FT：自动驾驶让车险业走向何方（组图）

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自动驾驶系统在商用过程中一定会出现交通事故。受害者需要等待旷日持久的诉讼来证明产品缺陷并拿到赔偿，这是非常不人道的。

自动驾驶作为人工智能领域最有前景的应用类型之一，已经在磕磕绊绊中发展了超过十年。从目前的路测情况来看，自动驾驶技术已经达到了接近实用水准的技术成熟度。今年2月份加州交通管理局公布了各个车厂/公司自动驾驶车辆在加州的路测情况，其中的领头羊Google公司Waymo在一年中仅发生了21次人工接管(disengagement)。按照路测里程计算，平均每3万英里(约4.8万公里)发生一次人工接管，这比其2019年的人工接管平均行驶里程要高出一倍。

令人鼓舞的是，Waymo最大的竞争对手通用汽车公司的Cruise车型也取得了类似的成绩，人工接管平均行驶里程也接近3万公里。这说明自动驾驶业界整体技术水平和系统的可靠性又有了进一步提高。

在自动驾驶技术接近商用之际，业界面临的最大挑战并不单纯是技术本身，而是在应用时如何构建一个各方都能接受的商业模式。考虑到自动驾驶系统在路测或实际使用时已经出现了两起致人死亡的事故--分别是2018年在加州山景城的Tesla Model X撞车事故和2019年Uber在亚利桑那州路测车辆撞死行人的事故，商用时最大的挑战之一在于如何解决自动驾驶应用带来的人身财产损失赔偿。

和传统汽车不同的是，L4及以上的自动驾驶汽车在特定的场景下是无需人工干预的。这就意味着从L4级开始，事故的责任主体就可能不再是驾驶员，而是车辆/自动驾驶系统本身。在这种情况下，如何划分责任范围、赔付标准以及对于整个车险行业的影响就值得深入考虑。

总的来看，未来随着自动驾驶的全面应用，我们认为车险行业将随之产生分销模式改变、全面数据支撑下的保费计算和按需使用等多种变化。

分销模式改变——从2C到2B

目前的家庭乘用车市场中车辆保险是以2C的方式销售并提供服务的：个人车主根据保险需求和价格选择保险公司。保险公司根据车主的人口地理信息、使用需求和车辆情况确定保险价格。保险公司最终提供的是驾驶员的错误和疏忽导致的人身与财产的损失赔付。

进入自动驾驶应用的阶段，驾驶员在部分时间内对车辆完全放弃掌控权，而自动驾驶系统代之成为安全行车的核心因素。因此保险公司需要和车厂及自动驾驶系统提供商紧密配合，按照车型、系统成熟度和实际应用数据共同确定合理的保险费率。

在这种应用场景下，影响出险概率和赔付风险的核心因素已经从驾驶员转移到了自动驾驶系统上。此时和保险公司谈判确定保险费率的就不再会是最终用户，而是车厂/自动驾驶系统提供商。车厂则成为“一揽子”服务提供商，在最终用户依照自动驾驶系统使用规范的前提下，向最终使用者提供包含保险服务的增值服务。最终保险的分销不再是2C，而是转为2B--即车厂完成对接保险公司确定保险服务的边界和费率。车厂随之再以额外付费服务的形式向最终使用者收取，成为纯粹的2B或者B2B2C的模式。

全面数据共享下的保费计算——从事后到全程

传统的车辆保险是以概率统计为基础，通过整体的事故率和赔付金额总量，计算出针对不同驾驶人群的费率。这种传统保费计算方式是基于事后统计，且无法区分不同驾驶习惯下的理赔风险。

随着保险行业数字化转型的深入，目前一些保险公司已经要求最终用户在车上安装智能数据采集设备并上传数据，通过收集驾驶人驾驶习惯数据来确定更为个性化的保险费率。

到了自动驾驶时代，整个汽车就是一个巨大的智能数据采集设备。从发动机的工作状态到周围路况的拥挤程度，自动驾驶系统都会事无巨细地进行数据采集并上传到云端供车厂/自动驾驶服务提供商进行分析和系统优化。这就意味着一旦发生交通事故，保险公司有机会拿到从事前、事中到事后的全套系统数据，并和车厂/自动驾驶服务提供商一起坐下来分析事故原因，并准确的划分每一次的事故责任。

未来车厂/自动驾驶服务提供商在进行系统升级和安全措施优化时也需要邀请保险公司一起参与，让保险公司在自动驾驶技术升级应用中承担更为重要的角色。

数据全面共享带来的一个额外的好处则是对于保险欺诈的打击。由于可以收集到基于时间线的完整数据，做假带来的保险欺诈将非常困难。保险业在评估风险，定价及保险理赔和侦查欺诈方便将取得前所未有的优势。根据Allstate的数据，美国车险用户每年保费开支中的350元是保险欺诈带来的额外成本。自动驾驶系统的全面应用将大大降低保险欺诈对车险行业的影响。

