摘要：当前，面向行人和非机动车的交警非现场执法在实践和理论上均未获得足够的重视。无论是基于实践上非现场执法技术的拓展应用和地方先行先试的立法经验，还是根据理论上契合风险规制的内在机理，面向行人和非机动车的交警非现场执法均具有正当性。然而，面向机动车的交警非现场执法理论不宜适用于行人和非机动车，这是因为二者在秩序行政理念、号牌识别技术及制度规则等方面存在本质差异。由于适配技术和规则体系的局限性和域外经验镜鉴的有限性，以及鉴于人脸识别技术适用的法治边界和固有风险的低层次性，面向行人和非机动车的交警非现场执法应当予以限制。未来，应当确立交通秩序为主、人权保障为辅的“新秩序观”，具体可以从交警非现场执法立法条款再造，完善交通技术监控程序性规则，明确“以车辆识别为原则、人脸识别为例外”的适用规则，以及构建包容性治理规则体系等方面，重构面向行人和非机动车的交警非现场执法规则体系。
关键词：行人,机动车,非机动车,非现场执法,交警非现场执法
作者简介：刘启川，法学博士，东南大学法学院教授。
一、问题的提出
交警非现场执法是指公安机关交通管理部门根据交通技术监控设备记录的行人、非机动车和机动车的违法行为依法予以处理的活动。以作用对象为标准，交警非现场执法可以主要分为面向于行人的交警非现场执法（以下简称“行人非现场执法”）、面向于非机动车的交警非现场执法（以下简称“非机动车非现场执法”）和面向于机动车的交警非现场执法（以下简称“机动车非现场执法”）三种类型。交警非现场执法主要适用于机动车，近年来开始逐步适用于行人和非机动车。实际上，机动车非现场执法已有充分的规范依据和理论基础。然而，与机动车非现场执法相比，无论是在规范依据上，还是在理论基础上，行人和非机动车非现场执法皆有相当的差距。具体而言，首先，在规范依据上，我国缺乏行人和非机动车非现场执法的统一专门规定。《道路交通安全法》第114条仅就机动车的非现场执法作出明确规定，《道路交通安全违法行为处理程序规定》（以下简称《违法行为程序规定》）第78条也只是对行人和非机动车的非现场执法作出“参照”机动车的概括性规定。同时，地方的相关规定较为混乱，存在地域分布失衡、规范效力不一、规则内容迥异等问题。其次，在理论研究上，虽然我国法学界对于交警非现场执法问题已给予较为充分的关注，[1]但从既有理论成果来看，基本上是以机动车非现场执法为中心展开，鲜有以行人和非机动车非现场执法为研究对象的。
那么，行人和非机动车非现场执法是否具有正当性？机动车非现场执法理论能否直接适用于行人和非机动车？如果不可以，是否存有限度？如何进一步完善现有制度规则？为解答上述问题，笔者尝试采取如下研究进路：首先，以证成行人和非机动车非现场执法的正当性为逻辑起点；其次，论证机动车非现场执法理论的不宜套用性，阐明两者的根本差异；再次，提出行人和非机动车非现场执法的适用限度，即对行人和非机动车非现场执法应当采取审慎限制适用的立场；最后，尝试构建一套适合我国国情和符合基本法理的行人和非机动车非现场执法理论体系。
二、行人和非机动车非现场执法的正当性
行人和非机动车非现场执法在实践和理论上均具有正当性。在实践上，主要表现为两个方面：非现场执法技术拓展应用的必要性和可行性；地方先行先试的立法经验。在理论上，主要表现为契合风险规制的内在机理。
（一）非现场执法技术应用的实践拓展
第一，非现场执法技术应用于行人和非机动车的必要性。具体而言，一方面，创新行人和非机动车现场执法模式刻不容缓。除了我国行人数量庞大外，当前我国电动自行车社会保有量约3.8亿辆，相当于每4个人就拥有一辆电动自行车。[2]面对数量庞大且持续扩张的监管对象，传统现场执法模式在覆盖范围、监管能力等方面所遭遇的困境愈发凸显，致使行人和非机动车违法行为成为交通秩序维护的盲区。除此之外，行人和非机动车违法行为的隐蔽性、瞬时性对执法时效提出了极为严苛的要求，诸如闯红灯、逆行等常见违法行为往往发生于转瞬之间，且违法行为者容易在密集车流中隐匿踪迹。对此，传统现场执法模式难以实现有效且持续的治理效果。从根本上来说，这很大程度上源于城市交通规划与交通基础设施配置的滞后性。受早年城市功能定位、区域经济发展状况等因素影响，绝大多数城市并未提供与非机动车速度、流量和车体宽度相匹配的道路基础设施。[3]以重庆市永川区为例，截至2025年4月，城区现有道路长约272公里，设有非机动车道的道路仅有8条，占道路里程不足3%。[4]更令人遗憾的是，现有道路资源通常难以保证开辟更多的人行道和非机动车道，这在一定程度上致使非机动车在机动车道或人行道中穿行，进而引发更多违法场景与安全风险。因此，在行人和非机动车执法场域引入非现场执法技术，不仅为缓解交通规划和交通资源配置固有问题提供一种可行的治理方案，更是革新传统现场执法模式而形成的一种新型治理模式。另一方面，厘清行人和非机动车责任迫在眉睫。前文已述，非机动车驾驶人群涵盖广泛年龄阶段及职业背景，且其车辆标识体系远未达到机动车号牌体系的规范化、统一化程度。这就使在现场执法场景中，非机动车违法行为人可能采取逃离或消极对抗的策略，致使身份识别与责任认定面临客观障碍，尤其在涉及多方交通参与者或无接触形态的事故场景下，责任判定更趋复杂。同时，行人和非机动车现场执法还蕴含着冲突风险。这是因为“街头空间兼具流动性和陌生性，喧嚣而杂乱的环境蕴藏着种种风险，交警往往对此缺乏足够的控制力”，[5]这不仅危及交警自身安全，而且对周边群众及交通参与者的人身安全和交通秩序造成潜在威胁。同时，现场执法中可能出现的“人情因素”干扰或“选择性执法”的公众质疑，[6]也始终是难以完全规避的治理痛点。由此观之，行人和非机动车非现场执法尤为必要，也尤为关键。
第二，非现场执法技术应用于行人和非机动车的可行性。其一，从微观上看，非现场执法“能实现非接触的效果从而避免和当事人之间产生不必要的‘对抗’”，[7]这大幅降低了采集违法证据过程中发生直接冲突的可能性，“消除现场执法可能产生的警察伤亡风险，促使有限的警力专注完成最棘手的警务。”[8]从而有效保障了各方的人身安全；基于客观影像记录形成的处罚依据，也显著提升了执法过程的透明度与公信力。此外，非现场执法技术通过高清影像完整记录违法行为全过程，结合先进的人脸识别、车辆特征比对等智能分析手段，恰恰为破解违法行为人的身份识别与责任认定困局提供了强有力的技术支撑，弥补了现场执法的缺陷。其二，从宏观上看，非现场执法技术的深度应用更是构建现代交通治理体系的重要环节。将非现场执法技术延伸覆盖至行人和非机动车领域，其意义不仅在于更全面地扩充交通执法数据信息，更在于为诸如路权动态分配体系、交通基础设施规划等提供数据支撑。正如《城市综合交通体系规划标准》（GB/T513282018）中所传递的构建“城市综合交通体系”之理念，“在规划中，道路系统应当充分体现完整街道的理念，把城市道路系统上的所有活动者，特别是步行、非机动车和公共交通的活动组织均考虑在内，避免以机动车为主导考虑道路系统的规划，对于承担以步行和非机动车为主的次干路与支路系统更是如此。”这些汇聚的数据流将成为推动城市规划理念转变、路权动态科学分配、交通基础设施精准优化、公共安全风险预警等治理目标的坚实基石，最终推动形成以公众参与为基础的城市交通治理模式。[9]
可见，面对行人和非机动车规模增加、风险累积、执法困顿等多重挑战，推进非现场执法技术应用是提升行人和非机动车治理效能的现实诉求，具有实践正当性。
（二）先行先试的地方立法经验
客观来说，《道路交通安全法》第114条将非现场执法的对象仅限定为“机动车”具有一定的历史局限性。这使得行人和非机动车非现场执法缺乏法律依据，也一定程度为“电子抓拍非机动车违法尚无国家法律支撑”判断提供注解。[10]拉伦兹认为：“在解释某特定法律条文时，对潜存于此法律条文之中的法规范的理解和解释并非孤立而肆无忌惮地开展，其受制于该规范之意义脉络、上下关系、体系地位及其对法律体系的整个脉络之功能。”[11]由此观之，《违法行为程序规定》第78条是对《道路交通安全法》第114条的续造，是以“参照机动车违法行为处理程序”的规定确立了行人和非机动车非现场执法的制度依据。除此之外，我国地方立法有哪些先行先试的做法？
