本日报作者不通中文。这些译文由人工智能自动生成，作者本人无法亲自核对其语言准确性和文化适切性。我们以谦逊和真诚的态度发布此版本，希望与中文读者建立连接。若发现翻译错误、表达不当或文化误读之处，恳请告知 — 我们将虚心接受并改进。
L'auteur du Journal d'un Progressiste ne parle pas chinois ; ces traductions sont produites par intelligence artificielle et n'ont pas été vérifiées par lui. Cette version est publiée dans un esprit d'échange et d'humilité — vos retours sur les erreurs éventuelles ou les contresens culturels sont les bienvenus.
— 《进步者日报》编辑部 / La rédaction
125万次医院自主配送已经完成，建筑机器人也已投入生产。但2026年，美国仍有相当数量的工厂在没有自主机器人的情况下运转。法律障碍是原因之一：机器人造成损害时，责任归属牵涉碎片化的价值链、系统不透明性和保险公司的风险评估困难。这些不确定性拖慢了大规模部署。
要点
- 物理自主机器人已投入运行，但大规模部署受制于法律不确定性。适用于机器人的责任制度仍依赖现有法规；在欧盟，更新后的规则已覆盖软件和AI系统。
- 2026年，多数美国工厂未部署自主机器人。据PYMNTS，相当一部分与AI相关损害的除外责任申请已获监管机构批准，显示保险市场正面对不确定性（PYMNTS，2026）。
- 保险公司正在从零重建模型：物理自主系统不属于精算师过去学会评估的任何风险类别。
- 清晰的责任制度有助于技术扩散。目前，一些主体通过谈判约定合同除外条款，另一些则选择观望。
- 需跟踪的指标：由标准化保险覆盖的部署占比，以及已通过自主系统专门法律框架的司法辖区数量。
机器人已在工作，法学家仍在找答案
对某些应用而言，自主机器人的技术成熟度已经确立，但不同用途之间参差不齐。在美国医院，机器人车队多年来在各楼层运送药品和器械，没有记录到大规模重大事故。在建筑工地，自主机械在砌砖、焊接结构。在物流仓库，无人操作导航在多家大型电商企业已成标准。
阻碍工业规模化的，是另一类问题。当自主机器人损坏机床、伤到员工或造成代价高昂的交付延误时，责任链条依然复杂。机器人制造商、编程企业、运营方、任务委托方——每一方都可以援引不同合同条款。监管机构和立法者已通过适用于某些机器人和AI系统的规则，尤其是在欧洲。
保险公司找到了一个临时办法：说不。
据PYMNTS，相当一部分与AI相关损害的除外责任申请已获监管机构批准，这是保险市场面对不确定性的信号。一些部署自主机器人的企业，其保险覆盖有限，或附带合同除外条款。
精算师重新从零开始
传统保险模型依赖历史理赔数据、既定风险类别和可预测行为。汽车有已知的事故统计数据。自动扶梯、冲压机、人工驾驶的叉车——这些都是精算师几十年来学会量化的风险。而一台在变化的工业空间里与人互动、实时决策、还能由制造商远程更新的自主机器人，精算表里没有任何对应项。
arXiv发表的治理研究指出一个结构性问题：物理AI系统的演化特性，使静态风险评估变得困难。1月交付的机器人，经历多次软件更新后，12月的行为可能已经改变。1月的机器人和12月的机器人是否构成同一产品、同一风险暴露，这个问题带来实质性的法律难题。
保险业欺诈检测AI应用专家Shift Technology记录了同样的困难：保险决策辅助系统做出的决策，其可追溯性即便对设计者也不透明。要为一起事故归因——设计缺陷、编程错误、操作失误、未预料的环境——需要漫长而昂贵的调查，保险公司和法院都没有快速开展这类调查的能力。
结果体现在采用数据上。技术已经可用，性能也有记录，但2026年多数美国工厂仍未部署自主机器人。少数仍选择部署的大企业，会谈判特定合同条件并自行承担剩余法律风险。中小企业面临的障碍更大。
一个挑选赢家的法律空白
民事责任框架的不确定性，有利于拥有大量法律和财务资源的主体。大型物流平台、跨国工业集团和一体化医院系统可以谈判合同或吸收剩余风险。分包商、制造业中小企业和面向个人的服务提供商则面临更多采用障碍。