按需使用

对于完全依赖后台云服务支撑的智能设备来说，“购买”其实是一个存在于用户大脑中顽固的错觉。用户是为有限时间内的服务付费的。一旦服务期满不再续费导致没有云服务支撑，智能设备就没用了。所以智能设备其实只是云服务在用户前端的交互窗口，背后的云服务才是真正提供使用价值的主体。因此面向智能设备及服务最合理的收费模式是“订阅”，用户按照使用时长/用量来付费。

自动驾驶汽车作为未来最大的家庭智能设备，也很有可能会最终演进到“订阅”的付费模式上：当你购买了自动驾驶汽车，相关的自动驾驶、导航、车载娱乐和其它服务都将以月费/年费的方式“订阅”。

和自动驾驶一样，保险服务同样是和使用时间/行驶里程完全正相关的服务类型。根据当前的天气状态、路况状态、车速车况，保险公司会核算出综合费率，并根据用户的使用时长计算得到此次出行的总保险成本。最终保险服务将和油费/电费、自动驾驶服务等其它服务一样成为按需使用，按用量计费的服务模式，以便真正把保险和使用行为关联在一起。

世界卫生组织估计每年有135万人死于道路交通事故，同时还有5000万人在交通事故中受伤。全部交通事故中约有95％是人为操作错误或疏忽引起的。在这种情况下，自动驾驶汽车有可能是减少道路交通伤亡最重要的解决方案。我们可以想象，在全面应用自动驾驶系统之后，交通事故的死亡、受伤和财产损失将大量减少。与此同时，海量的驾驶时间将被节省出来从事更有意义的活动。

虽然自动驾驶系统比人类驾驶员要安全得多，但在全面应用时会面临一些特殊的挑战，其中最重要的就是产品责任诉讼。

在加拿大，单纯的交通事故很容易划分责任并作出赔付决定或了结诉讼。而涉及到产品责任的诉讼更为复杂，可能需要更长的时间才能最终解决。加拿大保险局的数据显示，产品责任诉讼比车辆碰撞索赔案的结案时间平均要多2-4年。考虑在全社会逐步开始使用自动驾驶系统的过渡时期，传统驾驶员操作和自动驾驶车辆共享道路时，如何划分碰撞责任将变得更加复杂，所需时间也会更长。

在涉及自动驾驶汽车旷日持久的索赔诉讼中，伤者如何能够快速得到治疗，护理和相关的经济支持，就成为监管机构必须要面对的问题。尤其在自动驾驶应用初期，大量的交通事故将需要庞大的专家团队去逐一分析和裁决，这更将导致诉讼处理时间被不得不拉长。

震惊全球的高田安全气囊案就是产品赔偿责任诉讼赔偿的一个典型案例。日本高田公司供应全球各个车厂的安全气囊组建存在产品设计缺陷。最初的驾驶员受伤案例和产品被质疑发生在2004年，此后越来越多的车厂被牵入此案。相关的法律机构花了十多年的时间才完成报告归档。直到2016年高田气囊的产品缺陷才被最终确定，并开始大规模召回。2017年高田公司无力支持巨额债务，在美国申请破产保护。高田安全气囊召回的成本最终由各个车厂自行承担。

自动驾驶作为人工智能的典型应用，其产品缺陷认定的难度将比安全气囊组件复杂得多。如何在涉及产品责任诉讼时能够快速帮助受害者就成为一个突出的矛盾。

目前主流的意见之一就是兰德公司(RAND Corporation)提出的无过失保险(no-fault insurance)方式，即在自动驾驶系统发生事故后，由用户自己的保险公司承担赔付责任，并且无权提起产品责任索赔，以替代现有的汽车保险的责任索赔制度。

其实类似的无过失赔偿制度早在几十年前就已经在疫苗接种领域全面实施。从1989年开始美国着手建立《国家疫苗伤害支持与保护计划》(National Vaccine Injury Compensation Program)开始，通过国家组织的机制补偿为公共利益而受损的个人成为可能(详情请参见《疫苗带来新问题：优先、强制、歧视与伤害》一文)。目前世界卫生组织也在着手推进新冠疫苗在全球范围接种的无过失赔偿制度。

和疫苗接种类似，自动驾驶系统在逐渐推广商用的过程中，一定会出现自动驾驶系统交通事故的受害者。这些受害者需要等待旷日持久的诉讼来证明产品缺陷并拿到赔偿，这是非常不人道的。而从社会成本来说，自动驾驶的全面应用一定会大大降低交通事故带来的全社会总体损失。所以通过无过失赔偿制度，可以最大程度让全社会共同承担自动驾驶技术在逐步推进商用过程中造成的个案损失，并让受害者及时得到经济救助，从而加速自动驾驶技术商用的进程。

另一个需要无过失赔偿的重要原因就是黑客入侵自动驾驶系统导致的人身和财产损失。我们都知道，IT系统的安全设计是没有止境的。再完善的安全设计也会存在弱点，被黑客侵入和控制。在没有最终抓住黑客之前，由此引发的安全损失和责任认定有时候是很难判定的。只有通过兜底式的无过失赔偿制度，才能从根本上打消最终用户对于自动驾驶应用的顾虑，扫除自动驾驶全面应用的非技术壁垒。

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