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，下称“《意见》”），共5部分24条，对涉AI侵权、知识产权、技术合同及诉讼举证等问题提出裁判指引。

《意见》并非新的AI监管立法，而是最高人民法院依据现行法律形成的涉人工智能司法裁判规则文件。它最直接的影响，是告诉企业：一旦发生纠纷，法院将按什么标准判断责任。

相较于做一次24条逐条解读，企业更值得问的是：我是做基础模型的、AI应用的、智能机器人的，还是智能汽车的——这份《意见》到底改变了我的哪些业务规则？

一张表先看清：哪些企业最值得关注？

本文看点

一、从“AI幻觉”案看产品与服务的责任起点

二、基础模型、算法企业：训练数据的“可用边界”和“可证明性”同时被强化

三、开源模型和开源软件企业：责任豁免空间扩大，但开源本身并不当然免责

四、数据集、语料和数据服务企业：数据既是合规对象，也开始更明确地成为受保护资产

五、Chatbot、AI Agent和AI SaaS：重点从“模型会不会出错”转向“企业有没有处置能力”

六、AI玩具、机器人和智能终端：模型问题可能进一步转化为整机产品责任

七、智能汽车和车联网企业：产品责任、宣传责任和事故数据需要放在一起看

八、电商、平台和AI营销企业：算法差异化不是禁区，但需要能够解释

九、其他法域参照：同样是AI软件，在欧盟也只是“服务”吗？

十、不同企业面临不同规则，但共同问题是“能不能证明”

一、从“AI幻觉”案看产品与服务的责任起点

在我国首例“AI幻觉”侵权案¹中，梁某使用通用型生成式AI应用查询高校报考信息，AI提供了错误的校区信息，并自行表示答错愿赔10万元。杭州互联网法院将案涉生成式AI认定为服务而非产品，适用一般过错责任；结合风险提示、提高准确性的技术措施，以及损害和因果关系的证明情况，驳回诉请，判决已生效。

这一案件提供的判断起点是：对于案涉信息生成服务，审查提供者是否尽到合理注意义务，而非直接适用缺陷产品的无过错责任。其对象是通用型信息服务，不能直接覆盖控制设备运行的各类算法。

《意见》第3条明确了涉AI侵权的一般归责原则；第9条及最高法答记者问则进一步明确，没有实物载体的人工智能服务不在此次界定的产品范围内。

《意见》第3条

法律没有明确规定适用无过错责任或者过错推定责任的，应当依照民法典第一千一百六十五条第一款规定的过错责任原则认定行为人是否承担侵权责任。

《意见》第9条

人民法院应当依据产品质量法关于“产品”的定义，依法准确认定以实物为载体的人工智能产品并适用相应的法律规则。人工智能产品存在缺陷造成损害的，生产者、销售者应当依法承担产品责任。

对企业而言，区别在于：独立服务相关侵权原则上需要判断过错；缺陷产品致害则有专门的产品责任规则，生产者不能仅凭已经尽到注意义务否定责任。无过错责任仍以产品缺陷、损害及因果关系等要件为基础，销售者的对外责任与内部追偿也须分别处理。

这一区分明确的是责任路径，并不直接证明某类企业的总体风险已经下降。个人信息等领域的特别归责规则仍然适用；同一家企业兼营模型服务、终端销售和现场运营时，也需要分别识别其角色。

二、基础模型、算法企业：训练数据的“可用边界”和“可证明性”同时被强化

对于基础模型、算法和API服务企业，《意见》并非单纯收紧责任，其中也释放了较为明确的正面信号。

《意见》第6条

为人工智能模型训练，在合理范围内处理个人自行公开的或者其他已经合法公开的个人信息，且个人未明确拒绝的，一般不认定为侵害个人信息权益的行为。对个人权益有重大影响的，应当依照法律规定取得个人同意。

