來源：21世紀經濟報道

　　如今，智能網聯汽車已從小范圍測試驗證發展到生態加速構建的新階段。

　　據工信部消息，全國開放智能網聯汽車測試道路里程已超過15000公里，裝配路側網聯設備8000余臺套，新一代電子電氣架構、大算力芯片等實現裝車應用。

　　2022年，具備組合輔助駕駛功能的L2級乘用車新車滲透率達到了34.5%，工信部預計2025年乘用車L2級及以上智能駕駛滲透率將達到70%。

　　電動化、網聯化、智能化……汽車產業的深度變革也對傳統車險業帶來新的挑戰，傳統的車險邏輯將不再適用。面對汽車產業的變革，近年來，車險行業正在積極探索新的解題思路。

　　一場圍繞保險條款、定責理賠、精算模型、定價等內容的車險重塑計劃正在發生，而數據成為險企迎接汽車智能化挑戰的關鍵要素。

　　智能網聯汽車保險發展現狀如何？面臨哪些問題和挑戰？數據為何是關鍵？數據的獲取、使用和分析存在哪些難題？需如何突破？近日，深圳在智能網聯汽車保險的發展，給出了一座創新之城的探索方案。

　　定責是主要難點 未來需開發專屬產品

　　保險責任的界定是保險合同中的核心問題之一。

　　而定責恰恰是智能網聯汽車保險行業當前面臨的主要難點。

　　“輔助駕駛作為自動駕駛更早期的技術形態，定責難問題正不斷凸顯。目前已發生過很多涉及自動駕駛的事故，在定責環節都或多或少出現了不同的爭議。司機方說車是自動駕駛的，不是人開的；主機廠方面認為車依然是司機在開，但又不提供相關數據，導致雙方各執一詞，無法定論，給保險公司的理賠處理帶來了困擾。”平安產險車險部高級經理王鵬解釋說。

　　相比責任主體清晰的傳統車險，智能網聯汽車的責任主體會更復雜，包含車輛使用方、所有方以及主機廠等。而目前行業并沒有一個真正針對智能網聯汽車保險產品的條款出現，導致責任認定缺乏依據。同時，由于信息和數據的不透明，多方主體面臨事故，存在道德風險等，保險定責難度增加。

　　“智能網聯汽車作為新興產物，在現有法律框架下可能面臨不適用的問題。主機廠作為自動駕駛技術的提供者，是否在責任范圍內，目前相關法律法規并沒有特別明確、清晰地說明。但是我個人認為主機廠作為汽車零部件和汽車技術的最終集成方，對于自動駕駛功能的缺陷或者失靈導致的損失應該是有責任的。”平安產險精算部副總經理陳志堅表示。

　　目前保險業針對智能網聯汽車保險的條款依據仍是參照《中國保險行業協會機動車商業保險示范條款（2020版）》、2021年發布的《新能源汽車商業保險專屬條款（試行）》，并未有像傳統車險一樣的專屬的條款。

　　據記者了解，針對當前以L2級別為主的量產智能網聯汽車，車險的保障模式主要為“傳統車險+其他附加保險”模式，比如車險加上網絡安全責任險、生產企業的產品責任險、人工智能責任險等非車責任險，通過現有的條款保險產品為智能網聯汽車提供保障。

　　而汽車智能化、無人駕駛技術正快速發展，量產乘用車自動駕駛等級逐步向 L3過渡。未來開發專屬產品，行業出臺專屬條款已成為行業共識。

　　“隨著智能網聯汽車發展規模越來越大，自動駕駛等級從L2發展到L3、L4，當前的解決方案將不再適用。現有法律法規和定損定責主要面向傳統的人工駕駛模式，以人的責任為主，輔助駕駛L2的汽車遇見緊急情況的話，人是要接管的，人必須要起到監督的作用。但是當未來L3規模化落地，現在的產品無法充分適應自動駕駛技術所帶來的特殊情況。”王鵬坦言。

　　因此，開發專屬產品成為大勢所趨。業內人士判斷，未來隨著法律法規完善、技術手段發展及主機廠公開必要的數據，定責定損將有明確、清晰的標準，相關專屬產品將變成現實。

　　在未來專屬保險產品的邏輯下，對于目前人機共享模式，如果是人開車，與傳統車險產品類似；如果是機器自動駕駛，則有專門的自動駕駛保障。

　　精算建模、定價、理賠重塑 數據成為關鍵

　　“數據將是保險定價方法優化、模型框架調整的重要基礎。”陳志堅表示。

　　汽車智能化背景下，除了產品條款和理賠定責之外，車險產品的定價和精算建模也將重塑。

　　隨著自動駕駛汽車的發展，新的風險也隨之涌現，傳統的定價模式需隨之調整，而車險產品的精算建模和定價更新迭代需要更細化和更豐富的數據，但數據確權難題依然懸而未決，保險行業需積極探索獲取、使用、分析數據的更多可能性。

　　基于大數法則，傳統車險的定價主要依據大量的歷史數據，使用統計模型方法對車輛風險進行精算評估。但目前智能網聯汽車的風險因素發生了變化，同時數據積累仍處于初期階段，傳統車險的精算定價模式難以適用。

　　由于智能網聯汽車引入機器駕駛模式，有關機器本身的風險也隨之而來。“傳統汽車的風險一部分來自于自然環境，還有一部分是人為的風險，而自動駕駛的引入帶來了新的風險，如功能安全、預期功能安全等主要風險。”王鵬介紹。

