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2026年04月03日 09时10分53秒
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近日，智能驾驶领域传来多个重磅消息。一是北京在全国率先启动智能网联新能源汽车商业保险产品开发应用；二是中国自动化学会发布了两个关于自动驾驶的系列标准。

智驾保险的推出为智能网联汽车产业发展提供了制度保障。（受访单位供图）

　　深圳商报首席记者 陈小慧

　　近日，智能驾驶领域传来多个重磅消息。一是北京在全国率先启动智能网联新能源汽车商业保险产品开发应用；二是中国自动化学会发布了两个关于自动驾驶的系列标准。

　　这两则内容，和技术突破无关，指向的是制度保障。近年来，智能网联汽车产业迅速发展，L2级辅助驾驶已大规模普及，首批L3级有条件自动驾驶车型获准入许可。然而，技术跑得越快，规则上的“配套”也需重视。比如，当智驾车辆发生事故时，现有车险能否适配？责任如何划分？这就需要相关标准体系来支撑。

　　可以看到，如今智驾行业，不仅是技术上的“硬实力”竞争，更是在标准、数据治理、责任划分、保险等方面“软实力”上的竞争。一个全域智能的智能驾驶生态正在形成。

　　为何推出智驾保险？

　　当前，智能网联新能源汽车产业已成实体经济与数字经济深度融合的重要领域，逐步进入规模化落地与商业化运营的新阶段。“十五五”规划纲要也提出，要加快智能网联新能源汽车等战略性新兴产业发展，扎实推进智能驾驶等关键技术创新。

　　然而技术发展，也需要配套制度跟上。记者注意到，今年全国两会，有不少代表委员都关注了智能驾驶的法规、管理等方面内容。比如，全国人大代表、小鹏汽车董事长兼CEO何小鹏带来了关于加快推动自动驾驶技术从L2跨越到L4，完善法规与管理政策的建议。全国人大代表、长安汽车董事长朱华荣也建议推出适配自动驾驶的保险产品。

　　在深圳市人大代表、广东省律师协会副会长张弢看来，北京推出智驾保险，核心是传统车险已经无法适配智能驾驶的新场景、新风险。

　　“推出智驾保险，一是补齐制度配套短板，让规则跟上技术速度；二是提振市场信心，让消费者敢买、车企敢推，加快L3及以上级别智驾车型规模化落地；三是推动智驾行业与保险行业双向赋能，用保险数据识别风险，反馈车企优化技术，形成‘技术提升—风险降低—保费更合理’的良性循环。”张弢说。

　　“智驾险”有哪些特色？

　　据了解，北京率先推动开发的专属保险产品，将覆盖从L2到L4不同级别，明确将智能驾驶导致的交通事故风险纳入保障范围，并扩展至软硬件损失等新型风险；同时，在总体框架上坚持“总体稳定、部分优化”，以现有新能源车险体系为基础进行升级。

　　对于L2级别辅助驾驶车辆，为稳妥开展先行先试，专属产品初期主要适用于新能源新车，车主在京购买新车后可自行选择购买专属产品或现有车险产品。按照“成熟一批、上线一批”的原则尽快推进汽车企业和保险行业完成系统改造和数据交互，由北京保险行业协会分批次公布专属产品适用的汽车企业和特定车型。

　　对于L3、L4级别自动驾驶车辆，在北京地区依法依规开展测试或取得正式上路资质的车辆均可适用专属产品。

　　对行业有何启示？

　　“北京推出智驾保险，通过专项保险产品的开发，为智驾产业构建起风险兜底的制度屏障。这一举措不仅能打消消费者的购车顾虑，加速智驾车辆的市场渗透，更能为车企研发提供稳定的外部环境，推动行业从技术攻坚阶段向商业化落地阶段平稳过渡，同时也为全国范围内的智驾保险体系建设提供可复制的样本，促进整个智能驾驶行业的规范化发展。”中国城市发展研究院投资部副主任袁帅近日在接受记者采访时表示。

　　当前，智能网联汽车产业正加速发展。深圳近年来的智能网联汽车产业更是呈现爆发式增长。数据显示，深圳的智能网联汽车集群规模突破8000亿元。

　　“深圳智能网联汽车产业集群优势明显，有条件先行先试。建议用好深圳特区立法权，制定《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》配套细则，明确数据使用、责任划分、事故处理规则，为智驾保险落地提供法治保障。同时，探索大湾区保险一体化，推动大湾区智驾保险规则互认、跨区域通赔，解决跨境运营保障难题，助力打造世界级智能网联汽车产业集群。”张弢表示。

　　智驾将“驶”向何方？

　　展望2026，智驾行业有哪些趋势和机遇？在袁帅看来，进入2026，技术与制度的双重成熟将推动产业进入规模化发展的关键期。一方面，L3级自动驾驶的应用场景将进一步拓展，从高速路、快速路向城市复杂场景延伸，L4级自动驾驶也有望在特定区域实现商业化运营；另一方面，随着标准体系的不断完善、保险等配套制度的落地，智驾行业的发展环境将更加清晰，资本与人才的涌入将加速技术迭代与产业融合。

　　不过，袁帅也指出，当前要实现全域智能的智能驾驶生态，仍存在诸多不足。标准体系虽已起步，但不同地区、不同主体之间的标准尚未完全统一，数据共享与治理机制仍不完善，涉及用户隐私、数据安全等问题的规则还需细化；责任划分的法律框架尚未健全，当事故涉及多主体时，如何精准界定责任仍缺乏明确依据；车路协同的基础设施建设仍有差距，部分城市的道路智能化改造滞后，难以满足全域智能驾驶的场景需求。“唯有持续补齐这些短板，才能推动智能驾驶生态向全域智能的目标稳步迈进。”