第6条对模型企业的实际意义在于，司法裁判并未采取“只要训练数据中含有个人信息，就必须重新逐一取得同意”的路径。但“公开”并不等于“可以无限制使用”。是否属于合理范围，仍需要结合信息公开场景、信息敏感程度、个人合理预期、模型训练目的及对个人权益可能造成的影响进行判断。因此，“数据来自公开互联网”本身并不足以构成完整的合规解释。

与此同时，训练数据开始更加明显地转化为诉讼证据问题。《意见》第12条明确，人工智能生成内容涉嫌侵犯著作权时，法院会综合考量训练数据来源、各方参与程度、必要措施等因素；人工智能开发者提出不侵权抗辩的，还应当提供训练数据来源、训练过程记录、模型运行模式及相关依据予以佐证。

因此，对模型企业而言，真正需要补的是从“数据取得”到“模型使用”的完整留痕链条。

· 训练数据来源是否可追溯；

· 是否区分公开个人信息、敏感个人信息及其他高风险数据；

· 数据取得方式和使用范围能否说明；

· 是否建立个人拒绝继续用于训练的响应机制；

· 模型训练过程、版本迭代及关键数据集使用情况是否留存。

三、开源模型和开源软件企业：责任豁免空间扩大，但开源本身并不当然免责

《意见》第13条

审理涉开源软件案件，认定开源软件开发者、提供者以及后续开发者、提供者的侵权责任，应当综合考量开源许可协议类型、权利限制的具体内容、安全合规举措和信息披露程度等因素，依法给予开源软件开发者、提供者适当的责任豁免。开源软件开发者、提供者以免费开源的方式提供涉人工智能软件研发所需要的部分代码模块，并公开说明其功能和安全风险，他人使用该代码模块导致侵权的，人民法院可以认定开源软件开发者、提供者不承担侵权责任。

《意见》第13条对开源人工智能软件释放了较为明确的利好信号。法院在认定开源软件开发者、提供者责任时，可以综合考虑开源许可协议、安全合规措施以及信息披露程度等因素；对于符合条件的免费开源代码模块，如果已经公开说明其功能和安全风险，法院可以根据具体情况认定开源开发者、提供者不承担侵权责任。

这一规则的重点并不是“开源即免责”，而是强调开发者是否已经明确说明其交付内容、控制能力和已知风险。如果企业虽然采用开源形式，但仍持续控制部署、更新或者关键运行能力，或者对已知技术风险缺乏必要披露，责任判断仍可能发生变化。

因此，对开源模型、框架和基础软件企业而言，需要重新审视的不只是License文本，而是开源治理是否与实际产品形态一致。

· 开源协议与实际业务模式是否一致；

· 功能范围和已知技术局限是否明确披露；

· 安全风险是否进行必要说明；

· 免费开源部分与商业托管、微调、部署服务是否能够区分；

· 下游修改、部署后的责任边界是否具有可识别性。

四、数据集、语料和数据服务企业：数据既是合规对象，也开始更明确地成为受保护资产

对于训练数据集、语料库、数据标注和数据加工企业，《意见》第16条具有较为直接的业务意义。

《意见》第16条

人工智能开发者通过采集生成、衍生创造、受让取得、授权许可等方式合法获取数据并享有相应数据权益的，人民法院应当予以保护。

这意味着，AI产业中的数据呈现出更加明显的“双重属性”：一方面，数据来源是否合法仍然决定其能否被用于训练、交易和授权；另一方面，企业经过持续采集、清洗、标注、组合形成的数据集合，也可能进一步受到著作权、商业秘密或者反不正当竞争法等规则的保护。

因此，数据服务合同不能再停留在“乙方向甲方提供数据”的简单约定，而需要把数据来源和数据权益链条拆开处理。企业既要能证明“为什么有权提供这些数据”，也要明确“加工后形成的数据资产归谁”。

原始数据由何种方式取得；

供应方是否具有训练、加工和再许可权限；是否允许标注、衍生和二次训练；加工形成的数据集成果由谁享有；出现第三方权利主张时，谁负责提供来源及授权证明。

五、Chatbot、AI Agent和AI SaaS：重点从“模型会不会出错”转向“企业有没有处置能力”

