近两年，在智能驾驶快速发展的背景下，车企开始把“兜底承诺”摆到台前。比亚迪率先公开表示，只要是在合规使用天神之眼 A、B 系统的城市领航功能时发生有责任交通事故，由企业承担全部赔付，不设金额上限，也不通过车主购买的商业车险结算。随后华为也推出自家保障方案，将城区 NCA、高速 SNCA 以及自动泊车等智能驾驶场景纳入权益范围。对普通用户来说，这看上去像是技术成熟带来的红利，但从保险与责任结构的角度看，这更像是一场由车企设计规则、由用户承担信任成本的对赌安排：当企业既是事故责任的潜在承担方，又掌握事故数据与技术解释权，这种兜底究竟能覆盖多少实际风险，就不再是一个简单的售后问题，而是一套复杂的制度博弈。
比亚迪和华为的做法表面相似，都是围绕智能驾驶提出风险保障，但细究产品背景，两者的路径明显不同。比亚迪选择的是“车企直兜”模式，事故发生后车主依旧需要向保险公司报案，同时向比亚迪进行事故申报，之后由比亚迪评估智驾系统在事故中的责任比例。若认定为系统责任，用户可以撤销商业险理赔，由比亚迪进行全额赔付，既不设定上限，也不影响次年保费。在这一模式背后，是比亚迪多年积累的数据基础：截至目前，其具备超过 315 万辆智能辅助驾驶车型保有量，日均运行里程超过 2 亿公里，天神之眼系统在实际运行中已经帮助用户规避了数以百万计的潜在碰撞风险。企业试图用庞大的数据样本构筑一套“风险可控”的逻辑，也就是说，随着智能驾驶使用率提升、算法不断迭代，系统失误在整体事故中占比会持续降低，兜底支出在长期维度内仍然可被利润与销量覆盖。
华为则采用了另一种思路，将智驾保障设计为“保险合作型兜底”。在这套架构中，华为的 ADS 辅助驾驶无忧权益并非由车企直接承担全部事故损失，而是将交强险和商业车险置于优先理赔位置：一旦发生事故，车主仍旧先通过自身购买的保险进行车损与人伤赔付，之后再根据赔偿金额获得华为方面的额外补偿。具体来看，若商业险车损赔偿不超过 1 万元，华为提供 800 元的保障权益；若车损赔偿金额超过 1 万元，则按商业险车损金额的 15%给予补充赔付。不过，这套权益存在前提条件：车主需投保指定保险公司的产品，且必须走保险公司理赔流程。换言之，即便事故确与华为乾崑智驾相关，车主在第二年的保费上依然要承担责任记录带来的影响。从定价角度看，华为还将这类保障与高阶智驾功能包进行打包销售，其 ADS Max 高阶功能包价格在 7 月起从 3.2 万元恢复至 3.6 万元，终端到手价也从 1.2 万元调整到 1.5 万元，不少分析认为兜底成本被部分吸收进了功能包涨价之中，而且老用户普遍只享受一年权益，新购用户多为两至三年期限，这更接近一种带试用性质的阶段性安排，而非贯通整个车辆生命周期的长期承诺。
从用户感受出发，比亚迪的“不设上限、不影响保费”看上去更直接、更有安全感，对车主最担心的“下一年保费暴涨”问题给出了明确回应；而华为的设计更重视与现有保险体系的衔接，通过风险分摊与精算定价在保险公司和车企之间建立分担机制。从产业与财务视角看，前者把事故风险大幅集中在单一企业资产负债表之上，一旦未来出现大规模智驾系统缺陷或特定场景的集中事故，企业的利润与现金流承压会非常明显，长期持续性面临考验。后者则更多把责任嵌入既有保险框架，让保险公司承担第一层风控，再由车企做有限补偿，整体更接近传统保险的运作逻辑。但两种模式目前都还处于样本有限的试验阶段，很难断言哪一种更优，更现实的判断是：车企兜底有稳定用户预期的积极意义，却尚未触及智能驾驶保险制度的根本瓶颈。
真正让智驾保险难以形成成熟产品的关键，在于数据掌控结构与责任认定机制的缺位。目前涉及智能驾驶功能的车辆日志数据、算法运行记录大多集中掌握在车企手中，车主和第三方机构难以直接获取完整的原始信息。行业内已有案例显示，第三方鉴定机构在试图调取某些品牌的智驾日志时，常被以保护商业秘密为由予以拒绝。一家头部财险公司的精算人员就曾强调，对保险责任认定而言，最关键的是经过中立机构确认的原始数据，而非由车企自行筛选、加工后形成的分析报告。在这种数据黑箱状态下，保险公司无法构建可信的精算模型，任何基于智能驾驶场景的保险产品都会面临定价基础不足的问题，对未来赔付概率和赔付金额的评估也只能停留在粗略推演层面。
