當智能駕駛事故頻頻登上熱搜，車企競相推出的“智駕險”是真保障還是新噱頭？

隨著智能駕駛技術的快速發(fā)展，L2級輔助駕駛已成為新車的標配，L3級有條件自動駕駛也逐步進入商業(yè)化試點階段。然而，技術的進步并未完全消除公眾對輔助駕駛安全性的疑慮，反而催生了一個新的問題：當車輛在智能駕駛模式下發(fā)生事故，責任該如何劃分？保險公司是否愿意承保？車企如何向消費者證明技術的可靠性？

智駕險，便是在這種背景下誕生的“新物種”。從華為聯(lián)合賽力斯推出“智駕無憂服務權益”，到小鵬、小米、蔚來相繼發(fā)布智駕保障計劃，車企接二連三的動作足以說明，圍繞智駕險的產品競速已經悄然開啟。

不過，從“小紅書”等社交平臺上的反饋來看，消費者對智駕險的態(tài)度呈現兩極分化的狀況——技術愛好者更看重保障額度和服務范圍，愿意為創(chuàng)新產品買單；而普通用戶則更關注價格和實用性，對附加保障的付費意愿有限，甚至有部分消費者認為，購買智駕險增加了經濟負擔，尤其是在新能源汽車市場，車險價格本就較高，疊加智駕險的費用自然會更高。

這種分歧恰恰反映了當前智駕險面臨的核心矛盾：它既是車企為技術背書的工具，也可能淪為一場“安全感營銷”的游戲。到底是實質保障，還是新瓶裝舊酒？市場和用戶，顯然還沒有達成共識。

車企主導，意在“補充”

目前，智駕險仍處于早期探索階段，其核心模式可分為兩類：一是車企與保險公司合作的“補充保障”，二是車企自營的“全鏈條服務”。前者依賴傳統(tǒng)保險體系，后者則試圖重構車險邏輯。

當前主流選擇仍是與保險公司合作。例如，小鵬智駕險由多家保險公司聯(lián)合承保，賽力斯與平安產險合作，蔚來則選擇太平洋保險作為合作伙伴。保險公司提供承保框架，而賠付路徑多由車企主導。

一位來自陽光保險的工作人員坦言：“目前這類保險并非傳統(tǒng)意義上的‘車險’，用戶也無法單獨購買，它更像是財產險體系中的‘產品責任險’。本質上，是在產品使用中出現系統(tǒng)問題后，由車企承擔部分責任風險。”

以小鵬汽車為例，其智能輔助駕駛安心服務要求用戶必須先購買小鵬保險（交強險+商業(yè)險），才能獲得購買入口。這些智駕險產品大多采用首年免費贈送、次年付費續(xù)訂的推廣策略。

然而，為規(guī)避法律紅線，當下的智駕險大多以“權益”的形式推出，比如賽力斯的叫做"智駕無憂服務權益”、 小鵬汽車的是"智能輔助駕駛安心服務"、蔚來的則叫“安全價值共享計劃”……

根據中國《保險法》第六條規(guī)定，商業(yè)保險業(yè)務只能由依法設立的保險公司經營，禁止其他機構或個人涉足。對此，一位法律界人士指出，當前汽車企業(yè)推出的包含事故賠償的保障服務存在法律定性問題。業(yè)內通常采取三種風險管控方式：一是以服務權益形式覆蓋自動駕駛風險，二是通過責任劃分限定賠償范圍，三是設置免責條款降低風險。需要注意的是，隨著自動駕駛事故認定標準的逐步規(guī)范，這類業(yè)務模式的合規(guī)性將面臨更清晰的法律判斷。

在這種模式下，車企主動承擔起第一賠付責任，特別是在常規(guī)車險無法覆蓋或賠付限額用盡時，由車企提供最終保障。保險公司則充分發(fā)揮其在風險評估和精算領域的專業(yè)優(yōu)勢，深度參與產品設計的核心環(huán)節(jié)，包括開發(fā)精算模型、界定賠付邊界、制定風控標準等，為車企量身打造與其技術特點相匹配的保障方案。

