2025年7月10-12日，2025中国汽车论坛在上海嘉定举办。本届论坛主题为“提质向新，智赢未来”，由“闭门峰会、大会论坛、技术领袖峰会、多场主题论坛、N场行业发布、主题参观活动”等15场会议和若干配套活动构成，各场会议围绕汽车行业热点重点话题，探索方向，引领未来。其中，在7月12日上午举办的“主题论坛八：智数赋能，‘智’检之道——汽车测试赋能产业高质量发展”上，中国汽车工业协会数据分会执行秘书长滕添益发表精彩演讲。以下内容为现场演讲实录：

大家上午好，我今天分享的是关于智驾保险，这个话题现在在行业很热。

目前其实汽车产品卖给消费者的时候，其实L2智能驾驶辅助系统现在渗漏率很高，现在国家也在工信部和公安部的推动下在做L3试点，马上今年会第一批发真正试点的车型，真正上铁牌在路上跑了。

我们看到在L2、L3推进过程当中，行业存在什么痛点？L3阶段我们的驾驶员其实是可以脱离驾驶任务的，汽车在开启有条件自动驾驶功能的时候如果发生了不可避免的交通事故的时候，后续的赔偿和相关的事故怎么处理，一直是摆在我们行业面前的一道难题。可以看到在行业里面，我们作为一个国家级的检测机构，同时我也兼任行业数据分会秘书长看看怎么利用数据解决这个问题。

在智驾保险推动过程当中调研了各个产业链相关方，有用户、主机厂和保司。

第一用户的痛点是什么？

1.出了事故以后担心，企业虽然说智驾保障了，我有权益，那是不是找一堆理由，最后不给我享权。

2.消费者对企业提供的数据真实性有质疑的。原来人开的车出事故之后车企不是事故相关方，有条件自动驾驶情况下车企是事故相关方了，你提供的数据能不能让人真正信服。

3.第三方进来的话，第三方的公正性权威性能不能经得起挑战

第二企业的痛点

1.站在车企的角度现在很多主机厂送的智驾保障权益，是要花不少成本的，主机厂希望能不能更便宜一些。

2.如何在发生交通事故以后不被用户理解成产品缺陷，在路上遇到鬼探头的情况下，不可避免发生一些事故，这种事故并不代表产品的缺陷。

3.如果重大事故产生舆情，包括需要深度查勘，甚至到司法鉴定过程，问题怎么解决。

第三是保司痛点，保司也有自己的诉求。

1.我在投保的时候怎么给企业智驾相关功能合理评定风险，如何准确定价。

2.如何避免智驾功能OTA之后的风险扩大。刚刚提到有一些OTA之后并不是完全风险下降的，有些场景下风险出现了倒退和提升，这种情况保司怎么鉴别，保司一般是没有能力评判智驾功能的安全性边界的。

3.最后是如果发生事故我怎么快速查勘，怎么降低成本。如果每起智驾事故都要经历非常复杂的线下数据调取流程，整个产业成本会非常高。

所有的痛点做了归结和梳理，最后归因到第三方要做的工作

1.包括了智驾功能的安全性评价，也是前面智驾验评过程当中要考虑的内容。

2.另外数据的验真，怎么解决企业数据安全的顾虑。

3.还有出现重大事故之后怎么做事故的快速调查和舆情处理。

那么整个行业来看，从去年11月华为鸿蒙智行推出了相关智驾保障权益之后，半年多时间有不少企业陆续推出了不同的智驾功能的保障权益，行业里面的方案基本上以鸿蒙智行的方案为蓝本推进的。对于第三方的一些技术要求，车企做了相关的梳理，总结来看主要是以下几个方面：

第一现在企业对第三方资质提升的要求越来越高。一般来说都需要国家级的相关资质来后续支撑它做相关服务。

第二车企内部比较复杂。数据不光来源一个平台，有些在智驾部门手里，有些在车联网部门手里，有些在新能源相关的部门手里。所以车企内部数字化系统的打通也是比较大的挑战。

第三数据的存证。怎么利用数据存证技术解决数据可信问题，也需要第三方给出解决方案。

第四享权判定也希望第三方做，这样避免车企跟保司智检之间出现扯皮。

第五极端事件的应对，它的应急响应方案怎么样，这个也是需要由第三方配合的。

针对以上需求我们给到了行业一个比较完整的解决方案，从风险评估到最后的数据协作，打通了从车企投保，到风险评估到保费测算，到数据上链，到保单签订，发生事故之后的数据验真，智能化分析，快速查勘，快速保险理赔，整个流程现在都打通了。后面我对风险评价和数据协作两方面做展开。