经过梳理发现，《江苏省电动自行车管理条例》第43条首次明确将“交通技术监控”记录效力扩展至“非机动车道路交通违法行为”，以地方性法规形式确立非现场执法在非机动车违法行为管理中的适用性。[12]《上海市非机动车安全管理条例》第46条和第47条进一步完善程序规范，规定“公安机关可以利用电子技术设备，收集、固定非机动车道路交通违法行为证据”，并配套设置告知、复核、处理全流程规范。[13]不止于此，安徽、湖南、海南等省份均明确了根据“交通监控技术”对非机动车违法行为予以行政处罚的规定。[14]
虽然上述先行先试的地方立法经验可以为行人和非机动车非现场执法提供规范基础，但存在较为明显的问题：其一，地方规则呈现地域失衡态势。当前，行人和非机动车非现场执法规范主要集中于长三角、珠三角等经济发达区域。其他省份的行人和非机动车非现场执法规范数量相对较少，且规范内容多依附于机动车非现场执法规范予以类推适用，未能区分机动车与非机动车的行为特征；其二，执法认定标准混乱。上海在实施行政处罚之前需“经人工审核无误”后方可执行，[15]江苏则规定对交通技术监控记录的非机动车违法行为需“依法确认”，[16]而湖南、广州等地却未对非机动车非现场执法的复核程序作出明确规定。[17]进言之，上述地方立法的混乱状态很大程度源自于缺乏上位法规范的统摄指引，因此亟待国家明确行人和非机动车非现场执法的统一规定。
（三）契合风险规制的内在机理
随着城市通勤模式的变革以及平台经济驱使下即时配送服务等新兴业态的兴起，行人尤其是非机动车成为现代交通体系中不可或缺且风险权重日益增加的主体。特别是非机动车违法行为的普遍化态势随之加剧，由此衍生的公共安全风险已成为交通现代化进程中不容忽视的问题。这对以往倚赖现场人力巡查、即时干预的现场执法方式构成严峻挑战。诚如贝克所言：“各种后果都是现代化、技术化和经济化进程的极端化不断加剧所造成的后果，这些后果无可置疑地让那种通过制度使副作用变得可预测的做法受到挑战，并使他成为了问题。”[18]相应地，实现行人和非机动车违法行为所造成之风险后果的“可预测性”成为制度回应的必然要求。而科技在这一过程中承担着风险认知的媒介功能——以非现场执法为载体的技术装置，通过将行人和非机动车瞬时性违法行为固化为具有法律效力的电子证据，为交通秩序风险的识别与干预提供基础条件。行人和非机动车非现场执法作为规制交通违法风险的重要手段，其正当性源自现代社会背景下风险规制的内在需求，旨在通过提升违法行为的可识别性、可追溯性与确定性，以有效实现风险预防、增加社会福祉等价值目标。
需要说明的是，行人和非机动车违法行为多具有行政违法而非刑事犯罪的属性，且其风险后果主要作用于行为人自身，但这并不意味着其风险局限于行为人，毕竟闯红灯、逆行等行为将极有可能诱发公共交通风险。缘于此，行人和非机动车非现场执法的重要制度功能在于预防风险。一般而言，“风险是将来发生损害的可能性，一旦这种可能性成为现实，那就是实际损害。”[19]行人和非机动车非现场执法立基于风险预防和规制，着力于对行人和非机动车违法行为的及时阻却，进而实现行为人认知模式的重构，以避免交通安全事故等“实际损害”的发生。具体而言，行人和非机动车非现场执法之于违法行为的风险规制主要有两种路径：其一，已发生风险的责任回溯。依托非现场执法技术，通过对行人和非机动车违法行为客观记录与固定，形成确凿的违法证据。执法机关依循法定程序，基于该证据确定违法行为人并依法科处行政处罚。这一过程不仅实现了对既往违法行为的责任追究，而且，可以通过惩戒与教育相结合的综合处置措施，有效矫正违法行为人的认知偏差与行为模式，从而防范其再犯的风险，实现对潜在违法行为的前置性防控。其二，未然风险的预防性规制。依据《行政处罚法》第41条，非现场执法设备的设置地点须依法向社会公开。此公开行为本身即构成一种显性的法律告知与程序正当性宣示。交通行为主体在获知特定区域存在非现场执法设备时，其行为活动将受到潜在的法律后果预判之约束，由此在主观上形成一定的心理畏惧。相较于传统行政制裁措施，非现场执法具有更强的作用力，在作用时间与范围呈现出扩张态势，给行政相对人极大威慑。[20]这种源于制度公开性及执法确定性的“威慑性策略”，直接作用于行人和非机动车驾驶人行为时的“风险与收益”考量，促使行为人在监控场域内主动调适行为模式，自觉遵守交通法律规范。由此观之，在行为发生的初始环节可以有效阻却违法意图向现实违法行为的转化，进而实现从源头上遏制交通违法、预防潜在安全风险的前置性治理目标。
三、机动车非现场执法理论的不宜适用性
既然行人和非机动车非现场执法具有正当性，那么已然成熟的机动车非现场执法理论体系就可以直接适用于行人和非机动车？答案是否定的。当前，机动车非现场执法已形成“一体两翼”的理论体系：以秩序行政理念为中心，以自动化技术和专门制度规则为支撑。然而，该理论难以适用于行人和非机动车非现场执法。
（一）秩序行政理念的适用难度
秩序行政理念是机动车非现场执法的理论基础，这是因为面对机动车保有数量的激增和行政执法资源相对有限的现实矛盾以及机动车违法行为的瞬时性、风险性等特质，传统依托于人力资源予以现场查处的模式存在明显的局限性。这就需要借助非现场执法技术来提升行政机关“收集违法事实的便捷性”及“查处违法行为的全面性”，[21]同时在一定程度增加了机动车违法行为的预期成本，迫使驾驶人普遍遵循交通规则，以实现对交通秩序最大程度地维护。可见，机动车非现场执法是秩序行政理念在技术治理语境下的制度表达。
倘若将秩序行政理念套用于行人和非机动车非现场执法的场域，可能面临着规制过度甚至规制异化的责难。相较于机动车非现场执法注重惩戒性，行人和非机动车非现场执法则侧重教育性。这主要源于二者在风险程度、认知基础和规范设定上的差别。
第一，在风险程度上，机动车与非机动车和行人存有显著差异，相应地，二者的法律规制强度应当有所不同。以机动车和非机动车为例加以展开，《道路交通安全法》第119条第3项、第4项虽以“动力装置”作为机动车与非机动车的界分标准，但结合第58条进行体系解释，二者区分标准的核心在于“动力装置”之不同所导致的运行时速的差异。因高速性、高动能的物理特质，机动车违法行为极易造成重大人身伤亡与财产损失，具有高风险性，而非现场执法可以形成有效震慑，有利于维护交通秩序与公共安全。相较而言，非机动车具有低速度、低动能的物理属性，如逆行、占用机动车道等典型违法行为。除此之外，其危害性主要表现为驾驶人的个体安全风险而非公共安全风险。“即便有不慎伤人之潜在危险，亦不具有像动力交通工具于行驶时所产生的高动能或高速度。”[22]由此观之，非机动车违法行为危害性较为有限，而机动车违法行为的危害性更为严重，可以说，在风险程度上，两者完全不在一个层级。申言之，风险层级差异的客观存在使得对非机动车适用与机动车同样的非现场执法手段存在过度规制之虞。
第二，在基础条件上，两者差距更为明显。一方面，机动车驾驶人已通过驾考制度实现了对交通法律规范和通行规则的系统把握和充分认知，与之不同，行人和非机动车驾驶人因为无需顾及驾考制度规则的强制性义务规定而明显地缺乏对交通规则的系统认知。由于仅有适用年龄标准但缺乏资格准入限制，[23]部分非机动车使用者未接受过系统的交通法规培训，其违法行为可能系源于对规则的无知而非故意扰乱交通秩序。另一方面，与机动车拥有完备的专有交通规划、标识等道路系统不同，行人和非机动车面临道路交通规划滞后与基础设施不足的困境，换言之，已然存在的路权分配不公平问题导致行人和非机动车驾驶人不得已陷入“违法”通行的无奈境地。此种因道路规划等方面的“供给侧”缺陷所导致安全、高效通行的“需求侧”失序，使得诸多违法行为具有明显的被动性与无奈性。如果在此情境下简单套用以惩戒与威慑为核心的秩序行政理念，那么，这不仅忽视了现实治理困境的根源所在，更有可能使执法行为因过于机械而缺乏社会认同。
第三，在规范设定上，行人和非机动车违法行为的治理规则具有鲜明的教育导向性。《道路交通安全法》第87条规定，对于情节轻微、未影响道路通行的道路交通安全违法行为“给予口头警告后放行”。相较于机动车，行人和非机动车违法行为中“轻微违法行为”的比例显然更高，对上述条款的适用空间显然更为广泛。同时，《道路交通安全法》第89条规定，非机动车驾驶人违反道路通行规定的，应处以“警告或者五元以上五十元以下罚款”，并规定“拒绝接受罚款处罚的，可以扣留其非机动车”。这一条款不仅从文义上将“警告”置于罚款措施之前，更明确了“视接受罚款的情况再扣留车辆”的梯度式治理规则。上述条款均彰显了实定法对非机动车违法行为以“教育为主”的执法理念。不仅如此，实践中多地尝试探索“通过教育替代行政处罚”来处置行人和非机动车违法行为的模式。[24]
