全球汽车产业正快速步入以电动化、智能化为主的转型升级时代，产业格局正在加快重塑和调整。处于科技发展和产业变革前沿的智能驾驶，作为战略性新兴产业的重要组成部分，其发展对于促进国家科技、经济、社会、生活、安全及综合国力有着重大的意义，能够对社会和经济发展带来非常大的影响力。智能驾驶正在改变移动出行生态系统，为人们的出行提供更多的选择，使越来越多的人开始享用智能驾驶汽车的乘坐服务，这会在很大程度上使整体运输需求大幅增加，将重塑人们的出行模式。

智能驾驶将重塑人们的出行模式

（一）智能驾驶特征

智能驾驶不是人工驾驶的补充或添加，而是全新的设计，是重新定义汽车的界面。智能驾驶也不是无人驾驶，无人驾驶是智能驾驶发展的最高形态。智能驾驶集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术，是集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，可以协助人进行驾驶，并可以在特殊情况下完全取代人自动驾驶。

（二）智能驾驶发展进程

智能驾驶已有很长的历史，20世纪50年代至60年代，美国、德国、英国、日本就开展了智能车辆技术的研究，相继取得了突破性进展，在行驶中自如换挡、路径跟踪和避障、侦察监视及目标搜索、高速公路上跟踪车道白线和自动超车、新一代视觉系统、不同路况下行驶的运算处理等方面，展现的成果巨大。我国在20世纪80年代末开始研究智能汽车，历经第一、二、三、四代样车演示，2011年国防科技大学和一汽研制的HQ3首次完成从长沙到武汉的高速全程无人驾驶实验，2015年末IT企业百度的自动驾驶汽车完成北京开放高速路的测试。自2017年底至今，随着北京、上海、广州、深圳、重庆、湖南等各省市先后发布自动驾驶路测法规，智能驾驶汽车开始驶上街头进行测试。这场汽车供应链的智能变革，正加速到来。到2025年，全世界智能驾驶汽车保有量就会突破60万辆。

（三）智能驾驶的分级

智能驾驶发展规划可以划分为六个阶段，也就是0-5等级。

0级属于无自动驾驶（传统驾驶）。驾驶人员全权操控汽车，能得到干预系统的辅助（如自动紧急制动系统在特定情况下会为司机提供帮助）。

1级属于驾驶辅助。在特定情况或限制条件下，能持续提供转向、加减速和自动控制（自适应巡航控制系统属于该级别），其他驾驶操作都由驾驶人员负责。

2级属于高级驾驶辅助（是一系列驾驶辅助系统的集合）。该系统通过雷达、摄像头等传感器感知周围环境，运用算法做出行为判断，以提醒驾驶者或直接控制车辆的方式避免碰撞。在特定情况或限制条件下，通过驾驶环境对方向盘和加减速中的多项操作提供驾驶支持，其他驾驶操作都由驾驶人员负责。在系统与驾驶员的智能交互上，一旦有行人靠近车辆，无论其在什么位置，也无论其在不在驾驶员视野中，系统功能都可以做出行为判定并警示驾驶员。

3级属于有条件的自动驾驶。在一定条件下由自动驾驶系统完成所有的驾驶操作，系统运行时，驾驶人员通常无需进行干预。系统提示需要，驾驶人员提供应答或接管。

4级属于高度自动驾驶。除了某些特殊情况，一般无需驾驶人员干预，由自动驾驶系统完成所有的驾驶操作（通过智能传感系统感知路况，依靠计算机系统进行自主规划决策，并完成预定行驶目标）。只要有地图的地方,该类汽车都能实现完全自动驾驶。

5级属于完全自动驾驶。只要驾驶人员能够驾车行驶的地方，均可以由自动驾驶系统自主完成所有的驾驶操作（包括所有可通行的道路和环境条件），任何时候都无需驾驶人员干预。

未来车辆将一步步升级，直至实现5级别的全天候全地形自动驾驶。

（四）智能驾驶的一些技术构成

1.传感器。传感器主要包括雷达（智能驾驶汽车在行驶时，其探测能力必须覆盖一切盲点并提前阻止事故的发生。激光雷达对环境的感知具有精确度高、测距测速能力强、适合极端光线条件的特点，是智能驾驶至关重要的组件）、摄像头（通过红外摄像和普通摄像两种技术完成道路环境的收集）、北斗导航系统（所采集的路况信息通过网络传输实现定位）。用传感器全副武装的智能驾驶汽车，通过网络采集并接收信息（主要包括：天气和路况、是否有事故发生、车辆周围的障碍物和移动物体等），这些信息数据或由车载计算机分析处理并实时决策，或回传到云端处理后再指导车辆下一步行动。