首先是风险评价。

我们针对车辆的系统安全、网络安全和财产损失三个角度对车辆投保之前进行相关评价指标建立体系。在车辆系统安全方面考虑三个方面的内容：

1.车辆辅助系统的功能到底安全性怎么样；

2.人因工程。驾驶员和车辆智检交互的接管的及时性、安全性，提示方式是不是合理等等。

3.车辆安全冗余。从这几个方面评价自动驾驶系统的安全性。

在网络安全方面结合《网安法》和《数安法》和《个保法》的要求，结合几个国家的强制性标准，我们从车辆端的测试到车联网平台端的安全这两个角度进行综合性评价，检验企业对于车辆网络安全能力。因为网络安全这个事非常重要，因为如果发生大规模的网络安全事件的话可能整体的安全性影响面就特别大，这块也是保司特别关心的点。

在事故快速查勘处理也做了不少工作。以案例来讲，2022年12月底在上海发生的一起特斯拉冲撞交警岗亭事件，当时还有一名交警在值班，当时吓坏了。这个事件必须认清责任，到底是一个普通的交通事故，还是刑事案件，当时司机下车的时候，坚称车辆他当时开启了智驾，智驾功能缺陷导致冲撞了岗亭，所以上海市当时的公安交警总队邀请我们做了深度调查，当时让我们的碰撞部门的工程师带着EDR读取设备到现场读取相关数据，车企也给了一份后台平台端数据，再结合现场查勘的路面有没有制动痕迹等等，从多维数据进行查证和比对。整个过程耗时非常长，花了两周时间完成整个事故的调查和报告的出具，最后还有各个相关方的座谈，最后把事故原因认定清楚，其实是驾驶员的误操作导致的，后来驾驶员也承认了他的误操作导致的交通事故。但是反过来想一下如果每一起智驾事故都这样走的话，那我们的社会成本会非常高，所以怎么利用车联网平台端的数据快速做事故的原因界定，是非常重要的。

在事故原因界定里有两个核心问题：

第一数据怎么验真；

第二怎么顾及到各方数据安全的需求。

首先在数据验真方面，我们利用了数据存证结合区块链技术保障后续企业在车联网平台端给出的数据，确保能够进行真实性验证。

第二利用隐私计算数据保证企业在数据不出域的情况下，实现算法的仿篡改，由此得到的结果第三方是可认可的，并且依据第三方出具的相关报告，给到保司和车企以完成后续理赔。

现在，整个数据的闭环和算法都是已经跑通的状态。

我们自建了数据存储平台和数据隐私计算平台，一整套架构去年完成搭建，今年具体给某些主机厂开始真正商业化交付，像长城汽车的魏牌智驾保险的第三方服务就是我们提供的，两个平台打通成了一个平台，可以更好提升用户体验，并且在我们的魏牌用户的手机APP端开设了相应入口，给我们客户更好做相关服务。

算法方面我们也做了不少工作。要想能够自动化地去出具事故判定的结果，这个时候需要找到碰撞时刻点，一些严重的事故车上有触发信号的，如果一些轻微的事故，实际上找这个T0点也是很难度的，我们做了相关研究，现在能快速找到T0时刻点进行轻微事故的分析，但是如果涉及严重事故会启动右边的小闭环进行深度调查，有必要的话有请司法鉴定的相关部门介入进来，一起参与深度调查。

我们的模型可以准确评估事故前后人车的状态，并且可以依据主机厂的特殊需求来进行算法的个性化定制和调整。

享权方案我们给到了主机厂和保司做了相应设计，整体来说现在整个享权逻辑也慢慢形成了行业共识，上周在上海我们开了一个标准的研讨会，主机厂对整个固化下来的标准内容得到了行业的共同认可。我们希望通过这样的实时化、自动化的数据协作方案，既保障企业的数据安全，又能快速实现数据可验真，防篡改，帮助我们的保司和车企能够更好地将智驾保障权益落地，提升赔付效率的同时降低成本。

整个技术方案在去年拿到了14个部委共同举办的“数据要素全国总决赛”的奖，我们获得了交通运输领域的“技术创新奖”，方案得到了各个主管部门的认可。

同时我们与多家主机厂都完成了实车技术验证，可以看到所有的车型在发生了相关的事故触发以后3分钟以内，可以在车企和保司端得到相关结果，比原来的两周大大提升了效率，也能够后续支撑一线公安、交警能够快速了解当时事故前后的人车状态，快速进行事故处理。

我们给到各方的结论有两类：一类是事故前后的简报。另外如果涉及深度的事故查勘会输出相关图表，供后续各方深度分析。

总体来说这套方案的可行性现在得到了充分验证，在多家主机厂都在试用。另外这样一个多元融合方案也得到了广泛认可，我们的团体标准也完成了向全行业公开征求意见，预计9月份正式形成送审稿正式报批，后续希望通过具体的方案支持各个主机厂更顺利的推出智驾相关的权益服务，也希望相关的技术方案能够支撑保险行业推动智驾保险产品更快落地。

谢谢大家！

（注：本文根据现场速记整理，未经演讲嘉宾审阅）