综上，在秩序行政与教育导向的差异化理念框架之下，机动车非现场执法与行人和机动车非现场执法呈现出截然不同的特质。机动车非现场执法具有“强身份绑定性”，即主要依托识别车牌的方式，将违法行为与特定车辆及其驾驶人形成较为密切的联系，以实现对违法行为的精准追溯。相比之下，行人和非机动车非现场执法呈现显著的“弱身份关联性”，即违法行为与行人和非机动车之间的联结程度相对松散，其执法模式更倾向于“以人为中心”的干预模式，这一差异固然涉及非机动车牌照系统尚未完善等原因，但更深层次的原因在于，在正视因城市规划滞后等供给侧所引发违法现象的前提下，执法者倾向于行人和非机动车驾驶人的自我调整和自我纠正。
（二）号牌识别技术的适用难度
机动车非现场执法的自动识别技术已历经近三十年的迭代升级，成为现阶段较为完善的技术体系。有学者指出，随着互联网、大数据、人工智能等技术的引入，非现场执法已从“1.0”版本跃升至“2.0”版本。[25]从机动车的自动化识别技术来看，其违法行为主体的确定主要依靠于成熟的号牌管理体系。对此，我国已有涉及法律、行政规章与技术标准完备的机动车号牌管理规范体系。《道路交通安全法》第14条第1款对机动车号牌管理作出基础的法律规定，明确要求“驾驶机动车上道路行驶，应当悬挂机动车号牌，放置检验合格标志、保险标志，并随车携带机动车行驶证。”公安部《机动车登记规定》则在此基础上进一步细化了号牌管理的具体行政规则。相应地，《机动车运行安全技术条件》《机动车号牌专用固封装置》等技术标准更是对号牌的安装位置、方式及物理特性作出强制性的技术规范。
相较于机动车非现场执法的成熟技术体系，行人和非机动车领域存在滞后性。《道路交通安全法》并未明确非机动车号牌的相关规定，仅在《道路交通安全法》第18条作出原则性规定，即“依法应当登记的非机动车，经公安机关交通管理部门登记后，方可上道路行驶”。同时，该条将具体登记规则及号牌管理权限概括性授予省级政府。这也导致地方立法呈现“碎片化”样态，譬如，上海、江苏等地制定了关于非机动车号牌的实施细则。[26]不过，各地在强制登记范围、号牌类型等方面存在差异，甚至部分地方尚未作出规定。值得注意的是，已有基于RFID（Radio Frequency Identification）技术的非机动车电子牌照制度在局部地区开展试点，[27]但高昂的技术成本使其难以在全国推广。可见，割裂的地方规范体系和尚未完备的号牌技术，致使统一的非机动车身份识别体系难以建立，进而使其非现场执法技术因缺乏较为稳定的识别载体而难以对责任主体予以精确定位。
更需要警惕的是，在行人和非机动车违法识别技术水平有限的情形下，需要突破“以车辆为中心”的既有模式，转向以人脸识别为中心的身份认证。然而，这将面临如下挑战：一是头盔、眼镜、口罩等面部遮挡物将会导致人脸识别的精确度有所下降；[28]二是生物特征识别和获取需满足《个人信息保护法》所设定的“最小必要原则”。[29]这在行政执法场景中的适用门槛相对较高，需要通过合法性审查机制甚至合宪性审查机制的检视，难免引发违法性苛责。尽管多地采取了人脸识别、RFID射频识别、无人机巡查等非现场执法技术，譬如，南京市结合RFID号牌识别与人脸识别，并试点警用无人机抓拍；[30]北京市在重点路段部署2000套智能抓拍设备专盯摩托车头盔佩戴；[31]上海市试点RFID号牌追踪外卖快递车辆轨迹，[32]并通过电子监控抓拍行人违法。[33]但是，上述技术基本处于试点运行阶段，往往仅限于部分地区和路段予以适用，并且成本较高，难以规模性应用。质言之，以机动车号牌为中心的自动识别技术，在本质上与以交通行为人生物特征为中心识别要素的行人和非机动车非现场执法需求存在较低的适配性。可见，既有机动车非现场执法的技术体系难以直接适用于行人和非机动车的治理场域。
（三）制度规则的适用难度
机动车非现场执法的制度规则并不能直接适用于行人和非机动车领域，这主要是因为两者在行政法定、行政均衡与程序正当等方面存在差异。
第一，从行政法定上来看，我国已构建起位阶清晰、制度完备的机动车非现场执法规范体系。这不仅体现于《行政处罚法》《道路交通安全法》等基础性法律中，而且表现在《超限运输车辆行驶公路管理规定》等专门性规章中，同时在《大气污染防治法》等关联法律规范中亦有相关规定。这些机动车非现场执法规范的效力具有多元性：既指向机动车驾驶人在驾驶过程中超速运行、闯红灯等违法行为，又涉及车辆本身的技术性能或安全状态对于公路基础设施、公共环境保护等领域的潜在或实际影响。[34]相较而言，一方面，行人和非机动车非现场执法规范在完备性上尤其是数量上差距较大。退一步讲，如果机动车非现场执法规范可以直接适用于行人和非机动车，其规范多寡则不是问题。然而，此路径行不通的主要原因是，两者所面临的风险性强度大相径庭，尤其是有关行人和非机动车非现场执法的立法并未得到应有的重视，相关制度规则也并未及时更新完善。另一方面，行人和非机动车非现场执法规范的效力也较为有限，其主要作用于行人和非机动车驾驶人的自身安全。因此，从行政法定上来看，套用机动车非现场执法规范并不妥当。
第二，从行政均衡上来看，若直接套用机动车非现场执法的制度规则，则存在处置规则与行为危害性脱节的问题。大量情节轻微的行人和非机动车违法行为，可能被施以与其危害性不相称的处罚结果。譬如，有地方规范性文件规定，将采集的非机动车违法信息，未经告知等程序而通过道路显示屏、政务新媒体等渠道予以公开曝光。[35]此做法实质上构成了一种“羞辱性公示”，“利用了耻辱感文化在社群组织中的巨大影响力，从而达成惩戒之目的。”[36]其惩戒强度明显超出了必要限度。此外，在影响人群上，非机动车与机动车存在较大差异，特别是外卖骑手、短途通勤者等高频率使用非机动车的社会群体，可能会在算法设定等情形下不得已选择交通违章。[37]倘若对该群体不加区分地适用机动车非现场执法的高强度、广覆盖度的行政规则，将会极大幅度地扩大潜在处罚对象范围。更何况违法行为源于城市道路交通规划不合理、专用车道被占用等客观事实，行为人往往缺乏主观上的可责难性。如果直接套用机动车处罚规则，将有违过罚相当原则。这不仅可能诱发“全民违法”的治理困境，[38]更可能肇致滥用行政裁量权和过度干预民众生活的诟病，其制度设计的合理性将面临严峻挑战。
第三，从程序正当上来看，非现场执法主要包括前端取证与后端处置两个阶段。[39]在第一个阶段，机动车与行人和非机动车执法具有趋同性，均需依托固定监控设备加以取证，并严格遵循程序正当原则。譬如，在监控设备设置区域履行显著标识告知义务，并对采集的数据进行规范存储与保全。然而，在第二个阶段，对于行人和非机动车而言，机动车非现场执法的程序规则面临适用障碍。这是因为，非机动车登记信息与行为人的对应关系远不如机动车稳固，通常难以直接通过车辆信息准确定位违法行为人。即便借助监控视频获取违法行为人的人脸信息，其后续身份识别与处罚决定通知亦存有困难。这缘于识别过程不仅依赖于交警平台执法数据，更需调度公安机关的人脸识别数据资源。因此，机动车非现场执法中诸如通知等程序规则难以在行人和非机动车非现场执法中运用。
四、行人和非机动车非现场执法的有限性
尽管机动车与行人和非机动车在非现场执法上皆有正当性，不过，相较于机动车非现场执法，行人和非机动车非现场执法的正当性是有限度的。
（一）制度实践的局限性
1.适配技术与规则体系的局限性
客观而言，适配技术和规则体系的有限性制约了行人和非机动车非现场执法有序和有效实现，具体理由如下：
