自动驾驶的汽车，因为数据掌握在车企手中，不能完全根据交通摄像等公共设施的数据记录来判定；最近几年发生过多起车主起诉车企，最终往往都是私下调解结束。
随着自动驾驶技术的发展，这种问题的解决，会很快有3个方面的完善。
其一，立法。
2022年8月1日，全国首个自动驾驶地方法规《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》（以下简称《条例》）正式施行。其中指出，开展道路测试、示范应用或者上道路行驶的智能网联汽车，应当按照有关规定投保商业保险。而在此之前的今年3月，深圳已发布的《关于规范智能驾驶车辆道路测试有关工作的指导意见（征求意见稿）》中规定，自动驾驶测试主体应具备赔偿能力，每车应购买不低于500万元的交通事故责任保险，或提供由银行出具的不少于500万元的智能驾驶道路测试事故赔偿保函。
最近，工信部开展了《汽车整车信息安全技术要求》《智能网联汽车自动驾驶数据记录系统》等四项强制性国家标准的制修订。
其核心内容是：自动驾驶数据记录系统记录的数据在事故发生后主要用于责任判定及事故分析，因此数据是否没有被篡改、具备基本的可信度对于数据是否可用具有重要决定作用，因本标准对于自动驾驶数据记录系统的信息安全提出了基线要求，保证记录的数据的完整性和真实性，以防止数据的篡改、恶意删除和伪造，当数据完整性和真实性遭到破坏时，应能通过技术手段识别并进行日志记录。
其二，保险。
英国一直致力于在交通领域的技术革命中保持领先地位，特别是在保险政策方面，更是一直走在各国前列。英国是世界上较早开办汽车保险业务的国家，也是较早推行汽车强制责任保险制度的国家。因此，面对自动驾驶技术所带来的挑战，其政策调整也最为及时。2016年，英国保险公司Adrian Flux率先推出了针对自动驾驶汽车的保险政策；2017年10月，英国提出《自动与电动汽车法案》（Automated and Electric Vehicles Bill，简称AEV法案）；2018年7月19日，AEV法案获得御准（Royal Assent），正式成为法律。在该法案通过时，英国政府官员表示：“这项法案将确保英国的基础设施和保险体系为一个世纪以来最大的运输革命做好准备。”
AEV规定对自动驾驶汽车“自我驾驶”发生事故造成的损失，由保险人或车辆所有人承担首要责任。对于自动驾驶汽车的范围，法案第1条授权国务大臣拟定自动驾驶汽车目录并保持更新，但对法案规范的自动驾驶汽车级别，可以排除对L1和L2级别的自动驾驶汽车，但L3级别的自动驾驶汽车是否适用则不很明确。在上述自动驾驶汽车发生交通事故的责任方面，法案第2条根据是否投保予以分别规定，即自动驾驶汽车已投保而“自我驾驶”发生交通事故造成被保险人或其他人的损失，由保险人在赔偿限额范围内承担赔偿责任；应当投保却因某种法定原因没有投保而“自我驾驶”发生事故造成他人的损失，由车辆所有人承担赔偿责任。
由此，法案一方面在明确自动驾驶汽车范围的同时，将自动驾驶汽车本身作为致害和承保的风险对象，使得其车辆强制保险框架由承保司机转向承保汽车，并将被保险人的损害也纳入保险赔偿范围，另一方面为保险人和车辆所有人确立了首要责任和严格责任，以凸显车辆强制保险的救济和保障功能。
此类保险，会越来越完善。
其三，数据管理。
通过分析造成事故主要原因的技术环节，可以从技术层面对事故责任进行有效、客观分析。例如，驾驶员的错误操作导致事故、环境信息采集器（传感器）故障、感知算法或控制算法产生错误指令、车辆响应指令故障等。
而最终上传至后台的数据，可以部分还原事实，通常情况下能够为事故责任分析提供足够的证据。例如，车辆部件的操作数据可以提供驾驶员是否错误操作的信息、车辆传感器数据可以提供传感器是否发生故障的信息、车辆的指令数据可以提供控制算法是否产生错误指令的信息等。
虽然，单纯从技术角度考虑，智能车公司建立的数据中心中所存储的车辆数据能够为事故责任划分；但若考虑人为操弄的因素，“后台数据”不能取得所有人的信任，特别是容易遭受车主的质疑。这是一个悖论。
为了解决这样的问题，华为在19年8月7日申请了一项名为“智能驾驶汽车中黑匣子数据的管理方法、装置和设备”的发明专利；黑匣子设备用于在紧急情况下记录智能驾驶车的车身数据，这些数据包括：引擎速度、车辆速度、刹车力度、转向角、油门板状态、安全带状态等，以及这些数据生成时的时间戳。在汽车失事时，这些数据往往是调查人员分析事故最为主要的数据。
但是，与传统的人工驾驶车辆相比，智能驾驶汽车在应用场景、驾驶员驾驶习惯和方式、智能驾驶汽车内各个系统的工作方式以及与周围设施和汽车的关系等方面都发生了巨大的变化，智能驾驶汽车在安全方面也对黑匣子数据的管理方法提出了更高的要求，因此，如何提供一种适用于智能驾驶汽车中更有效的黑匣子管理方法成为需要解决的技术问题。
