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、次年付費續訂的推廣策略。

然而，為規避法律紅線，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》第六條規定，商業保險業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，當前汽車企業推出的包含事故賠償的保障服務存在法律定性問題。業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范，這類業務模式的合規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。保險公司則充分發揮其在風險評估和精算領域的專業優勢，深度參與產品設計的核心環節，包括開發精算模型、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。

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別，其中最高保障金額達500萬元，其創新之處在于采用"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痛點。該方案意在彌補系統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務，但并未透露具體細節。蔚來在5月份的發布會上，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尚處試水階段，規則標準還沒有統一。

在傳統車險體系中，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，自動駕駛系統與人類駕駛員之間的控制權動態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：當事故發生在系統發出接管請求后的短暫時間內，責任該如何認定？

有行業人士指出：“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秒規則’可能無法覆蓋所有風險場景。”張放繼續分析說。

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。與傳統車險依賴歷史出險記錄、駕駛年限等靜態數據不同，智駕險的定價需要融合三類動態數據：系統性能數據、用戶行為數據和環境數據。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。

系統性能數據包括感知系統的誤識別率、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"人機協作"的有效性。環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，這種數據優勢賦予了車企在保險價值鏈中的主導地位，傳統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節的透明度問題上。當事故發生時，責任判定高度依賴系統記錄的數據日志，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條的規定，明確自動駕駛汽車引發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。

面對責任劃分與數據博弈的雙重挑戰，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定價，通過“安全評分”系統實時評估駕駛風險；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系統激活時發生事故，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。

從發展趨勢看，智駕險的保障范圍將隨技術進步持續擴展，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、定價機制待完善等挑戰。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”，成為智能出行生態的重要一環。

對消費者而言，真正經得起考驗的，不是營銷話術包裝的"創新"，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定價的數據閉環。這場關于技術可信度的長跑，才剛剛開始。

本文來源：鈦媒體