第一，适配技术的局限性主要体现为人脸识别技术的精确度、普及性和可靠性不足。其一，人脸识别技术精确度的局限性。动态光照条件、头盔遮挡、运动模糊等因素导致技术误识率显著高于静态场景。譬如，2019年，宁波交警系统误将董明珠肖像广告牌识别为行人闯红灯的典型案例，暴露出非现场执法在动态环境应用中的脆弱性。[40]并且，此类识别错误将引发法律责任认定的争议：若系统将某非机动车驾驶人误识别为交通违法者并作出处罚，则违反了《行政处罚法》第46条第2款“证据必须查证属实”之规定，也违背了行政处罚“事实清楚，证据确凿”的基本要求。其二，技术推广的普及性和可靠性有限。尽管上海、江苏、浙江等地已推行嵌有RFID芯片的智能号牌系统，[41]并且学术界亦对此提出颇具创造性的实施方案，[42]然而，该技术的规模化应用仍面临多重限制：一是地域覆盖极为有限。非机动车管理属于地方事权，其号牌样式、技术标准及原材料采购均依赖于地方自主裁量，难以形成全国统一的技术规范体系。[43]不限于此，高昂的建造与运维成本更进一步制约其推广应用，现阶段仅可在经济发达地区实现有限覆盖。二是RFID技术存在固有缺陷。现行技术方案对物理环境具有高度敏感性，诸如金属车体结构易引发电磁屏蔽，致使号牌识别失效。并且，雨雪天等液态介质环境均可能导致RFID的识别精度下降。[44]上述技术瓶颈削弱了电子号牌的可靠性，与道路交通管理所要求的持续稳定监管目标存有差距。
第二，规则体系的局限性，亦即配套规则体系的兼容性欠缺。相较于《违法行为程序规定》明确的证据采集、审核、告知及申诉全流程的机动车规则体系，行人和非机动车领域的制度规则较为匮乏，主要有《电动自行车安全技术规范》（GB17761—2024）。事实上，这属于产品技术标准，而非一般意义上的法律规范。这致使非机动车非现场执法面临如下困境：其一，证据效力认定规则缺位。非机动车执法依赖人脸识别信息为执法证据的合法性依据存疑。《个人信息保护法》第26条明确规定，在公共场所收集个人生物识别信息须以“维护公共安全所必需”为前提，遗憾的是，当前尚未确立人脸识别技术应用的必要性审查标准与程序；其二，处置程序规范缺失。由于缺乏统一、明确的程序规则指引，各地在非现场执法后的处置环节呈现无序化。不论是采取“上门追处”的强制形式，[45]抑或在公共场所“曝光违法者照片”的警示措施，[46]均存在侵犯程序正当性之虞；其三，裁量基准体系付之阙如。对于机动车违法行为，目前已构建起相对完善、区分违法情节与后果的梯度化处罚标准，[47]然而，对非机动车闯红灯、逆行等高发行为，当前基本适用《道路交通安全法》第89条的原则性规定，[48]尚未区分初犯、屡犯等状态与不同行为的危害程度，致使执法陷入“过罚失当”的正当性质疑。
据此，技术与规则的有限性不仅衍生多重执法风险，而且，从本质上反映出新兴治理工具与传统行政法之间的张力。在人脸识别可靠性存疑、电子身份标识覆盖率不足、程序规则缺失的现实条件之下，倘若盲目扩张行人和非机动车非现场执法的应用范围，不仅难以实现预期的规制效能，更可能引发“技术利维坦”对公民权利的侵蚀。[49]
2.域外经验镜鉴的有限性
在全球范围内，以电动自行车、电动滑板车为代表的个人轻型电动交通工具（PLEV， Personal Light Electric Vehicles）的数量不断增加，[50]但是，针对非机动车或行人的非现场执法可资借鉴的经验做法并不乐观。目前，国外主要停留在“如何规范非机动车行驶”的立法阶段。譬如，澳大利亚新南威尔士州试图通过《道路规则2014》[51]及联邦技术规范[52]界定合法非机动车范围，其交通部仍在为电动滑板车起草初始的基础规则；[53]美国马萨诸塞州则藉由《通用法》对电动自行车和电动踏板车进行初步分级管理，[54]但上述分类的科学性与覆盖度受到质疑，州内各城市仍处于分散的补充立法尝试阶段。[55]可以说，域外较为有限的立法基础，使得构建一个稳定、统一的非机动车管理体系困难重重，更是迟滞了非现场执法技术在行人和非机动车管理中的应用进程。
我国台湾地区相关立法与之类似。依据“道路交通管理处罚条例”第7条之2的规定，非现场执法中所采用的“科学仪器”主要适用于机动车违规行为的“迳行举发”，其适用对象明确限定于汽车驾驶人；至于非机动车或行人若违反交通规则，则仍以警员现场执法为主。[56]尽管“违反道路交通管理事件统一裁罚基准及处理细则”第22条为民众通过“科学仪器”获取证据举报交通违法行为提供了依据，从而在规范层面保留了非现场执法扩展至非机动车的可能性，[57]但在实践中，行人和非机动车的违规行为仍依赖于人工查处，[58]覆盖所有交通参与主体的非现场执法体系尚未真正建立。
更进一步，域外对于非现场执法技术在交通管理中的应用，普遍持以审慎甚至限制之态度。这成为制约非机动车乃至行人非现场执法应用的现实障碍。美国马萨诸塞州明确禁止“完全依赖自动化执法设备进行处罚”，自动化设备获取的信息必须经过执法机关的人工审核与确认，方能作为执法依据。[59]英国在《监控摄像机业务守则》中规定，监控技术的使用必须满足特定、合法的目的，且应当达到“迫切”“必需”“明确”的程度。[60]其下属伦敦及英格兰等地区则对用于交通执法的电子设备设定了极其严苛的技术标准和操作规范。[61]这些旨在保障公正的技术标准，在客观上提高了技术部署的成本。对于英国模式下无需注册、缺乏唯一稳定身份标识的非机动车及行人而言，在现有技术条件下几乎无法满足上述要求，实质性地被排除在非现场执法系统之外。
那么，域外何以对非现场执法技术的接纳度较低？主要是源自对隐私保护的刚性约束。毕竟，非现场执法依赖于视频监控、人脸识别等技术，必然涉及对公共空间个人行为的持续监控与生物特征信息的采集处理。这在高度重视个人数据权利与隐私保护的欧洲及受其理念影响的澳大利亚、美国部分州等具有诸多法律争议。公众与立法者对于政府大规模部署监控设备、收集公民生物信息存在强烈忧虑，担心导致“监控国家”（Surveillance State）的出现和对公民自由的侵蚀。[62]这种根深蒂固的隐私文化构成了强大的社会阻力，使得任何旨在扩大自动化执法范围的立法尝试都面临巨大压力。
域外在立法与执法上的踯躅不前，印证了行人和非机动车非现场执法在当前发展阶段所面临的现实有限性——远非一个技术到位即可水到渠成的简单方案，而系牵涉复杂的法治、伦理与技术适配的议题。“法律是一种行为场景。”[63]域外做法表明，既不可因追求效率而忽视隐私保护的底线，亦不能因技术可行而忽视对程序正义的严格要求，更不能在立法基础尚未夯实、准入标准尚未厘清的情形下，贸然推进技术的无限制扩张应用。
（二）法理限度及其展开
在理论上，关于行人和非机动车非现场执法适用限度的探讨，难以绕开人脸识别技术适用的法治边界，尤其是深层次探究违法行为的风险层级。
1.人脸识别技术适用的法治边界
当前，人脸识别技术成为行人和非机动车非现场执法中确定违法主体的重要手段，但此技术在应用过程中存有对公民个人信息过度采集的潜在风险。现实中，通过公共显示屏公示违法者人脸信息，抑或藉由政务新媒体平台推送识别数据，已成为各地实施非现场执法的方式。[64]这一技术显著触及了公民个人信息抑或隐私的保护边界。
事实上，个人信息或隐私权的部分让渡具有相应的理论基础。非现场执法技术的主要应用价值在于维护交通秩序与公共安全。社会公众基于安全需求而对这一技术存在功能性依赖，致使在特定交通场景下隐私保护预期相应降低。“监控行为所指向的对象是任何人可以看到的情景，这与文字记录并无实质差异。”[65]处于公共道路空间的行为主体，其活动轨迹天然暴露于其他交通参与者与公共监控设备的视野之下。因此，每一个理性的交通参与者应当合理预见并接受被观察、被记录的风险。他们应对这种风险具有合理的认知，对于监控场景下的信息与隐私保护不宜存有过多的期待。质言之，倘如以隐私权的绝对保护为由否定公共监控视频中的必要信息处理，那么，这一技术就失去了维护交通秩序与公共安全的价值基础，同时可能对他人安全、高效参与公共交通活动的基本自由产生不利影响。[66]
基于维护公共安全的需求，交警这一角色被赋予了更为广泛的监控权限。交警以“交通秩序之维护及社会秩序之维持”为重要职责，[67]为履行该职责，交警利用非现场执法技术对行人和非机动车违法行为实施必要的、持续性的监管和追踪。客观来说，交警履行职责所代表的公共利益较之个人利益具有优位性。因此，不能以个人信息敏感或隐私泄露等为由，就简单地拒绝采集违法主体的人脸信息。[68]由此观之，基于维护公共安全和交通秩序而对特定场景下的个人信息进行适度采集与处理具有一定正当性。
