映象舆情

ADAS与新能源发展趋势

近年来，新能源车型的市场需求持续增长，成为保险公司、消费者和车企的共同关注点。相较于传统燃油车，新能源车型层出不穷，其智能化迭代速度和规模增长速度更快，随之而来的是其风险规律也更难把握，保险公司车险定价建模难以跟上市场变化。高级驾驶辅助系统(以下英文简称“ADAS”)在新能源车型上的广泛应用，进一步推动了这一趋势的发展。据行业报告显示，新能源车型的ADAS装配率已接近60%，若包括低级别功能，整体装配率超过70%。　　国家政策对ADAS技术的推广起到了关键作用。今年4月，国家发布了关于ADAS硬件装配、软件升级及功能安全规范的详细规定，为L2、L3级智能辅助驾驶技术的正式开放奠定了基础。这些政策不仅规范了行业标准，也预示着未来智能辅助驾驶技术的快速发展。据此预判，未来L3车型可能率先在商用车领域(如固定路线物流、出租车)获批上线，乘用车领域随着商用车领域的成熟也将逐步跟进。

保险公司面临的挑战

车险定价模型的重构需求

识别车型层级的ADAS配置：不同主机厂的ADAS装配方案存在较大的差异性，准确识别车型层级的ADAS功能的完整配置情况是分析ADAS车型风险规律的前提之一;

人机驾驶差异：系统L3级行驶与人工驾驶的责任主体发生变化，风险点截然不同(如系统对突发路况的处理、人工接管的时机等)，需量化L3级行驶占比与风险的关联度;

承保理赔数据的积累：要对不同ADAS功能(如L3级泊车、碰撞预警、车道保持)对车险风险的影响方向和程度进行定性和定量的评估，需要有充足的历史数据积累;

定价模型滞后于技术迭代：定价模型是通过历史数据的积累而形成定量的赔付风险的规律性结论，从而对未来相似风险单元的赔付情况进行预测，但正处于发展期的ADAS功能无论是软件还是硬件方案均处于迅速迭代、扩展的阶段，形成准确的预测存在巨大挑战。

车辆风险识别与责任界定

智能驾驶辅助技术的引入，使得事故责任界定变得复杂。系统开车与人开车在风险点上存在显著差异，如何准确界定责任成为保险公司面临的一大挑战。

目前，市场上已有头部保险公司与大型车企合作，推出智能驾驶辅助责任险，明确在智能驾驶辅助功能开启期间发生的事故，优先使用责任险进行赔偿。

数据支撑与前瞻布局

ADAS数据库的全面覆盖：助力保险公司产品创新与合作

律商联讯风险信息(以下简称“律商风险”)提供的ADAS数据库，涵盖了市场上主流新能源及燃油车型的ADAS功能配置信息，为保险公司提供了丰富的数据源。这些数据不仅包括静态字段，如功能列表、硬件配置，还逐步向动态数据拓展。通过律商风险ADAS车型数据库，保险公司可以更准确地评估不同车型的风险差异，为定价模型提供有力支持。

同时律商风险ADAS数据库服务助力保险公司与车企合作开发智能驾驶辅助责任险，可以助力保险公司明确在智能驾驶辅助功能使用期间出险的赔付标准。这一创新产品能够减轻车主负担，提高客户满意度，同时为保险公司开辟新的业务增长点。

动态数据的标准化：助力新兴风险识别

关于当前主机厂动态数据未标准化、难以共享的问题，律商风险呼吁建立官方数据收集平台，统一数据格式和字段定义。通过数据共享，保险公司能够更准确地评估风险、优化定价模型，提升风险识别能力，并提供个性化的保险服务。随着L2、L3级智能驾驶辅助技术的普及，动态数据的标准化与共享将成为行业发展的必然趋势。

