任时，无人驾驶汽车引起的交通事故责任应由厂商承担。根据严格责任理论，只要产品引起消费者的人身伤害和财产损失，消费者可提起侵权诉讼，请求产品制造商或经销商承担侵权赔偿责任。目前主要存在两种缺陷：一是设计缺陷；二是制造缺陷。
由于人工智能可能存在出错概率，如果导致无人驾驶汽车引起事故，人工智能是否属于产品缺陷，目前的《产品责任法》并未明确规定。虽然有学者认为人工智能是不可触及的软件，不符合产品的可触摸性特征，但笔者认为人工智能系统是一个软件和硬件的结合体，单独的软件和硬件都无法成为人工智能系统，而该系统的运行是通过软件指令进行硬件的操控进而实现对汽车的完全控制。所以，无人驾驶汽车由于人工智能系统的应用，已经成为一种全新类型的产品，应当受《产品责任法》的调整，而不应当割裂的看待人工智能系统和汽车的零件。
（1）设计缺陷不适用认定人工智能产品的问题
设计缺陷的认定主要通过两种方法：一是消费者的期待测试。消费者的期待权通常指一个具有日常生活经验的普通消费者认为产品的设计应当满足最低安全标准，否则就是瑕疵产品。最低安全标准在一个具有一般常识的普通人判断范围之内，专家意见不能用于证实一个普通人应当具有合理期待。在Soule v. General Motors Corp案中，法庭指出受害者如果需要证明产品存在设计瑕疵，除非他能够显示该产品违反了消费者的最低安全期望。但是由于人工智能算法极其复杂，普通消费者的根本不能证明算法存在缺陷。
虽然无人驾驶汽车安全性能高于人工驾驶汽车，但是无人驾驶汽车并非防撞汽车。即使不熟悉复杂的算法技术，消费者也不能合理期待无人驾驶汽车能够应付各种情况。而且受害方证明算法存在问题极其困难，因为算法并非普通生活常识，无法进行合理期待。另外，消费者期望测试对被告不公平，因为该测试不允许被告以不存在替代设计的抗辩理由。所以，产生了一个理论困境：对于厂商而言，无人驾驶汽车引起的事故是不可预测的，同时，无人驾驶汽车的算法设计可能并没有问题。而且，也可能并不存在替代的算法设计阻止事故的发生。
所以，消费者期待测试导致了两点负面评价：一是受害者不能得到赔偿，因为其不能证明算法设计违反了最低安全要求；二是法庭可能基于公共政策考虑，厂商承担事故的责任，但是对算法设计是否有问题不予考虑，有可能导致厂商将成本转移至消费者。
二是风险效果计算公式。如果适用风险效果计算公式，原告必须证明存在替代设计能够满足严格责任成立的要求。为了证明存在合理的替代设计，原告必须证明存在一种更好的方式设计产品。而作为普通消费者其所知晓的常识并不足以证明，需要聘请专家证明，而专家不仅要证明算法设计存在问题，而且要证明存在替代设计方案，该方案能够在成本上和功能上可行。就算法设计而言，专家不但要花费大量的时间检测代码，而且还要提出可行的替代方案。这将产生高企的诉讼成本。所以，很多此类争端的原告都败诉，因为即使可以获得赔偿，但是赔偿数额很有可能低于诉讼成本。
（2）制造缺陷并不能完全确定事故责任
制造缺陷主要是指导致产品缺陷的原因完全来源于产品制造过程中出现的错误。一般有两种方法确定受害者所遭受的伤害是否由制造缺陷引发。一是通过“偏离设计目的”确定产品缺陷。当制造的产品偏离了既定的产品设计，那么存在制造缺陷。二是产品故障测试。当产品发生故障时，而又没有证据显示产品在制造过程中存在制造缺陷，那么推定产品存在制造缺陷。也就是当自动驾驶汽车引起事故时，允许消费者提起产品责任诉讼，即使缺乏直接证据可以证明产品存在制造缺陷的情况下。所以，当无人驾驶汽车引发交通事故，根据制造缺陷理论，生产商应当为此承担责任，那么生产商将会面临越来越多的相关诉讼，不但极大地增加其诉讼成本，而且会严重影响自动驾驶技术的发展。更为极端的情况可能造成一些小厂商破产。但另一方面，如果自动驾驶汽车在前述场景中造成人身伤亡，如果受害者不能得到足够的赔偿则违反了法律的基本原则公平和正义。所以，制造缺陷可能引发进退维谷的困境：一方面允许此类诉讼将造成厂商的负担，打击提升技术的积极性；另一方面，限制此类诉讼将造成受害者得不到合理的补偿，违背法律的基本原则。
最关键的原因在于无人驾驶汽车是一款会像人类思考的产品，所带来的改变是颠覆性的，所以，法律也必须做出相应的调整促进无人驾驶汽车发展。目前法律对于责任的认定主要基于人的行为，不论是过错责任还是严格责任，但是无人驾驶汽车是基于机器的决策能力。对于立法者而言，需要积极的应对无人驾驶汽车所带来的颠覆性变化，需要改变了传统的责任认定方式，请求司机或厂商承担侵权责任并不符合法律的要求，应由无人驾驶汽车承担责任，这样不但符合侵权法的内容，而且受害者可以获得合理的赔偿。
（二）传统车险业务可能因无人驾驶汽车的发展而萎缩
影响汽车保险费率最重要的因素是：司机的驾驶记录、年度行驶里程和驾驶年限，但是上述三个因素都不再适用于无人驾驶汽车，因为无人驾驶汽车的风险主要是基于汽车本身，目前尚不确定哪些风险因素影响无人驾驶汽车的安全。不仅如此，分析过往风险也并不能预测无人驾驶汽车的未来风险，因为任何过往的风险都会被无人驾驶汽车的人工智能系统迅速的纠正。所以，基于司机为中心的汽车保险费率计算并不能适用于无人驾驶汽车。
目前美国1.95亿辆车平均保费是841.23美元，意味着一年大约1640亿美元的保费收入。根据德勤会计师事务所预测美国目前车险市场由于无人驾驶汽车的冲击，到2040年将会萎缩至400亿美元。而且，如果自动驾驶汽车导致车险价格大幅度下降，86%的司机会考虑购买自动驾驶汽车。