然而，公共安全和交通秩序并不能成为完全降低个人信息与隐私权保护甚至让渡的理由。在行人和非机动车非现场执法的场景下，依托人脸识别技术采集行为人个人信息的行为仍需遵循法治理念和法治规则。倘若毫无限度地运用人脸识别技术对行人和非机动车违法行为予以处罚，甚至将违法行为人的人脸信息未经隐匿处理即公之于众，便构成了对个人自由、人格尊严及隐私权等权益的不当干预，逾越了维护公共安全和交通秩序所必需的合理限度。[69]由于非现场执法模式致使相对人行使程序性权利的时间节点发生了后移，更为人脸信息等敏感信息的不当采集、曝光乃至滥用埋下了制度隐患。[70]可想而知，当交警将包含人脸信息的违法数据委托存储于第三方技术平台时，即引入了额外的数据安全风险。若第三方平台发生数据泄露事件，可能会侵害个人信息权益，甚至可能引发大规模个人信息滥用的风险。因此，应当明确界定技术应用的法治边界。进言之，交警必须严格遵循《个人信息保护法》第6所规定的必要性原则，防范对个人生物识别信息进行过度收集与分析，确保其收集与利用行为限定于合理且必要的范围。
2.风险的有限性及其规制选择
行人和非机动车非现场执法有限性的深层法理在于，行人和非机动车的固有风险水平显著低于机动车。风险的轻微性亦即有限性是区别设置治理规则的根本缘由。
首先，行人和非机动车的违法行为呈现显著的轻微性特质，所涉风险层级主要及于违法行为人自身。相较于机动车违法，行人和非机动车的多数违法行为处于行政规制预设的“可接受风险”阈值之下。如果投入昂贵且对技术水平要求较高的非现场执法技术资源以消减风险，那么，将导致执法成本明显超越交通秩序管理所获取的收益。“毫无疑问，过分严格的执法会不合理地消耗大量公共资源，将昂贵的公共资源用来监控或惩罚某些轻微的违法行为并不划算，正所谓‘不用大炮打蚊子’。”[71]鉴于此，部分地方尝试以区分法律后果的方式，对非机动车的轻微违法行为做了区别处置。例如，《浙江省电动自行车管理条例》第17条第4款规定，“因年迈或者身体健康等原因导致驾驶能力欠缺的人员，应当避免驾驶电动自行车上道路行驶”。该条例第25条仅对该条第2款、第3款设定了罚则，并未对违反第4款义务的行为规定相应处罚。据此可知，尽管第4款采用了“应当”的表述，对特定非机动车驾驶人课以行为义务，但立法者基于该条款所规制行为之轻微性特质，并未设定课责条款。此处的立法设计旨在降低执法成本，将有限的执法资源集中于更需要规制的其他违法行为中。因此，非现场执法在行人和非机动车管理领域的适用亦应采取更为审慎的态度。
退一步讲，毫无限制地将非现场执法技术应用于行人和非机动车，势必引致规制成本与秩序收益的失衡。根据“可接受风险”判断非现场执法的适用边界，不仅是源于其现实技术的客观局限，更是因为风险规制内在的成本收益平衡之要求。行人和非机动车的固有风险层级远未达到需运用非现场执法予以全面规制的程度。为尽可能降低交通风险，付之以高昂的非现场执法规制低风险层级的行人和非机动车违法行为，其所能获取的边际安全增益较为有限。毕竟，“风险”具有不确定性，“风险规制”是典型的“决策于未知之中”。[72]行政机关受限于认知能力，无法全然预知并掌控所有的风险形态，更无法通过风险规制实现所谓的“绝对安全”，仅能使风险处于“社会观念可容忍的水准之下”。[73]
其次，应当警惕法秩序预设之外的法治风险。如果无限制地应用非现场执法技术，那么，可能构成对相对人合法权益的不当限制。前已述及，部分地方通过公共曝光的形式规制行人和非机动车违法行为的做法，存在侵犯公民个人信息及隐私权之嫌。显然，以克减公民个人信息自决权、隐私权等权益为代价，换取对低社会危害性之轻微违法行为的规制效能，其手段与目的显失均衡，已然不符合比例原则的要求。事实上，有限度地布设和适用非现场执法，通过规制违法成本的不确定性，对潜在违法者形成有效威慑。进言之，此举旨在确保执法风险和成本可控的前提下，借由规制资源的最优配置，最大化引导交通参与者普遍遵从法律规范，进而维系契合法秩序预设目标之可接受交通秩序状态。
综上可知，交警非现场执法具有有限性，其规制范围应受制于交通违法行为的风险层级，并恪守对相对人合法权益干预的必要限度。具体而言，交警部门可依据道路风险等级差异化配置非现场执法设备，并聚焦于交通流密集或事故易发之时空场域启动执法程序，避免技术手段的全域全时覆盖。
五、行人和非机动车非现场执法的规则重构
接下来需要回答的是，在实现上述“有限性”的定位后，如何对行人和非机动车非现场执法予以制度设计？笔者以为，有必要引入规制交警权力的“新秩序观”，[74]以此作为统摄性理念，建构符合行人和非机动车特性和规律的体系化非现场执法制度规则。
（一）“新秩序观”之重述及其调适
对于“新秩序观”，笔者曾作过系统阐释，该理论强调交警在交通秩序和人权保障价值选择上的次序性，主张交通秩序维护为主、权利保障为辅，提倡交警权力的本质乃是通过秩序建构实现公共安全，而权利保障则需在秩序框架内以辅助性方式实现。[75]当前，这一理论在机动车非现场执法领域已形成相对成熟的实践逻辑。[76]同样，“新秩序观”也可以适用于行人和非机动车非现场执法，只不过，需要对“新秩序观”做适当调适。具体而言，应当依据其行为主体特质、违法行为样态及执法措施对个体权利干预强度差异予以调适。鉴于行人和非机动车非现场执法的特殊性，应当将“新秩序观”的“主次分明”调整为“有限秩序”，亦即，交通秩序维护的优先性虽予存续，但其实现的强度、范围及方式路径均须受到严格限制，从而回应行人和非机动车交通参与者所处的弱势地位及其权利更易受损的内在特质。
首先，秩序维护的价值定位应从绝对优先转为相对优先。在机动车非现场执法中，“电子警察”的密集布设以风险防控为正当性基础，契合“秩序优先”的逻辑。相较之下，行人和非机动车的交通违法行为多呈现个体化、低危险性的特质，其社会危害性显著低于机动车违法行为。如果简单套用机动车的执法逻辑，将导致秩序维护的比例失衡。譬如，在交通流量非高峰阶段，对电动自行车驾驶人未佩戴头盔行为施以自动抓拍与累积罚款，虽在形式上具有合法性，但可能因忽视低收入群体经济承受力等因素而加剧社会不公。因此，应当在交通秩序维护的基本价值遵循下，根据行人和非机动车违法行为的特殊性以及妥当适用处罚措施的谦抑性，适当提升人权保障在交警价值承载中的比重。不过，需要明确的是“交通秩序维护”的核心地位不容动摇。这不仅是由于“秩序维护”是交警的核心职责，“警察权力的行使只能以维护社会公共秩序为必要，除此之外，警察权力不应该干涉。”[77]更是因为在道路交通安全领域，良好的秩序是人权得以实现的先决条件。尤其在行人和非机动车管理领域，个体权利的脆弱性与公共利益的现实诉求之间形成鲜明张力。倘若因过度强调人权保障而弱化对秩序的维护，不仅将重蹈“秩序与人权同等保护论”的覆辙——混淆了不同标准的价值维度，更将引致实践操作的困境。“尽管，相较于机动车，非机动车的危险性不可与之相提并论，但是，非机动车的不当行为，仍然对交通秩序与交通安全存在较大的危害性。”[78]譬如，驾驶非机动车闯红灯行为虽然属于个体违法，但累积效应可能引发路口交通瘫痪甚至连环事故之风险，已超越个体行为的范畴，对公共利益造成实质侵害。
其次，适当补强人权保障元素。现行机动车非现场执法中“人权保障为辅”的定位，主要体现于事后申诉等程序性救济机制。然而，行人和非机动车非现场执法中，人权保障的适用范围需要进一步扩张，其保障时点应从事后向事前进行延伸。主要基于以下原因：一方面，行人和非机动车违法行为人更为脆弱。该群体多表现为外卖骑手等依赖非机动车维持生计或日常通勤的职业性使用者，经济处罚的过度适用易对其基本生活及工作心理构成较大压力。同时，其违法行为往往与道路资源配置不足、平台路线设置缺陷等因素存在因果关系，[79]不宜简单归责于个体过失。另一方面，行人和非机动车非现场执法面临更为复杂的技术规制难题。囿于非机动车号牌制度体系的固有缺陷，若普遍采用人脸识别技术，将提升行政机关对公民个人信息权、隐私权等权利的干预强度，并不可取。[80]
当然，若以“保障通行自由”抑或“保护个人信息”等权利诉求为由，否定非现场执法的必要性，便是将抽象的个体权益凌驾于具体的公共安全之上，最终导致秩序与人权的双重受损。“人当然可以有秩序而无自由，而不能够有自由而无秩序。”[81]因此，“新秩序观”内含的秩序优先性逻辑在此具有不可替代的法理正当性：只有通过建立具有普遍约束力的秩序框架，对个体行为施以必要规制，方能为包括各类法定权利在内的公共利益提供较为坚实的保障基础。
