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首批L3自动驾驶车型获批,智驾险投保难点解析

时间:2025-12-17 11:43
首批L3车型上路,一场关于责任、风险与创新的变化或逐步展开。12月15日,工业和信息化部正式公布我国首批L3级有条件自动驾驶车型准入许可,两款分别适配城市拥堵、高速路段的车型将在北京、重庆指定区域开

首批L3车型上路,一场关于责任、风险与创新的变化或逐步展开。12月15日,工业和信息化部正式公布我国首批L3级有条件自动驾驶车型准入许可,两款分别适配城市拥堵、高速路段的车型将在北京、重庆指定区域开展上路试点,标志着我国L3级自动驾驶从测试阶段迈入商业化应用的关键一步。业内一致认为,此次获批将带动新出行、新保险等衍生业态发展。


这场由代码和算法驱动的出行革命,在引发无限遐想的同时,也将一个现实而紧迫的课题推至台前:当驾驶责任从驾驶员逐步转向系统,传统的车险模式是否还能适应"人机共驾"的未来?保险业如何在智能驾驶浪潮中找准定位,开发出真正适应新场景的保险产品?

L3级闸门开启,保险业迎新赛道

人工智能、大数据与车联网技术的深度融合,让自动驾驶从实验室和封闭路段,一步步驶向寻常街道。

据了解,在国际上,驾驶自动化划分了5个级别,从L1级到L5级。L3级指的是有条件的自动驾驶,也就是说,车辆在特定场景下,可以由系统实现自动驾驶,但当系统发出介入请求时,需要驾驶员能够及时接管车辆。

我国首批L3自动驾驶车型获批,其意义远不止于多了一两款高科技车型。在保险业者眼中,这更像是一道全新的闸门已然打开。北京社科院副研究员王鹏认为,L3自动驾驶商业化落地将推动高阶智驾车型渗透率提升,催生增量需求。在这一背景下,车企与保险公司或进一步深度绑定,同时带来产品创新空间。意味着险企有更大空间开发场景化、定制化险种,覆盖自动泊车、高速领航等细分功能;定价模式从静态转向动态,也将结合智驾里程、系统可靠性等对保费进行调整。

其实,政策层面早已释放出行业可以提前布局的信号。今年1月,国家金融监督管理总局、工业和信息化部等四部门发布的《关于深化改革加强监管促进新能源车险高质量发展的指导意见》明确提出,要统筹保险行业力量,全面系统研究智能驾驶、车型快速迭代等对车险经营的中长期影响,及早谋划转型发展。

"保险业要适应智能化趋势下风险的变化,在模型的优化完善、保险产品创新服务方面,让保障更全面、更公平,也让汽车的价值更安全。"在2025金融街论坛年会"中欧保险创新论坛"上,中国银行保险信息技术管理有限公司副总裁王罡表示。

保障缺口明显,市场空白待填补

当自动驾驶技术从炫酷的"可用"概念迈向日常的"常用"工具之际,传统保险体系正直面一场新的挑战。

目前,我国的智能驾驶保险领域,整体上仍是一片亟待开拓的"原野",存在保障空缺。目前仅有少数商业保险产品,且部分产品为多年前推出。

对外经济贸易大学保险学院院长谢远涛表示,如长安汽车"自动泊车使用责任险",针对L2级自动泊车系统故障导致的事故,赔付财产损失(限额40万元)和人身伤害(限额15万元)。而特斯拉、蔚来等车企提供的"智驾险"实为增值服务(如免费道路救援、软件升级保障),非独立保险产品。

"从国际视角来看,日本Aioi保险虽对L3级自动驾驶里程免保费,但国内尚未落地类似产品。现有车险难以覆盖自动驾驶特有风险(如系统功能不足、网络安全攻击),专属保险产品空白。"谢远涛补充表示。

对于现有智能驾驶相关的保险产品形态,王鹏也表示,当前智能驾驶保险以车企主导为主,多以"权益服务"形式嵌入购车体验,部分产品通过扩展传统车险责任覆盖智驾场景。核心逻辑是转移自动驾驶系统技术风险,责任主体逐步从驾驶员转向车企或软件供应商,但产品形态尚未完全独立,仍依赖传统车险框架。

