随着智能驾驶技术的迅猛发展，L2级辅助驾驶已成为新车标配，L3级有条件自动驾驶也逐步进入商业化试点阶段。然而，公众对于智能驾驶安全性的疑虑并未因技术进步而完全消散。反而，一个新的问题浮出水面：智能驾驶模式下发生事故，责任归属何方？保险公司是否愿意承保？车企如何证明技术的可靠性？
在此背景下，“智驾险”应运而生。从华为联手赛力斯推出“智驾无忧服务权益”，到小鹏、小米、蔚来等车企相继发布智驾保障计划，智驾险的产品竞赛悄然拉开序幕。然而，消费者对这一新生事物的态度却呈现出明显的两极分化。
技术爱好者对智驾险表现出浓厚兴趣，他们看重保障额度和服务范围，愿意为创新产品买单。而普通用户则更加关注价格和实用性，对附加保障的付费意愿有限。部分消费者甚至认为，购买智驾险增加了经济负担，尤其是在新能源汽车市场，车险价格本就偏高，叠加智驾险费用无疑会更高。
智驾险目前仍处于早期探索阶段，主要分为两类模式：车企与保险公司合作的“补充保障”和车企自营的“全链条服务”。主流选择是与保险公司合作，如小鹏智驾险由多家保险公司联合承保，赛力斯与平安产险携手，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。
然而，智驾险并非传统意义上的车险，用户无法单独购买，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。例如，小鹏汽车的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。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。
在法律层面，智驾险的推出也面临一定挑战。根据《保险法》规定，商业保险业务只能由依法设立的保险公司经营。因此，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。业内通常采取以服务权益形式覆盖自动驾驶风险、通过责任划分限定赔偿范围、设置免责条款降低风险等方式进行风险管控。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。赛力斯的“智驾无忧服务权益”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，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，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。
智驾险在责任划分上面临的复杂性远超传统车险。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？小鹏汽车提出的“NGP退出后5秒赔付”策略试图用时间窗口来划定人机控制权的转移界限，但这一设定的科学性仍有待验证。
数据控制权是智驾险产品设计中最关键的博弈要素。与传统车险依赖静态数据不同，智驾险的定价需要融合系统性能数据、用户行为数据和环境数据等动态数据。这些数据共同决定了一场事故的成因，也影响赔付责任的最终归属。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。然而，在国内大多数车企的数据体系尚不成熟的情况下，精准定价与高效理赔面临挑战。
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。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，建立第三方数据监管机构、推动制定统一的数据标准和共享机制、进行法律层面的改革等方案被提出。
特斯拉和奔驰分别代表了两条技术路线下的保障方案。特斯拉在美国推出的UBI车险依托车辆传感器数据实现动态定价；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。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。
