智能网联汽车发展加速，车险行业面临新挑战与变革探索

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南方财经全媒体记者周淼淼深圳报道，如今，智能网联汽车已从小规模测试验证发展到加速生态建设的新阶段。

据工信部介绍，全国智能网联汽车开放测试道路里程已超过1.5万公里，已装配路侧联网设备8000多套。新一代电子电气架构、大型算力芯片等已在车辆上实现。

2022年，具有组合辅助驾驶功能的新型L2乘用车渗透率将达到34.5%。工信部预计，2025年L2级及以上智能驾驶乘用车渗透率将达到70%。

电动化、网联化、智能化……汽车行业的深刻变革也给传统车险行业带来了新的挑战。传统的车险逻辑将不再适用。面对汽车行业的变化，车险行业近年来积极探索新的解决思路。

一场以保险条款、固定责任理赔、精算模型、定价等为重点的车险重塑计划正在发生，数据成为保险公司应对汽车智能化挑战的关键要素。

智能网联车险目前发展现状如何？面临哪些问题和挑战？为什么数据是关键？获取、使用和分析数据面临哪些挑战？如何突破？近日，深圳提出了智能网联车险发展创新城市探索方案。

责任认定是主要难点。未来需要开发独家产品。

保险责任的界定是保险合同的核心问题之一。

责任认定恰恰是智能网联汽车保险行业目前面临的主要难点。

“辅助驾驶是自动驾驶较早的技术形态，责任认定问题日益凸显。涉及自动驾驶的事故已经多起，在责任认定过程中也或多或少出现了不同的争议。”该司机表示，汽车是自动驾驶的，不是由人驾驶的；整车厂认为驾驶员仍在驾驶汽车，但没有提供相关数据，导致双方意见不同，无法得出结论，给汽车制造商带来麻烦。保险公司的理赔处理。产险部高级经理王鹏解释道。

与传统车险责任主体明确的情况相比，智能网联汽车的责任主体将更加复杂，包括车辆用户、车主、主机厂等。目前，行业对于智能网联车险产品尚无真实条款，导致责任认定缺乏依据。同时，由于信息数据不透明，事故主体多，存在道德风险，保险责任认定难度加大。

“智能网联汽车作为新兴产品，在现有法律框架下可能会面临不适用的问题。作为自动驾驶技术的提供者，整车厂是否属于责任范围，目前相关法律法规并没有明确规定。”个人认为，整车厂作为汽车零部件和汽车技术的最终集成者，应该对自动驾驶功能缺陷或故障造成的损失负责。”平安产险精算部副总经理陈志坚表示。伤亡。

保险行业目前智能网联车险条款仍以《中国保险行业协会机动车商业保险示范条款（2020年版）》和《新能源汽车商业保险专用条款（试行）》为依据2021年发布，并且没有像传统汽车保险那样的专属条款。

据记者了解，目前量产的以L2级别为主的智能网联汽车，车险保障模式主要是“传统车险+其他附加险”模式，如车险加网络安全责任生产公司的保险和产品责任保险。 、人工智能责任险等非车辆责任险，通过现有条款保险产品为智能网联汽车提供保障。

汽车智能化和自动驾驶技术快速发展，量产乘用车自动驾驶水平正逐步向L3过渡。未来开发独家产品发布独家条款已成为行业共识。

“随着智能网联汽车发展规模越来越大，自动驾驶水平从L2发展到L3、L4，目前的解决方案将不再适用。现有的法律法规和损害判定主要面向传统的自动驾驶技术。”手动驾驶模式，注重人的责任，如果辅助驾驶L2汽车遇到紧急情况，人类必须接管并发挥监督作用，但未来大规模实施L3时，目前的产品就无法做到。充分适应自动驾驶技术带来的特殊情况。”王鹏坦言。

因此，开发独家产品已成为大势所趋。业内人士判断，未来，随着法律法规的完善、技术手段的发展以及主机制造商必要数据的披露，责任和损害的判定将会有清晰明确的标准，相关专属产品将成为现实。

在未来专属保险产品的逻辑下，对于目前的人机共享模式，如果一个人开汽车，就会和传统的车险产品类似；如果机器自动驾驶，就会有专门的自动驾驶保护。

精算建模、定价、索赔重塑数据成为关键

“数据将成为优化保险定价方法、调整模型框架的重要依据。”陈志坚表示。

在汽车智能化的背景下，除了产品条款和理赔之外，车险产品的定价和精算模型也将被重塑。

随着自动驾驶汽车的发展，新的风险也出现了，传统的定价模式需要做出相应的调整。车险产品的精算建模和定价更新需要更详细、更丰富的数据，但数据必须得到确认。问题仍未得到解决，保险行业需要积极探索获取、使用和分析数据的更多可能性。

基于大数定律，传统车险定价主要基于大量历史数据，利用统计模型方法对车辆风险进行精算评估。但智能网联汽车的风险因素已经发生变化，数据积累仍处于早期阶段，传统车险精算定价模型难以应用。

随着智能网联汽车引入机器驾驶模式，与机器本身相关的风险也随之出现。 “传统汽车的风险一部分来自自然环境，一部分是人为风险。自动驾驶的引入带来了新的风险，比如功能安全、预期功能安全等重大风险。”王鹏介绍。