《意见》第7条

生成式人工智能自动生成的内容侵害他人名誉权、隐私权等人格权益，经权利人通知，生成式人工智能服务提供者未及时采取停止生成侵权内容等必要措施的，应当对造成的损害依法承担侵权责任。通知应当包括构成侵权的初步证据及权利人的真实身份信息。网络用户通过输入侵权提示词等方式恶意诱导生成式人工智能生成侵权内容并造成他人损害的，该网络用户应当依法承担侵权责任；经权利人通知，生成式人工智能服务提供者未及时采取停止生成侵权内容、屏蔽相关生成指令等必要措施，权利人依据民法典第一千一百九十五条的规定请求该网络用户、生成式人工智能服务提供者承担民事责任的，人民法院依法予以支持。

对于Chatbot、AI Agent以及各类生成式AI应用，《意见》第7条重点处理的是生成内容侵害名誉权、隐私权等人格权益时的责任问题。服务提供者收到包含初步侵权证据及真实身份信息的有效通知后，如果未及时采取停止生成侵权内容等必要措施，可能需要对由此造成的损害承担责任。

这一规则并没有把生成式AI服务商变成生成内容的绝对担保人，但明显强化了企业在收到通知后的处置义务。特别是在“应用层企业+上游模型企业”的多层架构中，前端企业可能负责接收用户投诉，而真正有能力停止生成、屏蔽指令或调整模型的是上游模型服务商。如果双方之间没有建立有效的信息传递和技术处置机制，纸面上的投诉入口本身并不足以降低风险。

因此，生成式AI服务更值得关注的是一套实际能够运行的处置链条，而不是在用户协议中增加更多免责表述。建议至少形成以下闭环：

投诉进入

→ 判断侵权对象

→ 向有技术控制能力的一方转交

→ 停止相关内容继续生成

→ 必要时屏蔽相关生成指令

→ 留存处置过程及结果

对于上下游合作，还应明确谁负责接收通知、谁负责技术处置、响应时限以及相关记录由谁保存。

六、AI玩具、机器人和智能终端：模型问题可能进一步转化为整机产品责任

《意见》第9条

在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时，应当综合考量人工智能产品的性质与用途、自主学习能力、升级更新情况、用户对系统的控制程度，以及是否符合相关国家标准、行业标准等因素，并重点审查生产者、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。

对于AI玩具、服务机器人、工业机器人、智能眼镜等以实物为载体的人工智能产品，《意见》第9条是影响最直接的规则之一。法院在判断产品是否存在危及人身、财产安全的不合理危险时，不仅会考虑机械结构和传统硬件，还会综合评价产品用途、自主学习能力、升级更新情况、用户对系统的控制程度，以及生产者、销售者是否真实说明产品适用场景、固有局限和可预见风险。

因此，即使设备机械结构本身正常，如果感知、决策或者控制系统导致整机产生不合理危险，也不能当然排除产品缺陷责任。对于机器人企业而言，过去相对独立的“硬件安全”和“模型性能”管理会进一步合流，软件和模型表现可能直接影响整机的安全评价。

其中有三个环节尤其值得关注。

1.能力说明与宣传

产品销售材料、演示内容、用户手册和合同中关于“自主”“智能”“自动”等能力的描述，应与真实技术能力保持一致。如果产品仍依赖人工持续监控、限定作业区域或特定使用条件，应在相应环节明确说明。

2.模型升级和版本管理

《意见》第9条将升级更新情况纳入缺陷评价因素。产品发生事故后，责任判断可能进一步追问事故发生时运行的是哪个模型版本、谁完成了更新、更新后是否重新验证、是否可以回退。因此，模型版本、系统配置、升级时间及必要的验证记录，都应进入产品安全管理。

3.上下游责任划分

上游提供通用模型、整机厂进行软硬件集成、运营企业负责现场部署时，各方不宜仅以“技术服务商”“设备提供商”等合同名称界定责任。更关键的是明确谁提供使用场景信息、谁负责整机场景测试、谁可以推送模型更新、谁负责更新后的重新验证，以及谁保存运行日志。