責任邊界，如何劃分？

在產品設計上，智駕險普遍聚焦智能行車和泊車功能，但保障細節(jié)差異顯著。般來說，自動泊車導致的事故，可以不動用車險。比如賽力斯的是車損最高5萬，乘員及三者300萬。關于智能行車功能，不同車企各自的賠付規(guī)則也不盡不同。其中，賽力斯合作推出的"智駕無憂服務權益"頗具代表性，該方案覆蓋了智能泊車、高速領航等8個核心場景，保額根據不同車型而有所區(qū)別，其中最高保障金額達500萬元，其創(chuàng)新之處在于采用"車企先行賠付+保險公司追償"的模式。

小鵬汽車的“智能輔助駕駛安心服務”以年費239元提供最高100萬元賠付，其最大亮點在于覆蓋“NGP退出后5秒內”的責任空窗期，直擊人機接管時的事故高發(fā)痛點。該方案意在彌補系統(tǒng)退出與駕駛員實際接管之間的風險，但仍附帶多項限制條件，如用戶需保持注意力集中，且商業(yè)險需達到一定保額門檻。

除此之外，其他車企也在布局這部分業(yè)務，但并未透露具體細節(jié)。蔚來在5月份的發(fā)布會上，宣布要推出安全價值共享技術，僅透露是和太平洋保險公司合作；嵐圖汽車也預計2025年6月推出智駕保障險；小米汽車在年初也曾透露要在4月推出"智駕保障服務"，計劃提供最高300萬元的保障，但截至目前為止并未更新這項服務的保障范圍等詳細信息。這在一定程度上也反映出出行業(yè)尚處試水階段，規(guī)則標準還沒有統(tǒng)一。

在傳統(tǒng)車險體系中，責任認定大多基于“誰在駕駛”這一核心判斷。但在智能駕駛時代，問題遠不止如此。

在技術層面，自動駕駛系統(tǒng)與人類駕駛員之間的控制權動態(tài)轉移構成了責任界定的灰色地帶。以當前主流的L2級輔助駕駛為例，雖然系統(tǒng)可以完成加速、轉向等操作，但法律仍要求駕駛員隨時準備接管，這就產生了一個關鍵矛盾：當事故發(fā)生在系統(tǒng)發(fā)出接管請求后的短暫時間內，責任該如何認定？

有行業(yè)人士指出：“智駕險的產品設計核心在于解決自動駕駛時代特有的責任劃分難題，而這一問題的復雜性遠超傳統(tǒng)車險。”

小鵬汽車提出“NGP退出后5秒賠付”的策略，試圖用時間窗口來劃定人機控制權的轉移界限。但是它也反映了車企在產品邏輯上的兩難處境：既希望通過擴大保障范圍增強用戶信心，又必須控制自身的風險敞口。

“更深層次來看，這種時間窗口的設定本質上是對‘人機共駕’過渡期責任分攤的一種量化嘗試，但其科學性仍有待驗證，畢竟不同駕駛場景下人類所需的反應時間有明顯的差異，簡單的‘5秒規(guī)則’可能無法覆蓋所有風險場景。”張放繼續(xù)分析說。

數據博弈，隱形戰(zhàn)場

如果說責任劃分是智駕險的“法律難題”，那么數據控制權則是智駕險產品設計中最關鍵的博弈要素。與傳統(tǒng)車險依賴歷史出險記錄、駕駛年限等靜態(tài)數據不同，智駕險的定價需要融合三類動態(tài)數據：系統(tǒng)性能數據、用戶行為數據和環(huán)境數據。這些變量共同決定了一場事故的成因，也影響賠付責任的最終歸屬。

系統(tǒng)性能數據包括感知系統(tǒng)的誤識別率、決策算法的響應延遲等核心指標，這些數據直接反映了自動駕駛技術的成熟度。用戶行為數據則記錄了人類駕駛員與系統(tǒng)的互動模式，比如接管頻率、注意力保持時長等，這些指標能夠評估"人機協(xié)作"的有效性。環(huán)境數據則涵蓋道路類型、天氣條件等外部因素，這些變量顯著影響自動駕駛系統(tǒng)的表現。

