ADAS與新能源發展趨勢
近年來，新能源車型的市場需求持續增長，成為保險公司、消費者和車企的共同關注點。相較于傳統燃油車，新能源車型層出不窮，其智能化迭代速度和規模增長速度更快，隨之而來的是其風險規律也更難把握，保險公司車險定價建模難以跟上市場變化。高級駕駛輔助系統(以下英文簡稱“ADAS”)在新能源車型上的廣泛應用，進一步推動了這一趨勢的發展。據行業報告顯示，新能源車型的ADAS裝配率已接近60%，若包括低級別功能，整體裝配率超過70%。
國家政策對ADAS技術的推廣起到了關鍵作用。今年4月，國家發布了關于ADAS硬件裝配、軟件升級及功能安全規范的詳細規定，為L2、L3級智能輔助駕駛技術的正式開放奠定了基礎。這些政策不僅規范了行業標準，也預示著未來智能輔助駕駛技術的快速發展。據此預判，未來L3車型可能率先在商用車領域(如固定路線物流、出租車)獲批上線，乘用車領域隨著商用車領域的成熟也將逐步跟進。
保險公司面臨的挑戰
車險定價模型的重構需求
識別車型層級的ADAS配置：不同主機廠的ADAS裝配方案存在較大的差異性，準確識別車型層級的ADAS功能的完整配置情況是分析ADAS車型風險規律的前提之一;
人機駕駛差異：系統L3級行駛與人工駕駛的責任主體發生變化，風險點截然不同(如系統對突發路況的處理、人工接管的時機等)，需量化L3級行駛占比與風險的關聯度;
承保理賠數據的積累：要對不同ADAS功能(如L3級泊車、碰撞預警、車道保持)對車險風險的影響方向和程度進行定性和定量的評估，需要有充足的歷史數據積累;
定價模型滯后于技術迭代：定價模型是通過歷史數據的積累而形成定量的賠付風險的規律性結論，從而對未來相似風險單元的賠付情況進行預測，但正處于發展期的ADAS功能無論是軟件還是硬件方案均處于迅速迭代、擴展的階段，形成準確的預測存在巨大挑戰。
車輛風險識別與責任界定
智能駕駛輔助技術的引入，使得事故責任界定變得復雜。系統開車與人開車在風險點上存在顯著差異，如何準確界定責任成為保險公司面臨的一大挑戰。
目前，市場上已有頭部保險公司與大型車企合作，推出智能駕駛輔助責任險，明確在智能駕駛輔助功能開啟期間發生的事故，優先使用責任險進行賠償。
數據支撐與前瞻布局
ADAS數據庫的全面覆蓋：助力保險公司產品創新與合作
律商聯訊風險信息(以下簡稱“律商風險”)提供的ADAS數據庫，涵蓋了市場上主流新能源及燃油車型的ADAS功能配置信息，為保險公司提供了豐富的數據源。這些數據不僅包括靜態字段，如功能列表、硬件配置，還逐步向動態數據拓展。通過律商風險ADAS車型數據庫，保險公司可以更準確地評估不同車型的風險差異，為定價模型提供有力支持。
同時律商風險ADAS數據庫服務助力保險公司與車企合作開發智能駕駛輔助責任險，可以助力保險公司明確在智能駕駛輔助功能使用期間出險的賠付標準。這一創新產品能夠減輕車主負擔，提高客戶滿意度，同時為保險公司開辟新的業務增長點。
動態數據的標準化：助力新興風險識別
關于當前主機廠動態數據未標準化、難以共享的問題，律商風險呼吁建立官方數據收集平臺，統一數據格式和字段定義。通過數據共享，保險公司能夠更準確地評估風險、優化定價模型，提升風險識別能力，并提供個性化的保險服務。隨著L2、L3級智能駕駛輔助技術的普及，動態數據的標準化與共享將成為行業發展的必然趨勢。
應對地域與市場差異
考慮到新能源汽車品牌的地域分布特征及不同區域的賠付率差異(如江浙滬人傷賠償標準高、東北冬季用車頻率低)，提供分區域的數據分析支持，提升風險預判精準度。
行業前景與展望
技術迭代與市場接受度提升
隨著技術的不斷迭代和市場的逐步接受，ADAS功能將在更多車型上得到應用。消費者對于智能駕駛輔助系統的需求日益增長，將推動行業持續創新和發展。據市場研究機構預測，未來幾年內，L2及以上級別ADAS功能的裝配率將持續上升，成為新車標配。
數據標準化加速推進
隨著L3車型商業化落地的不斷成熟，行業對ADAS數據的標準化需求將凸顯。未來可能出現官方數據平臺，統一主機廠的數據格式與字段規范，來解決保險公司解讀多品牌數據的效率問題。
社會價值逐步顯現
長期來看，ADAS功能的成熟將減少人為分心駕駛導致的事故(如接電話、疲勞駕駛)，降低重大事故發生率;而差異化定價將讓駕駛習慣良好的用戶享受保費優惠，促進行業公平。
ADAS與新能源的融合正推動車險行業進入“風險重構”時代，保險公司需依托數據工具前瞻布局，在政策放開與技術迭代中把握主動權，而規范化的技術標準與協同的行業生態，將是這一領域可持續發展的關鍵。律商風險將持續致力于不斷完善數據服務、推動動態數據標準化，助力保險公司重構定價模型、提升風險識別能力，應對技術迭代帶來的挑戰和機遇。
律商風險智能駕駛輔助系統（ADAS）車險解決方案
律商風險對行業95%以上車型的ADAS原始數據進行分類標準化，結合車險經營結果，以數據庫及風險評級形態助力保司優化定價模型及精準業務篩選，可根據保司定價需求用于提升精算模型定價精準度，或直接作為定價輔助修正，同時也為保司研究應對即將到來的L3級駕駛輔助系統帶來的相應風險，打好基礎，做好準備。
解決方案優勢
標準化整理
律商風險將市場中紛繁復雜的ADAS信息進行一致化加工整理并賦予標準化定義。在鮮明突出不同ADAS功能共性與特性的同時，更簡潔明了地按照統一的標準使用。目前已有乘用車前裝配置的20余個大類ADAS信息，覆蓋26,000個以上的乘用車車型。
分類學標簽（Taxonomy System）
律商風險借鑒國際相對成熟的ADAS市場裝配情況及專業研究團隊經驗，形成了律商風險體現中國特色的獨有ADAS細化分類學標簽集。在應用于優化定價的同時，做到ADAS功能與車險風險相關性的可量化與可解釋。
應用場景
定價模型優化：ADAS數據庫當前已提供百余個字段、共涉及二十余個ADAS功能，通過分析ADAS功能的實際應用場景和功能類型可以助力保司進一步細化車型的風險差異;例如行駛干預類功能有助于降低由于駕駛員分心、判斷失誤、反應慢等主觀因素帶來的車禍風險，而硬件方案及裝配情況也會對車輛出險后的索賠意愿及維修成本帶來改變。
核保業務篩選/輔助定價：ADAS數據標簽或風險評級運用在投保環節，可選擇購買本地數據庫方案，也可選擇按實際使用量采用實時接口對接查詢。
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