【ZiDongHua 之人文化天下收录关键词: 智能网联汽车、 汽车产业 、汽车保险 、新能源汽车、 自动驾驶、 人工智能 、汽车智能化】
 
 
 
  智能网联汽车保险发展探析
 
 
 
 
  作者简介:李立松,经济学博士,现任太平再保险(中国)公司副总经理、国家减灾委专家委员会委员;王世禹,英国华威商学院商业分析硕士,现任太平再保险(中国)公司行业分析员。
 
  本文仅代表作者观点,与所在机构无关。
 
  文章来源:《保险理论与实践》2023年第2辑
 
  党的二十大报告明确指出,科技是第一生产力,创新是第一动力。当今世界正在经历新一轮科技革命,能源革命和信息革命是重要推动力。就汽车行业而言,电动化、智能化、网联化正在推动产业的第三次变革。新能源正逐步替代传统燃油动力,加快汽车产业的低碳化进程。同时,智能网联汽车也快速发展。2021年,中国市场具备L2级以上自动驾驶功能的新车渗透率已经达到20.4%,预计2025年将达到近50%。自动驾驶需要采集、传输和处理海量信息,推动了汽车产业与通信技术融合,使汽车成为下一代移动信息终端。可以说,汽车产业的变革正处于能源革命和信息革命的交汇点,战略意义非同一般。风险保障是交通运输行业的基础需求,产业端的变化最终将传导至保险端,智能网联汽车的发展必然对汽车保险提出新的要求。
 
  一、产业变革对汽车保险的影响
 
  自动驾驶技术是汽车智能化的核心。根据国标GB/T 40429—2021的定义,自动驾驶分为有条件自动驾驶(L3)、高度自动驾驶(L4)与完全自动驾驶(L5)。我国计划在2025年实现限定场景的自动驾驶,2030年后实现城市道路/高速公路的高度自动驾驶。
 
  
 
  一方面,由于智能网联汽车的全新特性,汽车安全和风险问题已经由物理空间延伸至赛博空间(cyber space),并且法律责任和承担主体也随之发生变化。因此,传统的汽车保险保障方式不能满足技术发展和环境变化的要求,需要推动保险产品和服务创新,才能有效促进智能网联汽车产业的高质量发展。另一方面,汽车保险是非寿险最大的细分领域,市场规模超过8000亿元。智能网联汽车在推动保险全面升级的同时,也必然对原有的产品形态、销售模式、服务体系、行业生态产生深远的影响,进而引发市场格局的变化,可谓牵一发而动全身。
 
  
 
  二、智联网联环境下保险创新
 
  的多重因素思考
 
  对于如何开展智能网联汽车保险,保险业之前还处于观察和思考的阶段。但随着产业端和政策端的加速,这一问题的迫切性大大增加。2022年8月实施的《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》,要求办理登记的智能网联汽车投保机动车交通事故责任强制保险和机动车第三者责任保险。同时,其鼓励保险企业开发覆盖设计、制造、使用、经营、数据与算法服务以及其他智能网联汽车产品全链条风险的保险产品。交通运输部发布的《自动驾驶汽车运输安全服务指南(试行)》(征求意见稿)提出,从事运输经营的自动驾驶汽车应当投保机动车交通事故责任强制保险、安全生产责任保险及保险金额不少于500万元的机动车第三者责任保险。与传统方式相比,智联网联保险的产品和服务创新需要考虑多重因素的变化。
 
  (一)技术因素
 
  智能网联汽车融合了多项技术。我国智能网联汽车的技术路线可以简单归纳为“车路云网图”,即“聪明的车”“智慧的路”“实时的云”“可靠的网”“精准的图”。技术架构大致可划分为车辆智能、信息交互及基础技术三个层面。其中,车辆智能涉及环境感知、智能决策、控制执行以及系统设计;信息交互涉及信息通信、网络技术、云控平台以及车路协同;基础技术主要包括人工智能、安全技术、高精地图、测试评价以及法规标准等方面。这些技术围绕车载平台与基础设施两大应用层面各有侧重,因此又被概括为“三横两纵”的架构(见图2)。新科技推动汽车突破传统边界,从功能产品向智能产品转变,不仅重新定义了汽车,也会重新定义与之有关的保险保障。因此,保险产品创新必须深入了解相关的原理、标准、应用场景、适用范围,充分体现技术特点并不断迭代,否则无法对风险和保险需求进行有效地分析和把握。