数据壁垒叠加责任认定周期过长，使得智驾事故的保险处理变得异常复杂。现实中，一旦涉及智能驾驶功能的交通事故发生，从调查取证、数据调取与验证到最终责任划分，往往需要以年为单位的周期，而保险公司通常要在责任认定前先行垫付维修费用和伤亡赔偿，之后再依据判定结果向车企进行追偿。如果最终结果认定系统算法确有缺陷，保险公司能否顺利向企业收回相关赔付，本身就是一个难以精确评估的风险变量。与此同时，新能源汽车的电池、电驱、电控等“三电”系统成本较高，加上一体化压铸车身带来的维修难度与费用上升，使传统车险在这些车型上的赔付压力明显增加。定价难、赔付重，加上智驾事故对后台数据依赖程度高，而数据采集、存储、调取与鉴定目前又缺乏统一的国家标准，让保险公司在面对智能电动车时处于“既想参与，又难以精算”的尴尬状态。
在传统保险中，风险分散依靠的是足够大的投保人群体，通过“一人为众，众为一人”的互助结构，把单个个体的风险摊薄到整个风险池。但当前车企推出的智驾保障方案，参与对象通常只是购买该品牌并选择特定服务的用户群体，规模有限且与企业自身经营状况高度绑定，大部分还以免费权益形式提供，缺少独立定价机制。结果是，这类智驾险的风险池既不够大，又不够开放，一旦某品牌集中出现系统性事故或者企业本身经营出现波动，其对用户作出的兜底承诺的兑现能力就会出现明显不确定性。更大的结构性问题在于，智能驾驶软件通过频繁 OTA 升级不断改变车辆的功能边界与风险特征，传统基于长周期历史数据的大数法则很难完全适应这种快速迭代的环境，一套刚刚建立的精算模型很可能在下一次软件更新后就部分失效，保险定价变成了对持续变化风险的动态追赶。
值得注意的是，随着智能驾驶渗透率不断提升，这种制度空白的矛盾正在被放大。到 2025 年底，我国新能源汽车保有量已经超过四千万辆，L2 级及以上智能驾驶功能的渗透率超过六成，高阶辅助驾驶功能的渗透率也在持续上升，智驾相关事故不再是极小概率事件。在此背景下，监管和行业开始尝试通过制度创新补全保险的基础设施。2026 年，北京金融监管部门率先启动智能网联新能源汽车商业保险产品的开发与应用，提出面向 L2 至 L4 各级智能网联新能源车的统一适配方案，并以“成熟一批、上线一批”的方式推动专属产品进入市场。对于在北京依法开展测试或取得正式上路资质的 L3、L4 级自动驾驶车辆，这些专属保险将提供针对性保障，从制度层面为权责划分、人车保费分摊、数据交互与传输建立更明确的执行依据。
与此同时，中国汽车工业协会联合产业链各方，依托智能网联新能源汽车行业可信数据空间，搭建了一套围绕保险应用的数据服务框架，通过隐私计算与可追溯机制实现“数据可用不可见、用途可控可计量”，在试点实践中，单个案件从数据验证到分析结果输出的时间可以缩短到分钟级。这类探索的核心，是试图在不泄露车企技术细节、不侵犯用户隐私的前提下，为保险公司提供足够准确的原始数据支撑，打破智驾数据的垄断与黑箱现象，从而为责任认定与精算定价建立中立基础。北京的先行试点、可信数据空间的建设以及强制国家标准的制订，正在逐步拼成一幅制度化智驾保险的基础蓝图，把原本由个别车企自发兜底的过渡性安排，引导到由监管、行业与保险机构共同参与的长期机制上来。
从现有车险整体运行结果看，新能源车险已经显现出负担加重的趋势。2025 年，全国新能源车险保费收入接近两千亿元，但承保端出现了数十亿元的亏损，高赔付车系数量也在增加，部分车型赔付率甚至超过了百%。在这样的行业环境下，智驾险到底会成为带来精细化管理与风险分散的新增长点，还是加剧赔付压力的新增变量，很大程度上取决于制度建设能否跟上技术发展的速度。仅靠车企单独兜底，无论是比亚迪的直赔模式，还是华为的保险合作模式，都不能解决数据共享不足、责任认定缺乏中立机构、精算模型难以稳定的结构性问题。未来智能驾驶保险的成型，必须建立在打破数据垄断、构建独立责任认定机制和完善动态精算体系这三根支柱之上，而这三项都需要监管部门、行业组织、保险机构和车企共同参与。
对于普通消费者而言，目前可以参考的路径相对直接。如果最在意的是发生事故后责任扯皮时间过长、保费次年上涨等现实问题，那么比亚迪将系统责任事故完全从车主保险中剥离、由企业自己承担的模式，确实能够提供更强的确定性和心理安全感。如果更看重制度长期完善带来的稳定性，那么北京在智能网联新能源车险上的探索，以及围绕国家标准和可信数据空间建立起来的统一规则，正在为未来更成熟的智驾保险体系铺路。技术的进步可以让智能驾驶从可选配置变成主流功能，但要让风险真正被看见、被分担，需要保险条款持续完善、数据接口不断调试、标准文本逐步落地。只有制度建设的速度与智能驾驶的迭代节奏相匹配，智驾保险才能从目前的尝试阶段走向真正可靠的保障体系，让车企的兜底承诺不再只是营销话术，而成为嵌入行业规则之中的长期能力。