七、智能汽车和车联网企业：产品责任、宣传责任和事故数据需要放在一起看

《意见》第11条

车辆生产者、销售者对自动驾驶汽车、具备辅助驾驶功能汽车的自动化等级、智能程度、性能、用途等进行虚假或者引人误解的宣传，损害消费者合法权益，消费者依据民法典、消费者权益保护法等法律规定请求车辆生产者、销售者承担民事责任的，人民法院依法予以支持。

对于智能汽车和车联网企业，《意见》第11条实际上同时覆盖了产品责任、消费者保护和数据举证三个层面。

首先，如果辅助驾驶车辆的车辆缺陷与驾驶人过错共同造成同一损害，受害人可以同时向驾驶人以及车辆生产者、销售者主张责任。因此，“驾驶员承担最终驾驶责任”并不能当然排除车辆本身可能存在的产品缺陷责任。

其次，自动驾驶能力的宣传也会成为责任判断的一部分。如果车辆生产者、销售者对自动化等级、智能程度、性能和用途作出虚假或者引人误解的宣传，并因此损害消费者权益，可能承担相应民事责任。

更值得数据合规团队关注的是事故数据问题。为了查明事故原因，法院可以要求车辆生产者、销售者或者运营者等数据控制方提供真实、完整的自动驾驶、辅助驾驶事件记录。这意味着智驾数据同时存在两套要求：

因此，智能汽车企业需要提前明确车端、云端分别保存哪些关键事件数据，由谁实际控制，事故后由谁调取，以及日志能否对应到具体模型、软件版本和驾驶状态。

八、电商、平台和AI营销企业：算法差异化不是禁区，但需要能够解释

《意见》第10条

针对同一商品或者服务，经营者利用算法在交易价格等交易条件上实行不合理的差别待遇，侵害他人合法权益造成损害的，人民法院应当依法认定其承担相应的侵权责任。

《意见》第10条进一步明确了算法差别待遇和“大数据杀熟”的责任判断。法院会关注经营者是否利用消费者的消费偏好、支付意愿、支付能力、浏览记录等信息，对特定消费者形成差异化交易条件，以及这种差异是否实质影响消费者的知情权、自主选择权和公平交易权。

因此，《意见》并不是简单否定动态定价、会员折扣或个性化优惠，而是要求企业能够解释差异化交易条件的形成依据。如果算法直接根据某一消费者支付意愿或者支付能力“看人下价”，且缺乏正当、充分、非歧视的理由，风险会明显上升。

建议重点排查：

· 哪些用户画像字段实际参与定价；

· 会员价格和个性化优惠的差异依据；

· A/B测试是否实质影响交易条件；

· 是否使用支付能力、支付意愿等信息形成个体定价；

· 是否能够向内部合规团队解释算法差异。

同时，对于利用AI换脸、拟声、虚拟人开展营销的企业，还应同步关注肖像、声音授权以及消费者误导问题。特别是“仿冒名人带货”达到欺诈程度的，已经不再只是AI内容合规问题，也可能直接进入消费者责任体系。

九、其他法域参照：同样是AI软件，在欧盟也只是“服务”吗？

不一定。与此次《意见》强调依据《产品质量法》识别“以实物为载体”的人工智能产品不同，欧盟正在采用更宽的产品责任口径。

欧盟2024年新《缺陷产品责任指令》（Directive (EU) 2024/2853，下称“新指令”）则明确将软件纳入产品。序言第13段进一步说明，无论软件安装在设备中、通过网络或云端访问，还是采用SaaS模式提供，原则上都不因此被排除在产品责任框架之外。软件开发者、生产者，包括符合《欧盟人工智能法》定义的AI系统提供者，也可能在该责任体系下被视为制造商。对出海企业，国内的独立服务定位不能直接用于排除欧盟产品责任。

新指令第4条第（1）项

‘product’ means all movables, even if integrated into, or inter-connected with, another movable or an immovable; it includes electricity, digital manufacturing files, raw materials and software;