（二）重构行人和非机动车非现场执法规则体系
1.行人和非机动车非现场执法立法条款再造
当前，相关立法主要存在主体不全和“参照”僵化的问题。《道路交通安全法》第114条将非现场执法的对象限定为“机动车”，未涵盖行人和非机动车，这与现实治理需求脱节。同时，《违法行为程序规定》第78条仅简单地规定，行人和非机动车“参照适用”机动车非现场执法规则。该规定过于粗疏，忽视了二者在行为性质、危害程度等方面的重要差异。很显然，该“一刀切”式过于武断的立法方式不符合比例原则等一般行政法理，更为严重的是，忽略了“新秩序观”中有关人权保障的理论内核。质言之，完善相关立法需兼顾秩序维护的优先性与权利保障的特殊性。
首先，遵循交通秩序维护的优先性，肯认交警非现场执法的适用范围。建议把《违法行为程序规定》第78条内容融入到《道路交通安全法》第114条之中，将《道路交通安全法》第114条修改为：“公安机关交通管理部门根据交通技术监控记录资料，可以对违法的机动车所有人或管理人依法予以处罚。对能够确定驾驶人的，可以依照本法的规定依法予以处罚。交通技术监控设备记录的非机动车、行人违法行为参照机动车违法行为处理程序处理。”如此一来，既可以将分散的立法内容，依据统一标准，合并同类项，作系统明确规定，又可以实现统合性明确交通秩序优先的价值定位，将行人、非机动车和机动车纳入了交通秩序的整体统摄之中。
其次，增设行人和非机动车驾驶人权利保障的条款。可以考虑将《违法行为程序规定》第78条修改为两款内容。《违法行为程序规定》第78条第1款可以规定：“交通技术监控设备记录的非机动车、行人违法行为，参照机动车违法行为处理程序处理时，应当以记录的号牌为主要依据，并注重保障相对人隐私权。”《违法行为程序规定》第78条第2款可以规定：“对非机动车、行人交通技术监控记录资料的收集、审核、认定，有特殊规定的，依照其规定。”之所以作上述规定，主要是基于如下考量因素：其一，通过“参照适用”的兜底条款确保非现场执法制度的统一性和协调性。在行人和非机动车相关规定付之阙如之时，援引并适用业已臻成熟的机动车非现场执法规则，其正当性不言而喻；其二，承认行人和非机动车非现场执法的特殊性，为隐私保护、技术标准等专门规则预留立法空间；其三，确立“特殊规定优先适用”原则，既可以为行人和非机动车非现场执法的特别规定留有空间，也可以避免行人和非机动车驾驶人权利被机动车非现场执法规则体系所消解。此种分层的设计正是新秩序观在行人和非机动车治理场域中的规范表达，亦即，在保障交通秩序的前提下，通过特别程序规定增加个人权利保障的比重。
2.交警非现场执法制度规则重塑及其内容
依循“新秩序观”，需要从如下三个层面进一步完善交警非现场执法规则体系，具体如下：
第一，完善交通技术监控操作的程序性规则。首先，增强行人和非机动车交通技术监控设备设置的操作性与规范性。现有规则尚未针对行人和非机动车的特殊性制定差异化标准。相较于机动车，行人和非机动车违法高发区域常集中于学校周边、商圈配送点、共享单车停放区等地点。[82]因此，各地需将“交通行为复杂度”“群体性违法频率”纳入情节细化指标，结合裁量基准技术制定行人和非机动车交通技术监控设备布设标准；同时，可以尝试建立交通技术监控设备清单式管理制度，参照权责清单动态调整机制，[83]由交管部门统一编制设备位置、技术参数、启用时间等信息目录，并通过政务平台定期更新，防范交通技术监控设备之滥设。其次，强化行人和非机动车驾驶人程序性权利保障机制。可以从事前和事后两个阶段加以制度设计。在事前，增设“审核异议期”条款，要求交管部门在公安集成指挥平台初审通过后，即时向违法行为人推送违法事实概要，并赋予适当期限的异议权。如果异议成立则中止录入，无效或逾期则转入处罚证据链。在事后，送达程序则需突破单一的短信模式，一方面，需增加告知频次。参照机动车违法告知机制，明确交管部门的主动通知义务，实现短信、交管政务新媒体及绑定平台等多渠道推送；另一方面，需革新违法公示制度，取消首次抓拍即公开敏感信息的做法，在人工复核后邮寄载明违法事实、证据及申辩途径的正式决定书。毕竟，非现场执法虽然可以大幅提升交警获取行人和非机动车违法事实的效率，但“无法代替人类对这些事实进行审核使之自动成为具有法律意义的事实”。[84]此外，置于室外的公共显示屏应仅显示违法时间、地点及行为类别等相关信息，不得随意曝光人脸、姓名乃至身份证号等敏感信息。[85]以此通过操作标准的精细化与权利规则的实质化，契合“新秩序观”对执法正当性的内在要求。
第二，明确“以车辆识别为原则、人脸识别为例外”的适用规则。依循“新秩序观”，行人和非机动车非现场执法中人权保障应予以倾斜性关注。其中，以人脸识别技术为代表的技术应用存在侵犯个人信息权益及隐私权之风险。[86]为兼顾执法识别效率与个人信息和隐私权保护之双重目的，亟须确立“以车辆识别为原则、人脸识别为例外”的分层级技术适用规则。其一，“以车辆识别为原则”的基本要求在于，将非机动车号牌作为法定身份标识与使用者身份建立法定关联。该原则的实施以追溯违法行为为目的，即通过号牌信息的自动化抓取与识别，经法定程序确认后关联至违法行为人。然而，这需以非机动车普遍配备且可有效识别的规范化号牌体系为前提。因此，当前应着力构建全域覆盖、规范统一的非机动车号牌登记与管理体系。其二，“人脸识别为例外”应当有特定的适用条件，一般而言，应严格限定于特定且必要的场景，即针对未悬挂有效号牌、冒用登记号牌或多人高频共用的非机动车，以及未纳入强制登记范围等无法通过车辆号牌有效识别特定行为人的情形。该规则的运用应当恪守《个人信息保护法》第6条之最小必要原则，亦即，行政机关在处理个人信息时“必须将潜在风险控制在合理范围内”。[87]换言之，非现场执法所获取之信息应仅限于识别特定行为人，并且，不得将采集的人脸信息用于治安防控、信用评价或其他任何与该次执法目的无直接关联的领域。
第三，构建基于行人和非机动车违法的包容性治理模式。可以考虑从以下方面展开：一是，针对外卖配送从业人员等群体，尝试构建违法行为累积记分制度，关联企业则需依据雇员整体违法率承担相应的社会责任。二是，对于普通骑行者，则需贯彻《行政处罚法》“首违不罚”之精神，[88]对未佩戴头盔等轻微违法行为实施教育前置程序，即月度首次违法仅录入教育警示档案，二次及以上方予处罚。三是，由于“《行政处罚法》第33条第2款中确定的主观过错，应是所有应受行政处罚行为的必备要素”，[89]因而，因避让特种车辆、突发障碍物等紧急避险或极端天气等不可抗力而非主观过错导致的违法记录，经当事人有效举证或由执法机关依职权认定后，应依法予以撤销。
六、结语
2025年7月，在中央城市工作会议上，习近平总书记强调了“以建设创新、宜居、美丽、韧性、文明、智慧的现代化人民城市为目标”以及“着力建设便捷高效的智慧城市”的重点任务。同时，2025年8月，国务院发布《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（国发〔2025〕11号），其中明确了“探索面向新一代智能终端发展的城市规划、建设与治理，提升城市运行智能化水平”的决策部署。无疑，行人和非机动车非现场执法问题是建设现代化人民城市的重要方式，也是提升城市智能高效的重要内容。因此，进一步推进行人和非机动车非现场执法制度建设，势在必行。不过，需要警惕的是，交警非现场执法涉及的机动车非现场执法与行人和非机动车非现场执法不能混为一谈，相提并论。应当在充分界分和厘清两者在基本特性、内在机理和制度规则存在差异的基础上，进一步明确交警非现场执法的有限性，由此展开体系化法治建构和高效的技术赋能。当前，正处于《道路交通安全法》修订过程中，应当审慎对待行人和非机动车非现场执法的入法问题。惟有实现立法完善和执法优化共同推进，方能实现交警非现场执法的法治化转型，最终实现交通治理现代化与公民权利保障的有机统一。
【注释】
本文系2025年中央基本科研业务费专项资金资助课题“我国交通警察权力的制度重构研究”（项目编号：2242025S30021）的阶段性成果。
[1] 参见余凌云：《交警非现场执法的规范构建》，载《法学研究》2021年第3期；刘启川：《交警非现场执法的根基及其法治意义》，载《政治与法律》2022年第4期。