  
 
  技术标准体系的建立对于科技产业至关重要。结合智能网联汽车的技术现状、产业需要及发展趋势,我国正分阶段建立适应国情并与国际接轨的标准体系。
 
  第一阶段为2020年之前(已完成),重点在先进驾驶辅助、自动驾驶、网联功能与应用、资源管理与应用、功能安全及网络安全六个专业领域,完成39项国家和行业标准报批发布、42项标准立项起草以及31项标准化需求研究项目的成果应用,初步建立起能够支撑驾驶辅助及低级别自动驾驶的智能网联汽车标准体系。
 
  第二阶段为2021—2025年,系统形成能够支撑组合驾驶辅助和自动驾驶通用功能的智能网联汽车标准体系。计划制订和修订100项以上贯穿功能安全、预期功能安全、网络安全和数据安全的智能网联汽车相关标准,涵盖组合驾驶辅助、自动驾驶关键系统、网联基础功能及操作系统、高性能计算芯片及数据应用等,满足智能网联汽车技术、产业发展和政府管理对标准化的需求。
 
  第三阶段为2026—2030年,全面形成能够支撑实现单车智能和网联赋能协同发展的智能网联汽车标准体系。制订和修订130项以上智能网联汽车相关标准并建立实施效果评估和动态完善机制,满足组合驾驶辅助、自动驾驶和网联功能全场景应用需求,建立健全安全保障体系及软硬件、数据资源支撑体系,自动驾驶等关键领域国际标准法规协调达到先进水平。
 
  (二)安全因素
 
  与传统汽车相对单一的功能安全不同,智能网联汽车的安全问题也被进一步划分为功能安全、预期功能安全、网络与数据安全几个维度。功能安全主要针对电子电气系统功能异常表现引发的不合理风险。预期功能安全涵盖驾驶系统算法局限、复杂环境下系统功能不足以及合理可预见的驾驶员误用等问题。网络与数据安全则表现为由于电子电器组件受网络攻击威胁而产生的风险。同时,这些性质不同的安全风险相互影响,使风险评估和管理更为复杂困难。由于增加了很多未知的不安全场景,因此智能网联汽车的保险保障必须与新的安全因素紧密结合,针对不同的风险、技术和场景,开发不同类型的保险产品。
 
  风险暴露可能性+可控制性+故障的严重性=汽车安全完整性等级(ASIL)
 
 
  (三)环境因素
 
  智能网联汽车的发展不仅是一个技术问题,还需要外部环境的完善和支持,主要包括政策体系、法律法规、配套环境。
 
  1. 政策体系
 
  国家高度重视智能网联汽车的发展,地方政府也在努力抢抓机遇,形成了国家、行业、地方各个层面较为密集的政策供给。2017年,《汽车产业中长期发展规划》颁布,明确提出以新能源汽车和智能网联汽车为突破口,引领产业转型升级。此后,国家发展和改革委员会、工业和信息化部、交通运输部、公安部、住房和城乡建设部等部门,分别就智能网联汽车发展技术路线图、战略规划、道路测试、网络信息安全以及产业链建设等方面出台引导和支持政策。2022年,工业和信息化部、公安部就《国家车联网产业标准体系建设指南(智能网联汽车)(2022年版)》和《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》公开向社会征求意见,大大加快了智能网联汽车产业发展和落地应用的步伐。
 
  2. 法律法规
 
  智能网联汽车相关的法律主要涉及道路交通,事故责任、信息保护、网络通信、安全生产、产品质量、地理信息、保险保障等很多方面。当前,与自动驾驶和信息保护有关的法律建设最为迫切,对产业发展和保险创新的影响也最显著。
 
