智驾险兴起：是安全保障，还是营销包装？

当智能驾驶事故频频登上热搜，车企竞相推出的“智驾险”是真保障还是新噱头？

随着智能驾驶技术的快速发展，L2级辅助驾驶已成为新车的标配，L3级有条件自动驾驶也逐步进入商业化试点阶段。然而，技术的进步并未完全消除公众对辅助驾驶安全性的疑虑，反而催生了一个新的问题：当车辆在智能驾驶模式下发生事故，责任该如何划分？保险公司是否愿意承保？车企如何向消费者证明技术的可靠性？

智驾险，便是在这种背景下诞生的“新物种”。从华为联合赛力斯推出“智驾无忧服务权益”，到小鹏、小米、蔚来相继发布智驾保障计划，车企接二连三的动作足以说明，围绕智驾险的产品竞速已经悄然开启。

不过，从“小红书”等社交平台上的反馈来看，消费者对智驾险的态度呈现两极分化的状况——技术爱好者更看重保障额度和服务范围，愿意为创新产品买单；而普通用户则更关注价格和实用性，对附加保障的付费意愿有限，甚至有部分消费者认为，购买智驾险增加了经济负担，尤其是在新能源汽车市场，车险价格本就较高，叠加智驾险的费用自然会更高。

这种分歧恰恰反映了当前智驾险面临的核心矛盾：它既是车企为技术背书的工具，也可能沦为一场“安全感营销”的游戏。到底是实质保障，还是新瓶装旧酒？市场和用户，显然还没有达成共识。

车企主导，意在“补充”

目前，智驾险仍处于早期探索阶段，其核心模式可分为两类：一是车企与保险公司合作的“补充保障”，二是车企自营的“全链条服务”。前者依赖传统保险体系，后者则试图重构车险逻辑。

当前主流选择仍是与保险公司合作。例如，小鹏智驾险由多家保险公司联合承保，赛力斯与平安产险合作，蔚来则选择太平洋保险作为合作伙伴。保险公司提供承保框架，而赔付路径多由车企主导。

一位来自阳光保险的工作人员坦言：“目前这类保险并非传统意义上的‘车险’，用户也无法单独购买，它更像是财产险体系中的‘产品责任险’。本质上，是在产品使用中出现系统问题后，由车企承担部分责任风险。”

以小鹏汽车为例，其智能辅助驾驶安心服务要求用户必须先购买小鹏保险（交强险+商业险），才能获得购买入口。这些智驾险产品大多采用首年免费赠送、次年付费续订的推广策略。

然而，为规避法律红线，当下的智驾险大多以“权益”的形式推出，比如赛力斯的叫做"智驾无忧服务权益”、小鹏汽车的是"智能辅助驾驶安心服务"、蔚来的则叫“安全价值共享计划”……

根据中国《保险法》第六条规定，商业保险业务只能由依法设立的保险公司经营，禁止其他机构或个人涉足。对此，一位法律界人士指出，当前汽车企业推出的包含事故赔偿的保障服务存在法律定性问题。业内通常采取三种风险管控方式：一是以服务权益形式覆盖自动驾驶风险，二是通过责任划分限定赔偿范围，三是设置免责条款降低风险。需要注意的是，随着自动驾驶事故认定标准的逐步规范，这类业务模式的合规性将面临更清晰的法律判断。

在这种模式下，车企主动承担起第一赔付责任，特别是在常规车险无法覆盖或赔付限额用尽时，由车企提供最终保障。保险公司则充分发挥其在风险评估和精算领域的专业优势，深度参与产品设计的核心环节，包括开发精算模型、界定赔付边界、制定风控标准等，为车企量身打造与其技术特点相匹配的保障方案。

责任边界，如何划分？

在产品设计上，智驾险普遍聚焦智能行车和泊车功能，但保障细节差异显著。般来说，自动泊车导致的事故，可以不动用车险。比如赛力斯的是车损最高5万，乘员及三者300万。关于智能行车功能，不同车企各自的赔付规则也不尽不同。其中，赛力斯合作推出的"智驾无忧服务权益"颇具代表性，该方案覆盖了智能泊车、高速领航等8个核心场景，保额根据不同车型而有所区别，其中最高保障金额达500万元，其创新之处在于采用"车企先行赔付+保险公司追偿"的模式。

小鹏汽车的“智能辅助驾驶安心服务”以年费239元提供最高100万元赔付，其最大亮点在于覆盖“NGP退出后5秒内”的责任空窗期，直击人机接管时的事故高发痛点。该方案意在弥补系统退出与驾驶员实际接管之间的风险，但仍附带多项限制条件，如用户需保持注意力集中，且商业险需达到一定保额门槛。

除此之外，其他车企也在布局这部分业务，但并未透露具体细节。蔚来在5月份的发布会上，宣布要推出安全价值共享技术，仅透露是和太平洋保险公司合作；岚图汽车也预计2025年6月推出智驾保障险；小米汽车在年初也曾透露要在4月推出"智驾保障服务"，计划提供最高300万元的保障，但截至目前为止并未更新这项服务的保障范围等详细信息。这在一定程度上也反映出出行业尚处试水阶段，规则标准还没有统一。