[2] 参见《工业和信息化部举行“电动自行车相关标准政策”新闻发布会》，载中华人民共和国工业和信息化部官网，https://www.miit.gov.cn/xwfb/xwfbh/bxwfbh/art/2025/art_a0e7ea779167402499bae8188f4ad63a.html，最后访问日期：2025年12月8日。
[3] 参见喻名峰：《法律价值认同的路径选择——以政府“禁摩限电”令为分析视角》，载《法学杂志》2021年第5期。
[4] 参见《重庆市永川区城市管理局关于区十八届人大六次会议第20250085号代表建议办理情况的答复函》（永城管函〔2025〕398号）。
[5] 陈柏峰：《基层社会的弹性执法及其后果》，载《法制与社会发展》2015年第5期。
[6] 参见黄锫：《为什么选择性执法？制度动因及其规制》，载《中外法学》2021年第3期。
[7] 查云飞：《自动化行政中的事实认定——以<行政处罚法>第41条为中心》，载《行政法学研究》2024年第2期。
[8] See Ric Simmons, Terry in the Age of Automated Police Officers, Seton Hall Law Review, Vol.50, p.912,916-920(2020).
[9] 参见林华：《城市交通、公共治理和公众参与》，载《行政法论丛》第14卷，法律出版社2011年版，第538页。
[10] 参见《广州市公安局关于市政协十四届一次会议第5065号提案答复的函》。
[11] [德]卡尔·拉伦兹：《法学方法论》，陈爱娥译，商务印书馆2003年版，第316页。
[12] 参见《江苏省电动自行车管理条例》（江苏省人大常委会公告第35号）第43条。
[13] 参见《上海市非机动车安全管理条例》（上海市人民代表大会常务委员会公告〔16届〕第29号）第46、47条。
[14] 参见《安徽省电动自行车管理条例》（安徽省人民代表大会常务委员会公告第87号）第45条；《湖南省电动自行车管理办法》（湖南省人民政府令第302号）第30条；《海南省电动自行车管理条例》（海南省人民代表大会常务委员会公告第84号）第49、50条。
[15] 同前注[13]，第47条。
[16] 参见《江苏省道路交通安全条例》（江苏省人大常委会公告第4号）第74条。
[17] 参见《湖南省电动自行车管理办法》（湖南省人民政府令第302号）第30条；《广州市电动自行车管理规定》（广州市第十六届人民代表大会常务委员会公告第50号）第28条。
[18] [德]乌尔里希·贝克、[德]约翰内斯·威尔姆斯：《自由与资本主义——与著名社会学家乌尔里希·贝克对话》，路国林译，浙江人民出版社2001年版，第125页。
[19] 王贵松：《风险行政的预防原则》，载《比较法研究》2021年第1期。
[20] 参见孔祥稳：《作为新型监管机制的信用监管：效能提升与合法性控制》，载《中共中央党校（国家行政学院）学报》2022年第1期。
[21] 同前注[1]，刘启川文。
[22] 参见王皇玉：《不能安全驾驶罪之“驾驶”》，载《月旦法学教室》总第153期。
[23] 参见《中华人民共和国道路交通安全法实施条例》第72条。
[24] 参见陈悦：《行政处罚制度完善的便宜主义进路》，载《苏州大学学报（哲学社会科学版）》2020年第2期。
[25] 同前注[1]，余凌云文。
[26] 参见《福建省非机动车管理办法》《江苏省电动自行车管理条例》《上海市非机动车安全管理条例》。
[27] 参见林万华、戴立君：《一种基于RFID的电动自行车违章管理系统》，载《中国科技信息》2020年第1期。
[28] 参见张潋瀚：《刑事诉讼中人脸识别证据材料生成特点与运用风险》，载《法治研究》2025年第2期。
[29] 参见洪延青：《人脸识别技术应用的分层治理理论与制度进路》，载《法律科学（西北政法大学学报）》2024年第1期。
[30] 参见《电动车违法难逃电子警察“火眼金睛”》，载南京市公安局网，https://gaj.nanjing.gov.cn/jtgl/202111/t20211112_3188658.html，2021年11月12日；《南京启用电子抓拍系统行人闯红灯5次将影响征信》，载央视网，https://news.cctv.com/2019/07/05/ARTIPEyHVPLhJ0zxbbQWz8rn190705.shtml，2019年7月5日。
[31] 参见《交管部门对4类交通违法行为开展非现场执法》，载北京市公安局公安交通管理局官网，https://jtgl.beijing.gov.cn/jgj/jgxx/94246/95332/543510615/index.html，2025年1月16日；《北京交管部门：即日起，对4类交通违法行为开展非现场执法》，载新华网，https://app.xinhuanet.com/news/article.html?articleId=f57f44fe-010c-4017-97cb-631fecc07aea，2025年1月16日。
[32] 参见《上海警方：非法改装电动自行车导致事故，改装商家也将担责并作民事赔偿》，载凤凰网，https://news.ifeng.com/c/8k5zUegJnZj?ch=ttsearch，2025年6月11日。
[33] 参见《上海行人不走人行道被开罚单？交警：被电子抓拍后可能警告或罚款》，载腾讯网，https://news.qq.com/rain/a/20250801A04PDY00，2025年8月1日。
[34] 参见杨曦：《利用自动监控进行非现场执法的进路及规范构建——基于事实认定的视角》，载《行政法学研究》2022年第6期。
[35] 参见《江苏省公安厅、江苏省工业和信息化厅、江苏省市场监督管理局关于加强电动车道路交通安全管理的意见》《宁波市文明办、宁波市公安局关于规范文明交通行为的通告》《天津市滨海新区非机动车和行人交通秩序专项整治工作方案》。
[36] 雷雨薇：《“通报批评”罚的识别标准、运作机制与法律规制》，载《中国海商法研究》2024年第4期。
[37] 参见陈龙：《“数字控制”下的劳动秩序——外卖骑手的劳动控制研究》，载《社会学研究》2020年第6期。
[38] 参见秦前红：《宪治审视下“全民违法”现象的产生及破解之策》，载《政治与法律》2022年第4期。
[39] 同前注[1]，余凌云文。
[40] 乾明、郭一璞、岳排槐：《被误判闯红灯，是谁冤枉了董明珠？》，载观察者网，https://www.guancha.cn/industry-science/2018_11_22_480714.shtml，2018年11月22日。
[41] 参见李佳蔚：《5月起上海将对快递、外卖车核发专用号牌，号牌内嵌电子芯片》，载澎湃新闻网，https://m.thepaper.cn/newsDetail_forward_11472640，最后访问日期：2025年12月8日；《给电动自行车发“身份证”！数字化车牌创“芯”智慧交通综合治理新模式》，载中国交通网，http://www.zgjt.org/article/679.html，最后访问日期：2025年12月8日。
[42] 同前注[27]，林万华、戴立君文。
[43] 参见李志林、葛振国、翁育峰：《电动自行车数字号牌全生命周期监管技术研究》，载《道路交通管理》2024年第9期。
[44] 《别再被忽悠了，共享电单车超高频RFID停车技术大揭秘》，载RFID 世界网，https://www.rfidworld.com.cn/news/2023_05_b9d7b64e36f119f9.html，最后访问日期：2025年12月8日。
[45] 参见《这两天杭州不少人懵了：刚回家就被上门罚款！这件事千万别做……》，载杭州网，https://hznews.hangzhou.com.cn/shehui/content/2021-05/18/content_7967120.htm，2021年5月18日。
[46] 参见哈尔滨日报：《闯红灯、逆行、越线停车丨哈市多个路口监控视频曝光电动车违法行为》，载澎湃新闻网，https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_25768761，2023年12月23日。