  2021年,《道路交通安全法(修订建议稿)》提出,具有自动驾驶功能且具备人工直接操作模式的汽车发生交通违法行为或交通事故的,应当依法确定驾驶人、自动驾驶系统开发单位的责任,并依照有关法律法规确定损害赔偿责任。具有自动驾驶功能但不具备人工直接操作模式的汽车上道路通行的,由国务院有关部门另行规定。但此条款在正式修订版中并未采纳。2022年8月,国内首部智能网联汽车管理地方性法规——《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》规定,有驾驶人的智能网联汽车发生交通违法或者有责任的事故,由驾驶人承担责任;完全自动驾驶的智能网联汽车,在无驾驶人期间发生交通违法或者有责任的事故,原则上由车辆所有人、管理人承担责任。智能网联汽车监测的车辆状态和周边环境可以作为事故责任认定的重要依据。同时规定,交通事故中,因智能网联汽车存在缺陷造成损害的,车辆驾驶人或者所有人、管理人赔偿后,可以依法向生产者、销售者请求赔偿。
 
  此外,在数据和网络安全领域主要涉及《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等。虽然现行法律尚未针对智能网联汽车细分领域进行规定,但《汽车数据安全管理若干规定(试行)》等规定的出台,对构建网络安全和数据安全标准起到了指引作用。
 
  3. 配套环境
 
  与智能网联相关的配套环境可以从三个相互递进的层面来理解。第一个层面主要是针对自动驾驶,具体包括示范区建设、道路设施、测试环境、落地应用场景等方面。第二个层面是智慧交通,从车辆延伸了车路网协同,增加了包括智能化道路基础设施、新一代通信网络、高精度地理信息等内容。第三个层面是智慧城市,在智慧交通基础上将智能化进一步延伸到城市生活和管理的方方面面。
 
  2021年,工业和信息化部、公安部、交通运输部联合印发了《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范(试行)》。此后,北京、上海、重庆、广州等相继出台道路测试规范。我国已有17个国家级智能网联汽车测试示范区,27个省(市)发放道路测试与示范应用牌照1000多张,累计开放自动驾驶测试道路超过5000千米。针对落地应用,各地也出台相应的配套措施。《北京市智能网联汽车政策示范区自动驾驶出行服务商业化试点管理实施细则》《上海市加快智能网联汽车创新发展实施方案》中对L4级及以上高级自动驾驶的商业化应用场景进行了规划。目前,行业已经形成出租车、公交、卡车、物流、港口、环卫等自动驾驶应用场景。
 
  三、当前面临的主要问题和挑战
 
  (一)保险责任需要进一步厘清
 
  道路交通事故的责任认定主要依据《道路交通安全法》以及其配套条例,具体体现为:机动车与机动车之间适用过错责任原则;机动车与非机动车、行人之间适用过错推定原则;机动车与车内人员之间适用无过错责任原则。依据这些原则,智能网联汽车在发生交通事故或违法行为时,可先由“车方”承担责任;同时考虑到自动驾驶等新功能的介入,最终的责任承担主体将向车企、销售商、自动驾驶系统提供者以及道路/信息服务商等延伸。上述法律责任对应到保险保障中,需要区分不同的驾驶行为,明确保险产品以及对应的保障范围。
 
  对于辅助驾驶或自动驾驶车辆发生的事故,并导致的第三者责任。如果车辆由驾驶人驾驶,则由驾驶人承担赔偿责任;如果是完全自动驾驶,则由车辆所有人、管理人(运营商)承担赔偿责任。这部分风险可以通过机动车交通事故责任强制保险(以下简称交强险)和机动车第三者责任险(以下简称三者险)保障,但需要设计相关自动驾驶场景的保障责任,并对条款和定价进行调整。
 
  如果确认事故是由智能网联汽车存在缺陷造成的,应追究生产商、销售商、自动驾驶系统提供商、道路/信息服务商等相关方的侵权责任。这部分风险需要开发针对自动驾驶的产品责任险、质量保证险等进行保障。
 