本文译文（非官方译文）：“产品”是指所有动产，即使其集成于其他动产或不动产，或与之互联；产品包括电力、数字制造文件、原材料和软件。

这与国内规则形成了一个值得出海企业特别注意的差异：

欧盟规则尤其关注AI产品交付后的持续变化。《新指令》第7条要求，在判断产品是否存在缺陷时考虑产品上市或投入使用后继续学习或者获得新功能的能力；制造商仍然控制的软件、更新升级以及相关数字服务，也可能影响其后续责任。对于与实体产品集成或互联、缺失后会导致产品无法实现部分功能的数字服务，《新指令》还设置了“相关服务（related service）”概念，并将其纳入组件体系。

因此，对同时面向中国和欧盟市场的模型、机器人、智能汽车和其他AI终端企业而言，不能直接把国内“独立AI服务不属于实物产品”的判断复制到欧盟业务中。同一项云端模型或AI软件，在中国可能主要按照服务侵权责任分析，在欧盟却可能直接作为软件产品，或者作为整机组件、相关服务进入缺陷产品责任体系。

还需要注意一个时间点：截至2026年9月8日，新指令已生效，但成员国转置期限为2026年12月9日；第2条第1款规定，其适用于该日之后投放市场或投入使用的产品。企业应结合目标成员国实施法与过渡安排分析项目，而非将其当作已经全面适用于当前在售产品的规则。

对出海企业的核心提示：产品形态不能只按“硬件还是软件”划分，更应进一步识别软件是否独立构成产品、是否嵌入整机、制造商是否控制后续更新和云端服务，以及事故发生时具体哪个主体仍然控制影响产品安全的AI能力。

十、不同企业面临不同规则，但共同问题是“能不能证明”

从模型训练、智能终端到车联网，《意见》中多项规则最终都指向同一个问题：企业不仅要说明自己已经采取合规措施，还要能够在纠纷发生后还原当时究竟发生了什么。

《意见》第17条明确，掌握书证、电子数据等证据的一方无正当理由拒不提交，对方主张相关证据内容对其不利的，法院可以作相应认定。 模型训练数据、模型版本、系统配置、侵权投诉、更新记录以及事故日志，由此都可能从日常内部数据转化为责任判断的重要证据。

因此，企业可以先用下面这张清单做一次简单自查：

训练数据来源能否追溯？数据为什么可以用于当前模型，能否说明？某一时间点运行的模型及软件版本能否还原？发生内容侵权后，投诉是否能够真正触达有处置能力的主体？智能终端或车辆发生事故后，关键运行数据能否完整调取？模型商、整机厂、集成商和运营方之间的测试、更新、留存和事故调查责任是否明确？

如果上述问题仍有较大空白，《意见》之后优先需要补的，未必是再增加一份原则性的《AI合规管理制度》，而是把数据来源、模型版本、风险处置、运行日志和上下游分工真正转化为可还原、可调取、可举证的业务记录。

* 实习生陈奕帆对本文亦有贡献。

注释与参考：

注释：

1.（2025）浙0192民初18143号民事判决书。

主要依据与参考：

1.最高人民法院：[《关于依法审理涉人工智能纠纷案件的意见》及发布会介绍](https://www.court.gov.cn/zixun/xiangqing/511101.html)，法发〔2026〕10号，2026年9月7日。

2.最高人民法院：[相关部门负责人答记者问](https://www.court.gov.cn/zixun/xiangqing/511111.html)，2026年9月7日。

3.《人民法院报》乐玮坤：[《全国首例生成式AI“幻觉”引发侵权之诉——杭州互联网法院为生成式人工智能服务厘清责任边界》](https://www.zjwx.gov.cn/col/col1673574/art/2026/art_1def58944910459e94f5a04d04c67332.html)，浙江网信网2026年1月27日转载。案例事实和法院判断据该报道概述，未取得判决全文。

4.欧盟：[Directive (EU) 2024/2853官方全文](https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=celex:32024L2853)。