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      首批L3自動駕駛車型獲批,智駕險難在哪

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      首批L3車型上路,一場關于責任、風險與創新的變化或逐步展開。12月15日,工業和信息化部正式公布我國首批L3級有條件自動駕駛車型準入許可,兩款分別適配城市擁堵、高速路段的車型將在北京、重慶指定區域開展上路試點,標志著我國L3級自動駕駛從測試階段邁入商業化應用的關鍵一步。業內一致認為,此次獲批將帶動新出行、新保險等衍生業態發展。


      這場由代碼和算法驅動的出行革命,在引發無限遐想的同時,也將一個現實而緊迫的課題推至臺前:當駕駛責任從駕駛員逐步轉向系統,傳統的車險模式是否還能適應"人機共駕"的未來?保險業如何在智能駕駛浪潮中找準定位,開發出真正適應新場景的保險產品?

      L3級閘門開啟,保險業迎新賽道

      人工智能、大數據與車聯網技術的深度融合,讓自動駕駛從實驗室和封閉路段,一步步駛向尋常街道。

      據了解,在國際上,駕駛自動化劃分了5個級別,從L1級到L5級。L3級指的是有條件的自動駕駛,也就是說,車輛在特定場景下,可以由系統實現自動駕駛,但當系統發出介入請求時,需要駕駛員能夠及時接管車輛。

      我國首批L3自動駕駛車型獲批,其意義遠不止于多了一兩款高科技車型。在保險業者眼中,這更像是一道全新的閘門已然打開。北京社科院副研究員王鵬認為,L3自動駕駛商業化落地將推動高階智駕車型滲透率提升,催生增量需求。在這一背景下,車企與保險公司或進一步深度綁定,同時帶來產品創新空間。意味著險企有更大空間開發場景化、定制化險種,覆蓋自動泊車、高速領航等細分功能;定價模式從靜態轉向動態,也將結合智駕里程、系統可靠性等對保費進行調整。

      其實,政策層面早已釋放出行業可以提前布局的信號。今年1月,國家金融監督管理總局、工業和信息化部等四部門發布的《關于深化改革加強監管促進新能源車險高質量發展的指導意見》明確提出,要統籌保險行業力量,全面系統研究智能駕駛、車型快速迭代等對車險經營的中長期影響,及早謀劃轉型發展。

      "保險業要適應智能化趨勢下風險的變化,在模型的優化完善、保險產品創新服務方面,讓保障更全面、更公平,也讓汽車的價值更安全。"在2025金融街論壇年會"中歐保險創新論壇"上,中國銀行保險信息技術管理有限公司副總裁王罡表示。

      保障缺口明顯,市場空白待填補

      當自動駕駛技術從炫酷的"可用"概念邁向日常的"常用"工具之際,傳統保險體系正直面一場新的挑戰。

      目前,我國的智能駕駛保險領域,整體上仍是一片亟待開拓的"原野",存在保障空缺。目前僅有少數商業保險產品,且部分產品為多年前推出。

      對外經濟貿易大學保險學院院長謝遠濤表示,如長安汽車"自動泊車使用責任險",針對L2級自動泊車系統故障導致的事故,賠付財產損失(限額40萬元)和人身傷害(限額15萬元)。而特斯拉、蔚來等車企提供的"智駕險"實為增值服務(如免費道路救援、軟件升級保障),非獨立保險產品。

      "從國際視角來看,日本Aioi保險雖對L3級自動駕駛里程免保費,但國內尚未落地類似產品?,F有車險難以覆蓋自動駕駛特有風險(如系統功能不足、網絡安全攻擊),專屬保險產品空白。"謝遠濤補充表示。

      對于現有智能駕駛相關的保險產品形態,王鵬也表示,當前智能駕駛保險以車企主導為主,多以"權益服務"形式嵌入購車體驗,部分產品通過擴展傳統車險責任覆蓋智駕場景。核心邏輯是轉移自動駕駛系統技術風險,責任主體逐步從駕駛員轉向車企或軟件供應商,但產品形態尚未完全獨立,仍依賴傳統車險框架。