2.控制器。接入不同传感器信号并进行对信号的分析和处理，主要作用是进行数据融合、决策控制、协调各个执行机构。

3.执行器。是智能驾驶实现所有预期功能的基础，通过操纵方向盘、离合器踏板、制动踏板、油门踏板及换挡杆、点火机构，实现速度控制、方向控制和安全控制（对纵向的动力总成和刹车系统、横向的转向系统进行融合控制）。

4.地图。智能驾驶汽车上由传感器生成的地图，可以提供道路环境的实时图片等，因为道路状况不断改变，地图需要实时更新。地图传输的高精度定位数据，不但为智能驾驶系统及驾驶决策提供数据辅助，还有助于提升驾驶安全性并缩短行程耗时。

5.软件和算法。智能驾驶的核心部分是软件和算法，特别是运算能力。智能驾驶系统对终端运算能力有极高的要求，车速越快，对运算能力要求越高。运算过程必须在瞬间完成，要比人类实际更快，即低于2毫秒（驾驶过程中的安全问题都是以毫秒计算，越高的反应效率越能够有效降低危险系数）。

（五）智能驾驶共享出行方式

相关机构调查数据预示，到2030年，智能驾驶（主要是高级阶段的无人驾驶）出租车销售将达2600多万辆，约占汽车销售的12%。智能驾驶与共享出行的结合，将极大改变共享汽车发展环境。共享出行是智能驾驶的催化剂，智能驾驶提升共享出行的服务价值和效率，这使智能驾驶共享汽车成为必然趋势。智能驾驶汽车的共享化，将会给交通效率及城市生态带来积极的变化，在不增加总资源消耗的前提下，通过技术革新的手段释放大量的闲置汽车资源，提高汽车使用率。而共享驾驶业务，也将有助于降低智能驾驶汽车的成本。智能驾驶共享出行方式，可以成为解决城市交通拥堵的有效途径，并能够深度实践低碳化、高效化社会发展理念。

（六）车路协同

智能驾驶汽车面对的路况越来越复杂，因此探索车路协同势在必行。车路协同是智能驾驶落地的一个必备条件，不仅实现车与路之间的通信，还要让车“知道”路上发生了什么。这首先需要在路上安装感知基站，提高路测的感知能力（路侧先对路面的整体情况做识别及判断，再将信息无缝传递给行驶在路上的单车），帮助车辆更好地识别周边环境，如检测远处或盲区的障碍物。其次是通过路测感知到的信息（包括其他车辆主动提交的信息），掌握整个路段的全面信息情况，进而对每辆车的驾驶系统做更多的规划。再次是让道路满足未来无人驾驶汽车的各种需求，设计规划要考虑无人驾驶专业车道、标识及区分有人驾驶车辆与无人驾驶车辆的新的标志标线。另外，路的智能化，是车端智能的有效补充，可以使车的驾驶更安全，并通过集约式的建设来降低车的成本（可进一步解决单车智能存在的安全隐患，从而为单车使用的传感器节约一定成本），同时路边感知基站的成本由多辆车分摊，这会让整个智能驾驶系统的成本显著降低。车路协同是“智慧的车”与“智能的路”的有机结合，构建起人-车-路的全域数据感知的智能路网，将在智能交通方面发挥积极作用（例如，能够有效治理和改善交通拥堵等问题，使出行更加畅通）。

智能驾驶尚需解决的问题

（一）单车智能的局限

1.目前的单车智能因为自身传感器等的局限，尚未达到安全的要求。例如，车身传感器由于高度的限制，观察不到周围环境里障碍物后面的情况；尤其在车速高的时候，车身传感器观察得不够远。再例如，激光雷达在工作时受天气影响较大，在浓雾、大雨、大雪、浓烟等天气里，衰减会急剧加大，传播距离也会受到较大影响；大气环流还会使激光光束发生畸变、抖动，进而直接影响激光雷达的测量精度。还有，打雷、潮湿等因素也可能会导致系统软件发生错误输出；对木质或塑料物体、铺满落叶的道路、不清晰的道路标线等可能识别不到位。