应对地域与市场差异

考虑到新能源汽车品牌的地域分布特征及不同区域的赔付率差异(如江浙沪人伤赔偿标准高、东北冬季用车频率低)，提供分区域的数据分析支持，提升风险预判精准度。

成果

某头部保险公司正在与律商风险探讨合作，利用ADAS数据库重构定价模型，以期在未来市场竞争中占据先机。

行业前景与展望

技术迭代与市场接受度提升

随着技术的不断迭代和市场的逐步接受，ADAS功能将在更多车型上得到应用。消费者对于智能驾驶辅助系统的需求日益增长，将推动行业持续创新和发展。据市场研究机构预测，未来几年内，L2及以上级别ADAS功能的装配率将持续上升，成为新车标配。

数据标准化加速推进

随着L3车型商业化落地的不断成熟，行业对ADAS数据的标准化需求将凸显。未来可能出现官方数据平台，统一主机厂的数据格式与字段规范，来解决保险公司解读多品牌数据的效率问题。

社会价值逐步显现

长期来看，ADAS功能的成熟将减少人为分心驾驶导致的事故(如接电话、疲劳驾驶)，降低重大事故发生率;而差异化定价将让驾驶习惯良好的用户享受保费优惠，促进行业公平。

ADAS与新能源的融合正推动车险行业进入“风险重构”时代，保险公司需依托数据工具前瞻布局，在政策放开与技术迭代中把握主动权，而规范化的技术标准与协同的行业生态，将是这一领域可持续发展的关键。律商风险将持续致力于不断完善数据服务、推动动态数据标准化，助力保险公司重构定价模型、提升风险识别能力，应对技术迭代带来的挑战和机遇。

律商风险智能驾驶辅助系统(ADAS)车险解决方案

律商风险对行业95%以上车型的ADAS原始数据进行分类标准化，结合车险经营结果，以数据库及风险评级形态助力保司优化定价模型及精准业务筛选，可根据保司定价需求用于提升精算模型定价精准度，或直接作为定价辅助修正，同时也为保司研究应对即将到来的L3级驾驶辅助系统带来的相应风险，打好基础，做好准备。

解决方案优势

标准化整理

律商风险将市场中纷繁复杂的ADAS信息进行一致化加工整理并赋予标准化定义。在鲜明突出不同ADAS功能共性与特性的同时，更简洁明了地按照统一的标准使用。目前已有乘用车前装配置的20余个大类ADAS信息，覆盖26,000个以上的乘用车车型。

分类学标签(Taxonomy System)

律商风险借鉴国际相对成熟的ADAS市场装配情况及专业研究团队经验，形成了律商风险体现中国特色的独有ADAS细化分类学标签集。在应用于优化定价的同时，做到ADAS功能与车险风险相关性的可量化与可解释。

应用场景

定价模型优化：ADAS数据库当前已提供百余个字段、共涉及二十余个ADAS功能，通过分析ADAS功能的实际应用场景和功能类型可以助力保司进一步细化车型的风险差异;例如行驶干预类功能有助于降低由于驾驶员分心、判断失误、反应慢等主观因素带来的车祸风险，而硬件方案及装配情况也会对车辆出险后的索赔意愿及维修成本带来改变。

核保业务筛选/辅助定价：ADAS数据标签或风险评级运用在投保环节，可选择购买本地数据库方案，也可选择按实际使用量采用实时接口对接查询。

成功案例

某保司(自建定价)：于2021年起研究并购入ADAS数据库，用于定价模型优化，现已在其乘用车定价模型中全面应用并差异化不同ADAS装配车型的定价方案。

特征与需求：截至2023年12月，国内市场L1级别及以上ADAS乘用车市场销量累计超过4500万台，占乘用车保有量比例超过15%。其2023年新车渗透率达55.1%，同比提升8.0pt;L2及L2+级别ADAS新车渗透率达到43.6%，同比提升11.2pt。精算与业务部门期望引入ADAS提升核保定价能力。

解决方案：引入ADAS辅助安全等级，修复定价模型。

应用效果：核保端能够筛选低风险青年车主;精算定价模型中修复品牌车系因子;新能源风险评分基础上引入ADAS。