据报道，自动驾驶汽车还可能存在网络安全风险和数据安全风险。此外，在实现完全自动驾驶之前，智能网联汽车仍将处于“人机共享”模式，这也会在人与机器的合作过程中产生新的风险。

“比如过度信任的风险。目前的辅助驾驶系统要求车主把手放在方向盘上，保持随时接管的状态。然而，驾驶员可能会过度信任或误解其能力和约束自动驾驶系统的发展，可能会带来新的风险。”陈志坚说道。

新风险的出现和数据积累不足，使得基于大数定律的传统定价模型遇到新的挑战，车险行业需要探索新的模式。

“目前，保险行业正在逐步将一些关于自动驾驶的风险研究纳入到现有的定价框架中。”陈志坚说道。他认为，根据平安的一些研究分析，传统精算方法可以通过自身的优化和迭代，包括纳入更细粒度的数据，逐步适应技术更新带来的变化，是一个渐进的过程。改变。

在此过程中，数据的获取、使用和分析成为关键。比如，在定价前期，如果能够获取工业数据，包括测试数据，就可以更及时地得到更准确的结果；例如，如果获得车辆动态行驶数据，保险公司将更方便有效、快速地确定责任和理赔。 。

数据获取仍处于早期阶段，确权问题仍有待解决。

数据很有价值，但也很难获得。

如果说智能网联汽车的发展是汽车行业的一场智能革命，那么智能“三要素”之一的数据仍然是基础原材料。对于保险公司来说，数据是解决当前定价和责任问题的关键要素。

然而，数据的获取和使用仍然存在一定的挑战。

据介绍，目前，智能驾驶测试车辆相关数据因涉及测试方的技术或商业信息，尚未完全向保险公司开放；测试车辆改装和附加设备的维护费用或更换费用也不对外公开。

保险公司掌握的自动驾驶相关数据较为有限，且数据粒度较粗，无法进行详细分析。

“现在，智能网联汽车的试点城市和测试公司越来越多，一些测试示范区也有相应的机构来收集、存储或分析测试数据。我们将与这些机构合作获取数据。”陈志坚说。 。

同时，数据的差异和不一致也给保险公司的数据分析带来困难。

目前，测试数据在保险行业的分析和应用还处于比较早期的阶段。 “我国智能网联汽车测试地区较多，各地区数据要求的标准化或统一性还存在一定差异。同时，测试车辆数量普遍较少，测试对象也非常多。”他们的技术路线和技术水平比较分散，体现在数据上的差异也会比较大，导致分析效果不好。”陈志坚向记者解释道。

此外，我国的数据确权核查还在发展中。 “谁拥有数据的使用权和拥有权？这个可能还是有争议的，或者说不是特别明确。未来汽车量产后，随着数据确权的相关制度或法律法规的进一步完善，将有可能确认数据权利。”他说。

因此，在数据确权问题解决之前，保险公司想要设计和推出智能网联车险专属产品，需要探索配套的数据共享和协作机制。

他进一步分析，数据问题涉及多个相关方，建立数据共享机制是一项复杂的工作。 “这些数据是从整车厂获取，还是类似国家会建立数据平台，还是通过跨行业的数据共享机制，目前还在探索中。”

创新城可探索数据共享机制

深圳出台的智能网联汽车承保理赔指引正是行业积极探索的结果。

在智能网联汽车产业方面，以“创新”为城市DNA的深圳，成为最早发力的城市之一。去年8月，我国首部智能网联汽车管理规定——《深圳经济特区智能网联汽车管理规定》正式实施，深圳自动驾驶发展开始“有法可依”。

作为深圳市“20+8”产业规划的重点方向之一，去年11月，《深圳市促进智能网联汽车高质量发展实施方案》提出“研究智能网联汽车创新保险政策”车”为创新发展提供基础。提供风险防控保障。

为落实上述方案要求，同年底，深圳保险业成立了智能网联汽车保险项目组，重点研究保险业如何应对智能网联汽车和智能网联汽车的发展转型趋势。其他主题。

近期，研究成果已初步落地，《深圳市智能网联汽车保险承保指引（试行）》和《深圳市智能网联汽车保险理赔实务要点（试行）》发布，进一步规范汽车保险理赔工作。智能互联汽车保险。

两项指引是《深圳市推动智能网联汽车高质量发展实施方案》的具体落实，为专属条款制定、责任认定、损失认定等实际操作提供了重要参考，也为未来有条件的自动驾驶汽车量产后的保险产品包提供了重要的探索机会。”陈志坚表示。

据他介绍，试点提出了数据授权要求，参保测试车辆需要具备收集和存储车辆使用动态数据的能力。此外，事故发生后，保险公司需要获得授权获取相关具体数据，针对目前正在进行道路测试和示范运营的车辆。

“我们也希望通过深圳落地实践指南，帮助保险公司积累数据，为智能网联汽车用户提供更好的服务。如果未来量产车出现，我们希望他们能够在更高、更统一的水平上运作。”在同一层面上，我们应该建立汽车行业和保险行业之间的数据共享和数据协作机制。”

另外，对于主机厂是否愿意共享数据，王鹏表示，目前，大量主机厂对数据公开持开放态度，因为他们也愿意生产自己的产品，所以客户可以放心购买，而且保险保障是客户放心购买的前提之一；如果整车厂购买了相关保险，也潜在地传达了其对产品有信心的信息。