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　　近日，对外经济贸易大学保险学院院长、教授、博士生导师谢远涛撰写《为何智能驾驶专属保险需要沿用现有车险框架？——基于保险学原理的北京智能网联新能源汽车保险政策解读》。谢远涛表示，北京金融监管局启动智能网联新能源汽车商业保险开发应用，其制度载体仍然延用现有车险产品体系。面对L2到L4全级别的智能驾驶技术，面对责任主体从“人”向“系统”的位移，为什么保险业没有设计一套全新的保险制度？这个问题，从保险学原理的角度切入，从风险可保性、定价逻辑、风险管理、以及保险的社会治理功能四个维度来分析。

　　一、风险可保性的三重困境：为什么智能驾驶风险“天生”不适合独立承保

　　智能驾驶带来的新型风险，与传统意义上的可保风险有较大差异：

　　第一，数据积累的“时间差”问题。智能驾驶技术，尤其是L3及以上级别，尚处于试点和商业化初期。从精算角度看，我们没有足够的理赔数据来估计损失频率和损失程度。一辆L4级别自动驾驶出租车跑了100万公里，出了几次事故？事故中责任在系统还是外部环境？这类数据极度匮乏。如果为智能驾驶单独创设一个全新险种，精算师将面临“零基础定价”的困境。

　　第二，风险形态的“非平稳性”问题。精算定价的一个基本假设是风险形态的相对稳定。但智能驾驶技术正在快速迭代，算法能力、传感器配置、安全冗余设计可能完全不同。这意味着风险本身在快速变化，历史数据对未来的预测能力大打折扣。这种非平稳性，使得任何基于历史数据的定价模型都面临失效风险。

　　第三，责任主体的“多元化”问题。传统车险的责任链条非常清晰：驾驶人是责任主体，保险公司承担替代责任。但智能驾驶场景下，当事故由系统决策错误导致时，责任可能涉及车企(软件缺陷)、系统提供商(算法错误)、硬件供应商(传感器故障)、甚至是高精地图服务商。这种多元主体结构，使得保险责任的触发条件变得极为复杂。责任保险的经典触发机制——以被保险人的过错为赔付前提——在智能驾驶场景下需要根本性重构。

　　北京选择延用车险框架，本质上是将智能驾驶的新型风险“挂靠”在拥有海量数据基础和成熟定价模型的传统车险体系上。这不是回避问题，而是用车险的大数法则和风险分摊机制，为智能驾驶技术的早期落地提供“风险缓冲期”。

　　二、定价逻辑的“降维”与“升维”：车险框架如何容纳技术因子

　　从精算技术角度看，延用车险框架并不意味着定价模型一成不变。恰恰相反，这是将新技术因子“嵌入”成熟定价体系的精妙设计。

　　传统车险的定价因子，主要从“人”、从“车”、从“环境”。而智能驾驶的加入，要求定价模型增加了“从科技”的转变。

　　智能网联车险的定价体系需要引入动态化、技术导向的定价因子，包括：不同车企的智驾技术能力差异、具体车型的智能化等级、智驾系统的实际使用频率和场景、车辆的数据安全防护能力等。这些因子在传统车险中不存在，但它们完全可以作为附加因子嵌入现有的车险定价模型。

　　依托车险的成熟定价框架，通过“部分优化”的方式，将智驾技术因子逐步纳入费率体系。这比另起炉灶建立一个全新的定价模型，风险小得多、可行性高得多、市场接受度也好得多。

　　从精算角度看，这是一个“降维”与“升维”的辩证统一：降的是制度转换的维度和交易成本，升的是风险识别的精度和定价的科学性。

　　三、风险管理的功能延展：从“事后补偿”到“全流程治理”

　　保险的本质，不仅仅是风险转移，更是风险管理。传统车险的功能主要集中在“事后补偿”——事故发生后赔付损失。但智能驾驶时代的到来，要求保险的功能向“事前预防”和“事中干预”延展：

　　第一，跨行业数据交互机制的建立。北京金融监管局明确，将会同中国银保信公司建立跨行业数据交互机制，推动保险行业开展信息系统改造升级。这意味着，保险行业将能够获取脱敏后的数据。这些数据不仅可以用于定价优化，更可以用于风险识别和高风险路段预警，分析可能造成系统识别率下降的气象条件，对车企的智驾系统可靠性水平进行评估，使保险行业具备了参与风险减量管理的技术基础；另一方面，助力智能网联新能源汽车相关企业优化智驾系统，推动汽车产业高质量发展，实现两个行业的共赢。