上证报中国证券网讯（记者周亮）随着首批L3级自动驾驶车型准入许可落地，两款车型将在北京、重庆两地指定区域开展试点。这是我国L3级自动驾驶从测试阶段迈入商业化应用的关键一步，也为保险业带来全新的市场机遇和挑战。

　　上海证券报记者在调研中发现，尽管L3级自动驾驶车型落地，但是保险行业尚未完成与自动驾驶的产品适配。目前，仅有部分车企与保险公司合作推出了智驾相关的定制化、专属化保障方案，而专门针对智能驾驶的保险产品仍是市场空白。

　　保险公司尚未推出专属智驾险

　　近年来，我国智能网联汽车发展驶入快车道。记者调研发现，智能驾驶保险市场仍处于起步阶段，专属产品供给存在明显的缺口，仅有部分车企与保险公司合作推出了智驾相关的定制化、专属化保障方案。

　　蔚来汽车工作人员谢泽对记者表示，蔚来目前没有独立的智驾专属保险产品。蔚来联合太平洋保险推出智驾相关保障服务与定制车险方案，针对智驾场景提供补充保障，多为购车相关权益，非单独可购险种，赔付路径由车企主导。

　　小米汽车客服对记者表示，小米汽车联合保险机构推出小米智驾保障服务。目前该服务为内测阶段，仅向部分满足条件的车主开放。

　　小鹏汽车从4月份推出了“智能辅助驾驶安心服务”，该项服务将NGP（高速智能导航辅助驾驶）退出后5秒内风险纳入保障范围。小鹏汽车工作人员对记者详细介绍，消费者要使用该服务，需要先在小鹏汽车官方渠道购买保险，72小时内再购买此服务才有保障。小鹏“智能辅助驾驶安心服务”是对车险赔付不足部分的一个补偿，需要先使用车险进行理赔，再启用该项服务。

　　记者注意到，从已经推出智能驾驶方案服务的案例来看，承保方多为大型保险公司。但是，车企向消费者宣传时，多以权益保障或定制服务为主。

　　广东外语外贸大学金融学院院长展凯对记者表示，目前车企推出的智驾保障多为增值服务而非独立保险，保障力度和规范性不足，保险公司应尽快开发专属智驾险，填补这一市场空白。“金融监管总局等部门也提出要研究智能驾驶对车险经营的中长期影响，推动保险行业升级转型。开发升级智驾险是险企响应政策要求、合规经营的必然选择。”

　　在行业人士看来，智能驾驶技术带来的风险与责任的变革主要体现在责任主体的多元化、风险形态的重构以及保险需求的增加。

　　“L3级自动驾驶在商业化应用中的推广，汽车保险市场将迎来新一轮的需求增长。”北京大学应用经济学博士后朱俊生教授对记者分析称，险企可以根据自动驾驶汽车的特点，推出定制化的保险产品。

　　险企为自动驾驶系统提供覆盖，针对系统故障或软件更新带来的风险进行承保，这种创新能够使险企在市场中抢占先机。“传统的车险产品无法覆盖智能驾驶带来的新兴风险，行业需要推出适应新技术的专属保险产品。面向辅助驾驶和自动驾驶两个方向，目前公司也在探索智能驾驶保险产品。”一位大型险企人士对记者表示。

　　朱俊生认为，随着车企进入保险领域，险企可以与汽车制造商、科技公司等展开合作，形成生态链，探索共同开发新的保险产品和服务模式。

　　对保险专业性提出更高要求

　　智能驾驶正在重塑车险行业的发展逻辑。传统车险以驾驶人操作风险为核心，而智能驾驶时代的风险保障需求已经延伸到车企、软件和配件等供应商等全产业链。定价模式也需要从传统事故损失数据定价，向基于行车数据精准定价升级。这对于保险行业的承保、定价、定损、理赔、精算等专业性提出更高的要求。保险行业也在研判智能驾驶普及后出险率的变化趋势。

　　从另一家头部大型保险提供的智能汽车风险解决方案来看，该公司提供针对主驾位无人的智能泊车等单一场景采用产品责任险；针对智驾事故费用补偿等全场景采用费用补偿险等。

　　不过，多位受访人士表示，险企探索智驾险面临多重挑战。

　　朱俊生称，自动驾驶的商业化带来了全新的风险类型，现有的保险模型和标准可能无法完全适应自动驾驶的特点。例如，无人驾驶技术将引发意外事故责任归属、软件故障导致的车辆事故等问题。随着自动驾驶技术的发展，法律和责任归属变得复杂。传统的汽车保险主要是基于驾驶员责任的，而自动驾驶则可能将责任转移到制造商或技术提供商，这就需要对现有的保险产品和法律体系进行调整。

　　朱俊生称，自动驾驶依赖大量的传感器和数据支持，数据泄露、技术安全漏洞等问题也可能会引发新的风险和赔偿需求，保险公司需要应对这些风险带来的挑战。

　　展凯表示，传统车险关注人的驾驶风险，无法覆盖L3级及以上自动驾驶的特有风险。在L3级模式下，事故责任需要在驾驶员、车企、软件供应商之间来确定，现行的责任分配体系模糊，难以适应保险保障的需求，升级智驾险可通过条款设计明确不同场景下的责任归属，来解决传统车险业务的智驾风险责任界定不清的问题。

　　朱俊生建议，保险公司应与汽车制造商、科技公司及监管部门建立合作，参与自动驾驶技术标准的制定与法律政策的完善，帮助明确责任归属，制定合理的保险产品条款。保险公司可以通过与科技公司合作，利用区块链、加密技术等手段，加强数据安全保护，确保客户数据不会泄露或滥用。此外，应建立健全的风险监控体系，实时追踪车辆的运行数据，评估风险。针对智能驾驶车辆的保险理赔，行业可以通过引入智能合约和人工智能技术来提高理赔的效率和透明度，确保赔偿依据明确、标准统一，减少争议。