特斯拉的UBI保險之所以能夠實現精準定價，正是因為它完整掌握了這三類數據，并建立了實時的風險評估模型。但在國內，大多數車企的數據體系尚不成熟，無法支撐精準定價與高效理賠。

更關鍵的是，這種數據優(yōu)勢賦予了車企在保險價值鏈中的主導地位，傳統(tǒng)保險公司正面臨被邊緣化的風險——它們既無法獲取原始傳感數據，也難以驗證車企提供的數據質量，最終只能被動接受車企設定的風險定價。

數據博弈還體現在理賠環(huán)節(jié)的透明度問題上。當事故發(fā)生時，責任判定高度依賴系統(tǒng)記錄的數據日志，但這些數據的解讀權往往掌握在車企手中。這就產生了一個悖論：作為利益相關方的車企同時扮演著事故責任認定者的角色，這種雙重身份難免引發(fā)公正性質疑。

為了解決這一問題，多家機構和專家提出了相應的解決方案。首先，建立第三方數據監(jiān)管機構成為一種被廣泛討論的路徑。通過引入獨立的數據監(jiān)管機構，可以確保數據的透明性和公正性，從而提升事故責任認定的公信力。此外，也有建議指出，應推動制定統(tǒng)一的數據標準和共享機制，以打破車企對數據的壟斷，實現數據的開放與共享。

其次，法律層面的改革也被視為解決車企“雙重身份”問題的重要手段。有專家建議，相關部門應明確不同級別智能駕駛汽車的事故責任劃分原則，并制定具體的事故責任認定邊界與統(tǒng)一標準。同時，也有觀點認為，應借鑒國外經驗，如英國《汽車技術和航空法》第2條的規(guī)定，明確自動駕駛汽車引發(fā)的事故由保險人負責賠付，保險人可以對制造商追償。這種做法雖然脫離了傳統(tǒng)的侵權責任框架，但為受害人提供了切實的保險保障，同時也減輕了車企的直接責任壓力。

信任長跑，剛剛開始

面對責任劃分與數據博弈的雙重挑戰(zhàn)，國內智駕險的探索仍處于起步階段。而放眼全球，特斯拉、奔馳等國際車企已通過差異化模式開辟了新路徑，其經驗或許能為中國市場提供參考。

特斯拉和奔馳分別代表了兩條技術路線下的保障方案：前者通過數據重構保險邏輯，后者則以車企兜底重塑責任鏈條。

特斯拉在美國推出的UBI（基于使用量定價）車險依托車輛傳感器數據實現動態(tài)定價，通過“安全評分”系統(tǒng)實時評估駕駛風險；奔馳在德國則針對L3級自動駕駛推出責任險，由車企直接投保，用戶無需額外付費，當Drive Pilot系統(tǒng)激活時發(fā)生事故，責任由奔馳全權承擔。

這些案例揭示了一個共同趨勢——智駕險的本質，是車企用技術信用為產品安全性背書的新型保障體系。

從發(fā)展趨勢看，智駕險的保障范圍將隨技術進步持續(xù)擴展，未來可能覆蓋城市NOA、高速NOA等高階智駕場景，甚至延伸至L4級自動駕駛。同時，數據技術的深化應用將推動定價機制更加精準。

然而，當前智駕險仍面臨責任劃分模糊、數據安全合規(guī)、定價機制待完善等挑戰(zhàn)。隨著智能駕駛技術普及和事故鑒定標準明確，智駕險有望從“附加服務”升級為“標配保障”，成為智能出行生態(tài)的重要一環(huán)。

對消費者而言，真正經得起考驗的，不是營銷話術包裝的"創(chuàng)新"，而是車企能否像奔馳那樣用真金白銀為技術買單，或如特斯拉般構建足以支撐動態(tài)定價的數據閉環(huán)。這場關于技術可信度的長跑，才剛剛開始。

（本文首發(fā)于鈦媒體App ）