这种筛选机制重复了AI扩散中已被记录的逻辑：生产率收益首先集中在已具备捕获手段的地方。法律不确定性在结构上有利于规模较大的主体。
Springer发表的自主系统监管框架治理研究，指出三个反复出现的堵点。第一：自主机器人的价值链长且跨国——一台美国机器人可能由德国设计、在亚洲制造、由印度服务商编程、由法国中小企业部署。跨国链条带来管辖权和适用法律的问题，但责任归属并不必然需要一项全球跨辖区协议。第二：常见合同把责任向下游转移，落到最终运营方身上，而运营方往往资源有限，难以承担。第三：潜在受害者可能因现行合同条款，在获得赔偿时遭遇延迟或障碍。
据对物理机器人融资的分析，民事责任不确定性会影响估值和融资周期，对直接接触公众的应用尤为明显。
未来十年的两条轨迹
2028—2032年这一时间跨度，存在两种不同情景，区分它们的信号已开始出现。
第一种情景：依照欧盟第2024/2853号指令，经济运营方在缺陷产品情形下的责任框架得到明确。保险公司拥有更稳定的合同基础，可以提供标准化产品。部署的经济和法律条件变得清晰，技术获取扩展到不同规模的主体。
第二种情景：法律不确定性持续。一些主体不顾剩余风险继续部署。自主机器人仍主要限于拥有大量法律和财务资源的主体。中小企业和资本密集度较低的行业在部署上遭遇阻力。大企业与小企业之间的生产率差距扩大，对就业和地方工业体系的竞争力产生影响——新兴经济体尤其没有余裕忽视这一风险。
两条轨迹的分叉点在于：民事责任框架能否明确，保险公司能否获得稳定的合同基础。
一个能运转的市场需要什么
这场讨论中浮现的集体需求是具体的。第一项：让被自主系统伤害或损害的人能获得赔偿的机制。无过错责任模式——欧洲多国已用于工伤或核事故——提供了一条路径：制造商向基金缴款，受害者迅速获赔，关于过错的争论随后在工业主体之间解决。移植到自主机器人领域，需要制造商按部署数量缴纳强制分摊，相当于对部署征收的一种集体保费。
第二项：运营条件的透明度。在与人共享的空间里部署自主机器人，应经过独立、可核查且定期更新的认证。2026年SAE世界大会引用的多项治理研究提议设立认证机构，其许可将成为进入公共采购和共享空间的前提条件。这类机制已存在于药品、医疗器械、车辆领域——将其扩展到物理自主系统，是逻辑延伸，不是制度断裂。
两个信号可用来衡量进展。其一：自主机器人部署中由标准化保险合同覆盖、而非逐案谈判除外条款的比例——这一比例上升，意味着保险市场找到了足够稳固的合同基础。其二：已通过自主系统专门法律框架的司法辖区数量。
部署等待的是政治决定，不是技术突破
对一项工业技术而言，自主机器人处于不寻常的位置。它已投入运行，在医院、工地、仓库等严苛环境中经受过检验，部署成本也在下降。但它在多个工业部门的推广仍遇到障碍，面对的是一个非技术性的问题。
需要做出的决定属于政治和法律层面：在碎片化、跨国且不断演化的价值链中，确立民事责任的分配方式。这一分配将影响部署的经济和法律条件，也将影响与自主机器人直接接触的劳动者的职业风险。
第一个具有决定性的制度动作，将来自立法者、法院或监管机构——提出一个足够完整的框架，让保险公司看到可以工作的基础。欧盟有一套正在分阶段落地的框架：AI法案分阶段适用，第2024/2853号产品责任指令适用于2026年12月8日之后投放市场或投入使用的产品，覆盖软件和AI系统。但在一个价值链超出单一市场边界的行业里，没有美国或亚洲对应规则的欧洲框架只能解决部分问题。
资料来源
- PYMNTS，Physical AI Is Forcing Insurers to Start From Scratch，2026，https://www.pymnts.com/news/artificial-intelligence/2026/physical-ai-is-forcing-insurers-to-start-from-scratch
- 2026年SAE世界大会，关于物理自主系统治理的研究（无可核实URL）
- Springer，自主系统治理框架（无可核实URL）
- ArXiv，自主系统中民事责任分配的研究（无可核实URL）
- Shift Technology，AI应用于欺诈检测与自主决策可追溯性的分析（无可核实URL）
- Venture Forward Capital，物理机器人融资周期的记录（无可核实URL）