2.并线、变道、左转等复杂情况处置，以及建筑工地等复杂地域行驶，目前对智能驾驶系统来说还是弱项。

3.正确理解他人意图并作出预测及合适的反应，是智能驾驶汽车需要解决的一大问题。例如，在狭窄的街道上车与车相遇，哪辆车先过？再例如，并线时，是让另一辆车先过，还是自己的车直接并过去？这个过程中会有很多信号参与，还涉及现场驾驶员的习惯。

（二）单车智能组件昂贵

现在的单车智能为了让车辆可以处置不同的情况，装载的传感器和计算单元都很昂贵（例如，目前智能驾驶汽车配备的激光雷达阵列售价普遍在7.5万美元左右），使得智能驾驶的成本很高。

（三）车载激光雷达的部件太多

为保障消费者安全，对车上的激光雷达可靠性要求非常高，但激光雷达的部件太多，使得要达到高可靠性标准，较为困难。

（四）对能耗要求高

智能驾驶汽车为了有较好的驾驶体验，对能耗的要求较高。如果能耗低，就会导致车辆续航降低，使驾驶体验受影响。

（五）可能发生宕机

智能驾驶发生宕机的可能性虽然低，但从概率上看却是难以避免的。若智能驾驶状态下一旦发生宕机，又恰巧前方有障碍物或行人，就可能导致交通事故。

（六）缺乏功能安全措施

从当前路测的智能驾驶汽车情况看，还都没有双机备份的安全设置，没有安全认证体系及第三方认证机构，也没有安全标准。对智能驾驶汽车的功能安全，相关措施尚缺乏。

（七）智能驾驶尚未纳入法规

目前，智能驾驶问题还没有纳入《道路交通安全法》，现有的《道路交通安全法》明确机动车必须由合格的驾驶员按规定进行驾驶。而智能驾驶领域在道路交通设备、指挥或引导方面尚处于空白（或建设中），智能驾驶在加速发展，若法规盲区未能很快解决，可能让智能驾驶（特别是自动驾驶）成为一种危险，一旦因这种危险造成严重后果，车主或驾乘者大概要被法律问责。

智能驾驶背景下汽车保险行业如何发展

（一）汽车保险的角色将发生巨大转变

智能驾驶汽车的出现，意味着车辆及拥车模式的颠覆性改变。这会导致汽车保险的角色发生巨大转变，汽车保险必须接受新的安全议程，要针对用户的保险需求开发多种解决方案（例如，可能出现自动驾驶汽车和非自动驾驶汽车同路混行的景象，需要相应的方案加以解决），而保险公司或将从卖汽车保险变为汽车风险管理与风险消减的机构。

（二）车险要在智能驾驶领域预先布局和加快落地

智能驾驶技术在拓展产业边界的同时，也拓展了车险产品服务的边界（例如，由车险演化的各种不同形式的保证保险、信用保险、责任保险以及一些新险种），勾画出未来车险发展的全新蓝图。车险要在智能驾驶领域预先布局和加快落地，在智能交通革命中抢得先机，并做好深耕智能驾驶领域的准备，运用保险的专业服务技术及行业资源打造智能驾驶的保险服务高地。

（三）车险要为智能驾驶新生态提供服务价值

智能驾驶汽车服务链追随其产业链，正在推进跨产业的融合。对于汽车保险行业而言，无论处于该服务链的哪一环，只有将自身的服务价值很好地提供给智能驾驶这一汽车的新生态，就能在未来的汽车保险发展趋势中立于不败之地。

（四）车联网技术促进车险业务发展

智能驾驶是“智能制造”和“互联网+”时代的产物，其智能化、信息化离不开车联网技术。车联网技术为保险公司提供了新的机遇，联网汽车让保险公司能够更频繁的接触客户，这会大大促进车险业务发展，使车险服务链条延伸，并带动其他保险业务。虽然车联网用户目前还主要是年轻群体，但民意开发前景十分广阔，保险公司的期望值也挺高。

车联网技术和行车记录仪使用会越来越普及（在普及速度上，行车记录仪要比车联网技术快得多），涉及事故的客观信息也会越来越丰富，这将使事故的责任划分更加明确。由此带来的是，车险的整个理赔流程水平将大大提升，而且各种各样的骗保现象将被逐渐抑制。