　　據介紹，自動駕駛汽車還可能存在網絡安全風險、數據安全風險。此外，在完全自動駕駛實現之前，智能網聯汽車依然是“人機共享”模式，在人和機器配合過程中也會產生新的風險。

　　“比如過度信任風險。當前輔助駕駛系統要求車主把手放在方向盤上，保持隨時接管狀態。但駕駛員可能過度信任或者誤解自動駕駛系統的能力和約束，從而引發的新的風險。”陳志堅表示。

　　新的風險出現以及數據積累不足等問題使得基于大數法則的傳統定價模型遭遇新的挑戰，車險行業需探索新的模式。

　　“目前，保險行業正逐步把一些對自動駕駛的風險研究納入到現有的定價框架內。”陳志堅介紹。在他看來，按照平安的一些研究和分析，傳統的精算方法完全可以在漸變式的過程中，通過自身的優化和迭代，包括納入顆粒度更細的數據等，逐步適應技術更新帶來的變化。

　　在這一過程中，數據的獲取、使用以及分析成為關鍵。比如，在前期定價時，能獲取包括測試數據在內的產業端數據，就能更加及時得出更精準的結果；又比如，獲取車輛動態行駛數據，能更方便險企定責和有效快速理賠。

　　數據獲取仍處于初期階段 確權問題待解

　　數據可貴，但也難求。

　　如果說智能網聯汽車的發展，是汽車行業發生的一場智能化變革，那智能化“三要素”之一的數據仍是基礎原料。對于保險公司而言，數據更是解決當前定價、定責難點的關鍵要素。

　　而數據的獲取以及使用仍存在一定挑戰。

　　據介紹，當前，智能駕駛的測試車輛相關數據由于涉及到測試方的技術或商業信息，對保險公司并沒有完全開放；測試車輛改裝、加裝設備的維修成本或替換成本也沒有對外開放。

　　保險企業掌握的自動駕駛相關數據相對有限，數據顆粒度還比較粗，無法進行細致的分析。

　　“現在智能網聯汽車試點城市和測試企業越來越多，一些測試示范區也有相應的機構做測試數據的采集存儲或分析等工作，我們會和這些機構合作，獲取數據。”陳志堅表示。

　　同時，數據的差異性和不統一性也對險企的數據分析造成困難。

　　目前，保險行業對測試數據的分析應用仍處于比較早期的階段。“我國智能網聯汽車測試區域比較多，對于數據的規范性或統一性的要求各地還存在一些差異，同時測試車輛數量總體較少，測試主體又非常分散，它們的技術路線、技術水平體現在數據上的差異也會比較大，導致不能很好地分析。”陳志堅向記者解釋道。

　　此外，我國的數據確權仍處于發展之中。“數據的使用權、所有權到底歸屬于誰，這個可能還存在爭議，或者說沒有特別明確。未來量產車之后，隨著數據確權相關制度或法律法規的進一步完善，在數據確權方面能夠有更明確的指引。”他表示。

　　因此，在數據確權問題未解決之前，保險公司若要設計并落地智能網聯汽車保險專屬產品，則需要探索配套的數據共享及協作機制。

　　他進一步分析，數據問題涉及多個相關方，建立數據共享機制是一個復雜的工作。“數據到底是從主機廠獲取，還是類似國家會建立數據平臺，或是通過跨行業的數據分享機制，現在還在探索中。”

　　創新之城的探索 數據共享機制成為可能

　　而深圳發布的智能網聯汽車承保、理賠指引，恰恰是行業的一個積極探索成果。

　　在智能網聯汽車行業，以“創新”為城市基因的深圳成為率先發力的城市之一。去年8月，我國首部智能網聯汽車管理法規《深圳經濟特區智能網聯汽車管理條例》開始施行，自動駕駛在深圳的發展開始“有法可依”。

　　作為深圳“20+8”產業規劃的重點方向之一，去年11月，《深圳市推進智能網聯汽車高質量發展實施方案》提出“研究面向智能網聯汽車創新保險的政策”，為創新發展提供風險防控保障。

　　為落實上述方案要求，同年底，深圳保險業成立了智能網聯汽車保險項目組，重點研究保險行業如何應對智能網聯汽車發展變革趨勢等課題。

　　近日，研究成果已初步落地，《深圳智能網聯汽車承保指引（試行）》和《深圳智能網聯汽車保險理賠實務要點（試行）》出臺，智能網聯汽車保險的投保和理賠進一步規范。

　　“兩個指引是對《深圳市推進智能網聯汽車高質量發展實施方案》的具體落實，為專屬條款開發、定責、定損等實務操作提供了重要參考，也為未來有條件自動駕駛汽車量產后的保險產品配套提供了重要探索機會。”陳志堅表示。

　　據其介紹，試點方案提出了數據授權的要求，承保的測試車輛需要具備車輛使用動態數據的采集存儲能力。另外，在發生事故之后，需要授權保險公司獲取相關的具體數據，針對的對象是目前道路測試和示范運營的車輛。

　　“我們也希望在深圳通過實務指引的落實，幫助險企來積累數據，也為智能網聯車輛的使用方提供更好的服務。如果以后量產車出現，希望能在更高、更統一的層面上，建立汽車行業和保險行業的數據共享、數據協同的機制。”他表示。

　　此外，對于主機廠是否愿意共享數據，王鵬表示，目前，有很大一部分主機廠對于數據公開是持開放態度的，因為它們也愿意自己生產出來的產品，客戶能夠放心購買，而保險的兜底是客戶放心購買的前提之一；主機廠如果購買相關保險，潛在也傳遞了它對產品有信心的信息。

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責任編輯：曹睿潼