在传统车险体系中，责任认定大多基于“谁在驾驶”这一核心判断。但在智能驾驶时代，问题远不止如此。

在技术层面，自动驾驶系统与人类驾驶员之间的控制权动态转移构成了责任界定的灰色地带。以当前主流的L2级辅助驾驶为例，虽然系统可以完成加速、转向等操作，但法律仍要求驾驶员随时准备接管，这就产生了一个关键矛盾：当事故发生在系统发出接管请求后的短暂时间内，责任该如何认定？

有行业人士指出：“智驾险的产品设计核心在于解决自动驾驶时代特有的责任划分难题，而这一问题的复杂性远超传统车险。”

小鹏汽车提出“NGP退出后5秒赔付”的策略，试图用时间窗口来划定人机控制权的转移界限。但是它也反映了车企在产品逻辑上的两难处境：既希望通过扩大保障范围增强用户信心，又必须控制自身的风险敞口。

“更深层次来看，这种时间窗口的设定本质上是对‘人机共驾’过渡期责任分摊的一种量化尝试，但其科学性仍有待验证，毕竟不同驾驶场景下人类所需的反应时间有明显的差异，简单的‘5秒规则’可能无法覆盖所有风险场景。”张放继续分析说。

数据博弈，隐形战场

如果说责任划分是智驾险的“法律难题”，那么数据控制权则是智驾险产品设计中最关键的博弈要素。与传统车险依赖历史出险记录、驾驶年限等静态数据不同，智驾险的定价需要融合三类动态数据：系统性能数据、用户行为数据和环境数据。这些变量共同决定了一场事故的成因，也影响赔付责任的最终归属。

系统性能数据包括感知系统的误识别率、决策算法的响应延迟等核心指标，这些数据直接反映了自动驾驶技术的成熟度。用户行为数据则记录了人类驾驶员与系统的互动模式，比如接管频率、注意力保持时长等，这些指标能够评估"人机协作"的有效性。环境数据则涵盖道路类型、天气条件等外部因素，这些变量显著影响自动驾驶系统的表现。

特斯拉的UBI保险之所以能够实现精准定价，正是因为它完整掌握了这三类数据，并建立了实时的风险评估模型。但在国内，大多数车企的数据体系尚不成熟，无法支撑精准定价与高效理赔。

更关键的是，这种数据优势赋予了车企在保险价值链中的主导地位，传统保险公司正面临被边缘化的风险——它们既无法获取原始传感数据，也难以验证车企提供的数据质量，最终只能被动接受车企设定的风险定价。

数据博弈还体现在理赔环节的透明度问题上。当事故发生时，责任判定高度依赖系统记录的数据日志，但这些数据的解读权往往掌握在车企手中。这就产生了一个悖论：作为利益相关方的车企同时扮演着事故责任认定者的角色，这种双重身份难免引发公正性质疑。

为了解决这一问题，多家机构和专家提出了相应的解决方案。首先，建立第三方数据监管机构成为一种被广泛讨论的路径。通过引入独立的数据监管机构，可以确保数据的透明性和公正性，从而提升事故责任认定的公信力。此外，也有建议指出，应推动制定统一的数据标准和共享机制，以打破车企对数据的垄断，实现数据的开放与共享。

其次，法律层面的改革也被视为解决车企“双重身份”问题的重要手段。有专家建议，相关部门应明确不同级别智能驾驶汽车的事故责任划分原则，并制定具体的事故责任认定边界与统一标准。同时，也有观点认为，应借鉴国外经验，如英国《汽车技术和航空法》第2条的规定，明确自动驾驶汽车引发的事故由保险人负责赔付，保险人可以对制造商追偿。这种做法虽然脱离了传统的侵权责任框架，但为受害人提供了切实的保险保障，同时也减轻了车企的直接责任压力。

信任长跑，刚刚开始

面对责任划分与数据博弈的双重挑战，国内智驾险的探索仍处于起步阶段。而放眼全球，特斯拉、奔驰等国际车企已通过差异化模式开辟了新路径，其经验或许能为中国市场提供参考。

特斯拉和奔驰分别代表了两条技术路线下的保障方案：前者通过数据重构保险逻辑，后者则以车企兜底重塑责任链条。

特斯拉在美国推出的UBI（基于使用量定价）车险依托车辆传感器数据实现动态定价，通过“安全评分”系统实时评估驾驶风险；奔驰在德国则针对L3级自动驾驶推出责任险，由车企直接投保，用户无需额外付费，当Drive Pilot系统激活时发生事故，责任由奔驰全权承担。

这些案例揭示了一个共同趋势——智驾险的本质，是车企用技术信用为产品安全性背书的新型保障体系。

从发展趋势看，智驾险的保障范围将随技术进步持续扩展，未来可能覆盖城市NOA、高速NOA等高阶智驾场景，甚至延伸至L4级自动驾驶。同时，数据技术的深化应用将推动定价机制更加精准。

然而，当前智驾险仍面临责任划分模糊、数据安全合规、定价机制待完善等挑战。随着智能驾驶技术普及和事故鉴定标准明确，智驾险有望从“附加服务”升级为“标配保障”，成为智能出行生态的重要一环。

对消费者而言，真正经得起考验的，不是营销话术包装的"创新"，而是车企能否像奔驰那样用真金白银为技术买单，或如特斯拉般构建足以支撑动态定价的数据闭环。这场关于技术可信度的长跑，才刚刚开始。