(五) 车辆事故保险可能大幅缩减

由于智能驾驶车辆的安全功能大幅提升，可以很大程度减少车辆交通事故，从而也减少了保险公司的损失。这一方面让保险公司看好智能驾驶带来的巨大利益，另一方面却使保险公司担忧随之而来的车辆事故保险可能大幅缩减。因为用户缴纳的智能驾驶汽车事故保险，相较缴纳的传统车辆事故保险，大幅缩减将是大概率的事（车辆交通事故率降低，其保险需求自然会降低）。智能驾驶时代的车险保费将大幅下降，看来毋庸置疑，当然这是一个渐进的过程。这种前景，可能使保险业面临一场大洗牌。

(六) 风险责任主体发生转移带来的车险复杂性

在智能驾驶条件下，驾驶人员发生事故的几率并不高，发生事故几率高的应是相关服务软件或车辆本身。也就是说更多情况下，造成交通事故的不是驾驶人员，而是汽车的制造商、技术提供商或传感器制造商。这就使交通事故风险责任主体发生了转移，主要责任不属于车主（或驾驶人员），属于汽车制造商、技术提供商或传感器制造商。面对这种变化，车险的诸多险种何去何从，如何应对新的复杂风险状况，如何开发与之相匹配的新险种，都需要保险公司很好考量研究。

（七）车辆保险将应对驾驶员的年龄变化

智能驾驶会大大减少驾驶人员的体力、精力消耗，从而改变驾驶人员的年龄限制。例如老年人的驾驶活动将会大大拓展，其对车辆的需求也会大大增加。这就需要车辆保险根据新的情况，对智能驾驶的驾驶人员年龄分布变化做出相关反应。

（八）车险赔付压力加大

虽然智能驾驶时代的车辆交通事故频率将大幅降低，但并不意味着车险赔付费用也将会迅速拉低。很可能相反，因为智能驾驶车辆一旦出事故，复杂的车辆智能系统维修将产生高昂的成本；尤其是维修所需的进口零部件，还有货币的贬值因素等，都会推高维修成本。车辆维修成本升高，自然导致车险赔付费用增加。再有，人身伤害的赔付费用将不断上涨，也加大了车险赔付压力。另外，智能驾驶车辆发生事故，无论最终责任属于谁（可能是汽车制造商或软件提供商，也可能是公路管理机构），保险公司极为可能先垫付赔偿金，然后再根据相关法规对责任的划分去进行追偿。

（九）智能驾驶共享出行下的保险服务新模式

随着智能驾驶技术的发展，国内首批自动驾驶出租车将在长沙规模化落地测试运营，预计2019年规模达到百辆。长沙还将打造Apollo Bus智能公交示范路线，推动公共出行的智能化升级。这是共享经济影响的体现，也是智能驾驶发展应用的一大趋向，而打车服务和共享汽车等交通方式，正在被目前的年轻一代人广泛接受（他们的买车欲望不像其父辈那样旺盛）。面对这种态势，保险公司需要做好相应准备，要不断创新产品和服务，让保险担当好“赋能者”的角色，在这一转变过程中为社会提供充分的风险保障。

在共享经济背景下，乘客的用车模式呈现为频繁换车趋势，这将会快速增加短期保险需求。该模式的重中之重是数据，驾驶数据的可移植性变得极为重要，人们获得满意的体验，会很愿意分享自己的数据。而这些数据的搜集和使用，不仅能为保险公司提供新的机遇（帮助保险公司直接接触客户），还能让更多的客户通过对相关数据的掌握而直面保险公司获得所需的服务。

（十）风险防范机制和安全政策必须提前到位

有网络连接，就会有网络风险。智能驾驶依靠网络导航、传感器、智能交互系统等，因此车险要充分关注新诞生的网络风险（例如，传感器受天气等影响而异常、系统可靠性或稳定性出问题、黑客入侵控制汽车等），必须将风险防范机制和相关安全政策提前到位。尤其针对黑客要高度防范，防止因黑客事件给保险公司、汽车制造商和软件提供商带来责任风险。

总之，智能驾驶时代正在加速到来，谁抢占了战略先机，谁就在新旧经营服务模式转换上、在高质量发展上赢得了主动。智能驾驶对保险业来说，是一大挑战，也是一大机遇。车险在这一巨大变革中要有主动应对意识，在谋划、措施、解决各类问题方案、运行路径等方面要打好提前量，有预见性地推进针对智能驾驶的保险业务，让智能驾驶成为保险业更好发展的推进力。