  对于道路承运人、车上人员的保险保障,也需要开发智能网联场景下的承运人责任险、安全生产责任险、车上人员保险、雇主责任保险等产品。
 
  此外,根据现行《产品质量法》的相关规定,对于自动驾驶系统不可验缺陷(即预期功能安全中的部分缺陷)所造成的侵权责任,不能认定为产品质量缺陷,生产者无须承担赔偿责任。因此,可能需要有针对性地开发保障预期功能安全的保险产品。
 
  (二)精算建模和定价需要创新
 
  传统车险定价主要依据历史数据,基于大数法则对车辆风险进行精算评估。就目前智能网联汽车的风险特点和数据情况而言,传统汽车保险的精算定价模式难以适用,需要在思路和方法上有所创新。
 
  一是分类评估。针对智能网联汽车不同类型的风险,分别对功能安全、预期功能安全、网络数据安全进行量化评估,再对各类风险融为一体的广义功能安全进行分析。二是综合使用各种数据。特别是在前期定价时需要研究使用产业端的数据,如测试数据。这些数据来源冗杂,需要经过清理和转换,增强可用性、规范性、完整性。三是合理建模。目前智能网联汽车的实际损失案例非常有限,无法通过传统统计模型进行建模。可以考虑将建模方式从统计模型转变为机理模型,即通过研究安全事故的发生机制和传导机制来分析损失概率。四是区分场景。传统车险主要通过车型和用途对车辆风险进行区分。但自动驾驶的演进路线主要是场景,通过运行设计域(Operational Design Domain,ODD)对外部环境、使用方法、行驶范围进行定义。保险产品必须体现这种要求,针对不同的场景进行风险建模。
 
  (三)测试数据如何有效使用
 
  关于智能网联汽车的风险评估,国际汽车制造商协会(OICA)提出了情景触发“多支柱法”的测试理念,形成了由仿真测试、场地测试、道路测试结合而成的一整套测试体系。全国已建设完成17个国家级测试示范区、20多个地方性测试场,累计测试里程已经达到数千万千米。同时,国内的测试机构、科技企业、研究机构可以为主机厂提供定制化虚拟测试服务。
 
  这些测试结果不仅是安全评价和产品准入的依据,也是风险量化分析和保险定价的重要依据;但目前在有效数据、有效使用的问题上还面临一系列困难。一方面,当前测试场地的基础设施、设备配置、测试标准、测试场景缺乏统一性,给评估的科学性、可靠性、一致性带来不利影响。另一方面,数据来源比较分散,主要集中在整车厂及相关测试机构,结构内容也参差不齐;除静态数据外,还包含很多图像、视频等动态数据,对数据分析处理工作构成挑战。
 
  (四)保险产品和服务体系需要重构
 
  从产品端来看,由于风险因素增加,智能网联汽车的车损险应该针对自动驾驶进行适应性改造,不仅在保险责任上明确定义自动驾驶的保障范围、保障条件、使用场景等内容,也要根据风险评估的情况重新定价,以及重新确定理赔定责时所采用的数据和方式,或者参照新能源汽车保险的方式制定专属保险产品。由于智能网联汽车的相关责任从驾驶者延伸到生产者、销售者、信息服务提供商等,保险产品形态可能由车险、交强险、三者险延延伸为安全责任险、产品责任险、质量保证险、网络安全险等。再者,根据智能网联汽车技术和使用的场景化特点,保险保障范围需要进行差异化定制,并随着技术变化不断调整和升级。因此,很难由一个保险产品去覆盖多场景且不断变化的风险,需要搭建一个持续迭代的产品体系。
 
  从服务端来看,除常规的损失理赔外,还延伸出安全认证、风险监测、责任鉴定、网络数据安全等多个环节。同时,风险管理应更加立足事前预防,即利用技术手段提升系统的可靠性和安全性。因此,不仅要提供新的保险方案,还要有效整合检测鉴定、安全评估、科技研发等多方面资源,建立一整套与新型风险管理相适应的服务体系。
 