[47] 以机动车超速违法行为为例，《道路交通安全违法行为记分管理办法》根据超速程度之不同施以不同的行政处罚。
[48] 参见海南省海口市中级人民法院（2024）琼01行终280号行政判决书；山西省晋中市中级人民法院（2024）晋07行终169号行政判决书；北京市第二中级人民法院（2023）京02行终1780号行政判决书。
[49] 参见王小芳、王磊：《“技术利维坦”：人工智能嵌入社会治理的潜在风险与政府应对》，载《电子政务》2019年第5期。
[50] See Personal Light Electric Vehicles, Federal Highway and Transport Research institute, (July.21,2025), https://www.bast.de/EN/Automotive_Engineering/Subjects/f1-plev.html.
[51] See Road Rules 2014(NSW), Division 2.
[52] See Vehicle Standards Bulletin 14, National Code of Practice for Light Vehicle Construction and Modification 14, Guidelines Electric Drive V2 Jan.1,2011.
[53] See Draft Key E-Scooter Rules Oct 2024, and Bikes, E-Bikes & E-Scooters.
[54] See Massachusetts General Laws, Part I Administration of the Government, Title XIV Public Ways and Works, Chapter 90 Motor Vehicles and Aircraft, Section 1.
[55] See Massachusetts State Legislature Act, H.2426, H.3905, and H.4179.
[56] 参见我国台湾地区“道路交通管理处罚条例”第7条。
[57] 参见我国台湾地区“违反道路交通管理事件统一裁罚基准及处理细则”第22条。
[58] 参见《里警展开3天交通大执法取缔418件违规保障行人路口安全》，载屏东时报电子报网，https://pingtungtimes.com.tw/?p=103527，2022年5月13日。
[59] See Massachusetts General Laws, Part I Administration of the Government, Title XIV Public Ways and Works, Chapter 90 Motor Vehicles and Aircraft, Section 2.
[60] 英国政府网，https://www.gov.uk/government/publications/surveillance-camera-code-of-practice，最后访问日期：2025年7月21日。
[61] See The Civil Enforcement of Road Traffic Contraventions (Approved Devices, Charging Guidelines and General Provisions) (England) Regulations 2022, especially Schedule 1; London Local Authorities and Transport for London Act 2003.
[62] See Christoper Slobogin, Surveillance and the Constitution, Wayne Law Review, Vol.55:1105, p.1107-1108(2009).
[63] [英]约瑟夫·拉兹：《法律体系的概念》，吴玉章译，中国法制出版社2003年版，第67页。
[64] 例如，《天津市滨海新区非机动车和行人交通秩序专项整治工作方案》规定，“在重点路口新建具备‘人脸识别’、自动抓拍功能的电子警察，对非机动车和行人交通违法及时固定证据、进行社会曝光。”；《江苏省公安厅、江苏省工业和信息化厅、江苏省市场监督管理局关于加强电动车道路交通安全管理的意见》规定，“积极探索应用电子监控、人脸识别等技术手段开展非现场执法曝光。”
[65] See William L. Prosser, Privacy, 48 California Law Review 383(1960).
[66] 参见李柏正：《公共视频监控与隐私权的法律保护》，载《比较法研究》2024年第6期。
[67] 参见林明锵：《警察法学研究》，新学林出版股份有限公司2011年版，第422页。
[68] 参见郑晓军：《论公共监控的功能边界》，载《中国法律评论》2022年第5期。
[69] 参见张新宝、丁晓东：《个人信息保护法教程》，中国人民大学出版社2023年版，第46页。
[70] 参见赵龙：《自动化行政裁量的包容性规制》，载《行政法学研究》2025年第1期。
[71] 桑本谦：《法律控制的成本分析——以对通奸和黄色短信的法律控制为例》，载《现代法学》2007年第5期。
[72] 参见宋华琳：《风险规制与行政法学原理的转型》，载《国家行政学院学报》2007年第4期。
[73] 参见王贵松：《论法治国家的安全观》，载《清华法学》2021年第2期。
[74] 同前注[1]，刘启川文。
[75] 参见刘启川：《我国交通警察权力配置：价值维度与改革框架》，载《政治与法律》2016年第5期。
[76] 同前注[1]，刘启川文。
[77] 李步云、李先波：《警察执法与人权保护》，湖南大学出版社2013年版，第42页。
[78] 刘启川：《我国交通警察权的内部构造及其展开》，载《东方法学》2016年第5期。
[79] 参见吴东蔚：《平台用工工伤保障的制度困境及其财税法回应》，载《法学》2024年第2期。
[80] 参见于洋：《自动化行政处罚的司法审查——以道路交通领域为例》，载《比较法研究》2024年第4期。
[81] [美]塞缪尔·亨廷顿：《变化社会中的政治秩序》，王冠华等译，上海人民出版社2008年版，第6页。
[82] 参加《静安警方试点“交通严管示范区”，推进南京西路区域交通综合治理》，载上海市人民政府官网，https://www.shanghai.gov.cn/nw15343/20250311/69ccbca8cc564864a96b0fedd868d30a.html，最后访问日期：2025年12月8日；《吴江区“五个加法”整治非机动车乱停乱放让文明“移步”到位》，载苏州市城市管理局官网，https://cgj.suzhou.gov.cn/srsz/qxdt/202411/12541f8753cd464b8c48ea34856afe32.shtml，最后访问日期：2025年12月8日；参见《我国城市道路非机动车通行安全管理状况分析及思考建议》，载澎湃新闻网，https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_28313292，最后访问日期：2025年12月8日。
[83] 参见刘启川：《共通性：权责清单与机构编制法定化关系解读》，载《内蒙古社会科学（汉文版）》2019年第5期。
[84] 同前注[7]，查云飞文。
[85] 参见丁晓东：《敏感个人信息保护制度的解释性重构》，载《中国法学》2025年第2期。
[86] 参见姜野：《人脸识别技术应用的场景化法律规制》，载《法制与社会发展》2023年第1期。
[87] 夏庆锋：《个人信息分类处理规则的解释适用——基于损害风险的视角》，载《法学评论》2025年第4期。
[88] 参见《行政处罚法》（2021年修订）第33条第1款。
[89] 熊樟林：《<行政处罚法>主观过错条款适用展开》，载《中国法学》2023年第2期。