      市場空白雖然巨大,但填補空白的行動已隨著試點車輛的啟動,開始進入倒計時。

      一家頭部財險公司對北京商報記者透露,公司已在智能駕駛保險領域展開探索。也有險企在加速研究試點區域專屬產品。

      對于智駕險開發或升級的必要性,在謝遠濤看來,智駕險應作為新險種開發。具體而言,自動駕駛風險與傳統車險存在本質差異,包括責任主體轉移(事故責任從駕駛員轉向廠商/軟件供應商)、風險類型新增(包括網絡安全、電池失效等)。因此往往需要獨立主險+附加險。如"智能網聯系統預期功能安全保險"(保障軟硬件缺陷導致損失)+"網絡安全附加險"(保障黑客攻擊),而非簡單擴展既有險種,需重構產品體系。L3落地后,要求責任認定動態化(L3級"人機共駕"模式需明確系統接管與人工駕駛的責任邊界,保險需配套"黑匣子"數據追溯機制);定價模型革新,特別是基于UBI(使用行為保險)技術,整合駕駛數據、系統可靠性、環境因素動態定價需要逐漸完善;法規適配需要增強,保險產品與立法需同步迭代。

      產品落地離不開打通數據

      開發真正適配智能駕駛,尤其是L3級"人機共駕"模式的保險,絕非在舊地圖上標記新景點那么簡單,它面臨著多重交織的難點。

      首要難點是"數據之困"。據了解,當前車險定價主要依據車主年齡、歷史出險記錄、車輛型號等靜態因子。而智能駕駛的風險,則深藏在動態的駕駛行為數據、系統介入頻率、人機接管流暢度、傳感器性能表現乃至網絡攻擊日志中。

      沒有高質量、標準化的數據,精準的風險評估和定價便是無源之水。謝遠濤基于此表示,難點在于車企掌握核心駕駛數據,險企難以獲取用于精算和理賠。

      其次,是前所未有的"定責之難"。L3級事故需要一套精密、公正且具有法律效力的鑒定流程。"L3級事故涉及‘人機切換’,需區分系統故障、人為誤用、第三方攻擊等責任;電池、自動駕駛算法快速升級,保險條款需動態調整(如固態電池替代三元鋰)?,F行《中華人民共和國道路交通安全法》未明確自動駕駛責任分配,保險產品缺乏法律依據。"謝遠濤如是表示。

      王鵬也表示,除了風險模型缺失、定責定損復雜,現行交通法規基于"人類駕駛員負責"原則,需修訂以明確自動駕駛車輛上路權利及事故責任;此外,監管部門應出臺指引,統一責任認定標準。

      面對這些系統性難點,業內人士認為,保險產品的創新思維必須從"保人"擴展到"保場景"和"保系統"。

      藍圖已然繪就,路徑逐漸清晰。首批L3自動駕駛車型的獲批,既是對保險業應對未來風險能力的一次"壓力測試",也將成為推動其走向數字化、智能化、生態化的強大催化劑。謝遠濤認為,下一步,可以建立國家級數據平臺,強制車企開放脫敏駕駛數據;推動險企、車企數據互通;創新責任分配機制,可以參考研究德國"技術監督人"制度;明確L3級事故責任順序;制定區域保險沙盒政策,允許險企在試點區域測試創新產品。

      在王鵬看來,智駕險欲取得進一步發展,需從完善法規框架、加強數據治理、推動產品創新、強化行業協作四方面發力。明確自動駕駛事故責任劃分原則,制定統一認定標準;出臺保險指引,規范產品開發流程;建立車企、保險公司、第三方機構的數據共享平臺,引入區塊鏈技術保障隱私;通過數據積累優化風險模型;開發場景化、定制化險種,結合用戶駕駛習慣動態調整保費;探索"車險+服務"模式,提升附加值;車企也可以與保險公司聯合研發風險評估體系,由第三方檢測機構參與定責定損,形成多方共治生態。

      北京商報記者胡永新

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