  四、对解决之道的思考
 
  (一)改变以往的认知
 
  传统汽车保险的主要考虑因素是车、人、路。在智能网联的环境下,这些因素都发生了显著变化。从车的角度,形成了更加复杂的技术架构,特别是软件、硬件、算法对车辆性能的影响越来越大。从人的角度,驾驶行为主体从人转向人、车、路、网、图的相互协同。从路的角度,自动驾驶需要适应各种复杂的场景,封闭道路、高速公路、城市道路、天气状况等。同时,包括政策、法律、监管、基础设施等在内的环境因素也在不断改变。因此,智能网联汽车保险需要面对的是一个有高技术门槛和高度复杂的体系,仅依靠保险行业自身很难有效开展,必须实现保险端和产业端深度融合,把保险作为一种有效的风险管理工具融入汽车产业链。
 
  (二)调整产品开发的逻辑
 
  传统车险的产品逻辑是从保险端出发考虑的。例如,精算定价主要基于历史理赔数据。这是因为与车辆行驶安全相关的主要因素——汽车性能、驾驶技术、道路环境都已经基本成熟,可以比较全面地反映在历史数据中。但这一假设在智能网联环境下并不成立。由于技术不断迭代,对应的车辆性能、驾驶技术、使用场景不断变化,历史数据不能及时反映这种变化。因此,保险产品更多需要从产业端出发,重点考虑技术发展逻辑。一是要深度理解相关的技术内涵。例如,自动驾驶的不同技术路线、软硬件性能、可靠性等,分析技术带来的风险变化。二是通过技术手段解决保险产品设计与风险管理问题。一方面,保险产品需要基于对智能网联汽车安全的评估,而评估本身也需要技术支持。另一方面,可以通过优化技术方案提升改进风险状况,降低事故概率。
 
  (三)优化产品和服务体系
 
  传统汽车保险的模式难以应对未来变化。智能网联环境下需要从保险、技术、服务几个维度构建新的产品和服务体系。保险端要基于产业端的需求进行产品设计,有效满足政策、法律和监管的要求,并随着技术发展不断迭代。技术端在自身升级的同时,要向保险端有效赋能,将技术指标和方法用于保险产品开发,提升风险管理水平。服务端要积极构建生态系统,除常规保险服务外,重点完善责任认定、评估检测、事故分析等环节的服务,特别要重视通过安全能力提升对风险进行减量管理。
 
  (四)规划合理的实施路径
 
  由于技术发展、政策法律、市场应用等内外部因素尚未定型,智能网联汽车产业本身就是沿着“小步快跑,加速迭代”的方式推进;同时,汽车保险是非寿险市场的重中之重,也是市场监管和规范的重点领域。因此,保险创新不能一蹴而就,可以按照循序渐进、多方协同、政策支持、市场运作的原则设计实施路径。从步骤上大致可以分为研发、试点、推广三个阶段。研发阶段主要完成产品创新和服务体系构建,可以由监管和主管部门组织有代表性的行业主体协作开展,并充分调动行业组织和专业机构的力量。试点阶段可以在产业发展相对成熟的地区,选择特定的场景将产品进行落地应用,不断总结经验,通过市场运作探索商业模式。推广阶段是在试点成功之后,扩大地区和产品范围,同时制订标准、培育生态、形成行业规范。在整个推动过程中,还需要一整套的政策支持体系。除立法部门、监管部门、主管部门、地方政府的指导外,可以考虑通过监管沙盒、财政补贴等方式对研发和试点提供支持。
 
  五、结语
 
  智能网联汽车的各项技术,特别是自动驾驶技术,还没有完全成熟,在相当长的一段时间内将处于快速迭代的过程中,相应的法律和政策环境也在不断变化。按照车路云网图的技术路线,未来驾驶行为的参与者和责任承担主体都会更加复杂,上述的问题和结论也要随着环境的变化进行调整和修改。
 
  需要强调的是,保险产品涉及严格的监管要求和行业规范,且智能网联汽车影响面大、风险复杂。因此,保险的产品和服务创新要平衡好市场需求、技术变革、风险防控、监管合规等各方面关系,积极稳妥地向前推进。