市场空白虽然巨大,但填补空白的行动已随着试点车辆的启动,开始进入倒计时。

一家头部财险公司对北京商报记者透露,公司已在智能驾驶保险领域展开探索。也有险企在加速研究试点区域专属产品。

对于智驾险开发或升级的必要性,在谢远涛看来,智驾险应作为新险种开发。具体而言,自动驾驶风险与传统车险存在本质差异,包括责任主体转移(事故责任从驾驶员转向厂商/软件供应商)、风险类型新增(包括网络安全、电池失效等)。因此往往需要独立主险+附加险。如"智能网联系统预期功能安全保险"(保障软硬件缺陷导致损失)+"网络安全附加险"(保障黑客攻击),而非简单扩展既有险种,需重构产品体系。L3落地后,要求责任认定动态化(L3级"人机共驾"模式需明确系统接管与人工驾驶的责任边界,保险需配套"黑匣子"数据追溯机制);定价模型革新,特别是基于UBI(使用行为保险)技术,整合驾驶数据、系统可靠性、环境因素动态定价需要逐渐完善;法规适配需要增强,保险产品与立法需同步迭代。

产品落地离不开打通数据

开发真正适配智能驾驶,尤其是L3级"人机共驾"模式的保险,绝非在旧地图上标记新景点那么简单,它面临着多重交织的难点。

首要难点是"数据之困"。据了解,当前车险定价主要依据车主年龄、历史出险记录、车辆型号等静态因子。而智能驾驶的风险,则深藏在动态的驾驶行为数据、系统介入频率、人机接管流畅度、传感器性能表现乃至网络攻击日志中。

没有高质量、标准化的数据,精准的风险评估和定价便是无源之水。谢远涛基于此表示,难点在于车企掌握核心驾驶数据,险企难以获取用于精算和理赔。

其次,是前所未有的"定责之难"。L3级事故需要一套精密、公正且具有法律效力的鉴定流程。"L3级事故涉及‘人机切换’,需区分系统故障、人为误用、第三方攻击等责任;电池、自动驾驶算法快速升级,保险条款需动态调整(如固态电池替代三元锂)。现行《中华人民共和国道路交通安全法》未明确自动驾驶责任分配,保险产品缺乏法律依据。"谢远涛如是表示。

王鹏也表示,除了风险模型缺失、定责定损复杂,现行交通法规基于"人类驾驶员负责"原则,需修订以明确自动驾驶车辆上路权利及事故责任;此外,监管部门应出台指引,统一责任认定标准。

面对这些系统性难点,业内人士认为,保险产品的创新思维必须从"保人"扩展到"保场景"和"保系统"。

蓝图已然绘就,路径逐渐清晰。首批L3自动驾驶车型的获批,既是对保险业应对未来风险能力的一次"压力测试",也将成为推动其走向数字化、智能化、生态化的强大催化剂。谢远涛认为,下一步,可以建立国家级数据平台,强制车企开放脱敏驾驶数据;推动险企、车企数据互通;创新责任分配机制,可以参考研究德国"技术监督人"制度;明确L3级事故责任顺序;制定区域保险沙盒政策,允许险企在试点区域测试创新产品。

在王鹏看来,智驾险欲取得进一步发展,需从完善法规框架、加强数据治理、推动产品创新、强化行业协作四方面发力。明确自动驾驶事故责任划分原则,制定统一认定标准;出台保险指引,规范产品开发流程;建立车企、保险公司、第三方机构的数据共享平台,引入区块链技术保障隐私;通过数据积累优化风险模型;开发场景化、定制化险种,结合用户驾驶习惯动态调整保费;探索"车险+服务"模式,提升附加值;车企也可以与保险公司联合研发风险评估体系,由第三方检测机构参与定责定损,形成多方共治生态。

北京商报记者胡永新

来源:https://www.163.com/dy/article/KGUFBQK40519DFFO.html
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