L3级自动驾驶上路试点，被拉进考场的不只车企，还有保险公司。

“在L2阶段，系统始终被界定为‘辅助驾驶’，车险逻辑本质仍是‘人驾风险管理’。而在L3阶段，只要满足运行设计域且系统处于接管状态，责任便不再当然归属于驾驶人，这直接冲击了传统车险以个人责任为中心的制度基础。”北京大学应用经济学博士后、教授朱俊生对新京报贝壳财经记者表示，L3并非L2的简单升级，而是将重塑车险的底层逻辑。

需综合多方面因素，包括车辆控制状态、驾驶员行为

2025年12月15日，工信部公布我国首批L3级有条件自动驾驶车型准入许可名单；12月23日，北京首批L3级高速公路自动驾驶车辆专用号牌正式发放；12月26日，我国首批L3级自动驾驶专用正式号牌车辆在重庆规模化上路通行。

因此，L3往往被认为是辅助驾驶与自动驾驶的分水岭。从L2跨越至L3，背后是事故责任主体划分的复杂化，如何使用技术、数据进行更清晰的事故责任界定，成为车险业务面临的主要挑战。

律商联讯风险信息中国区董事总经理戴海燕则认为，智能驾驶辅助系统涉及车辆制造商、传感器制造商、软件开发者等多个主体，一旦出现事故，责任可能分散在多个主体上，导致追责过程复杂。因此，L3级自动驾驶的责任认定需综合多方面因素，如事故发生时的车辆控制状态、驾驶员的反应时间和行为等。

保险理赔面临哪些挑战？

平安产险相关负责人对贝壳财经记者表示，总体来看，L3与L2的关键差异在于，在符合条件的限定场景中，车辆系统承担驾驶任务的程度更高，事故处理、风险评估和服务体系都需要随之升级。至于最核心的三项变化，首先，定责从“看现场”进一步走向“看现场+看系统状态”，对证据链提出更高要求；其次，定价逻辑从“以驾驶员差异为主”转向“以场景与系统差异为重要变量”，对精细化经营提出更高要求；第三，车主期待从“赔得快”升级为“更懂车、更懂系统”，服务体系需要同步进化。

该负责人进一步称，L3的风险暴露更依赖于具体运行场景与系统能力表现。除传统因素外，系统配置、软件版本迭代、使用范围（ODD）、用户使用习惯等都可能影响风险结构。同时，智能化车辆在维修环节可能涉及传感器、软件检测等新流程，对赔付成本与维修周期管理提出了更高要求。

戴海燕表示，L3级自动驾驶汽车的风险特征需考虑硬件可靠性、软件安全性等新因素，在无法获取车企数据的情况下，难以准确评估风险，导致保险产品定价困难。而车企共享数据又有可能引发数据安全和隐私保护的担忧，若数据被泄露或篡改，可能危及公共安全和个人隐私，也会干扰保险理赔的公正性。

要提前嵌入自动驾驶生态，而非事后被动承保

诸多挑战直接关系到传统车险以个人责任为中心的制度基础，保险公司如缺乏对自动驾驶技术及数据的理解能力，将难以完成有效的车险定责。

朱俊生认为，要适应L3的发展需求，保险公司必须在认知层面完成转型，从“以驾驶人为中心”的人险思维，转向“以系统为中心”的风险识别框架。这要求保险公司不仅要理解自动驾驶的技术边界和失效场景，还要重新认识责任在车主、系统和产品之间的分配机制。

第三，在产品层面，车险将不再是单一险种，而是逐步演化为车主责任险、自动驾驶系统责任险、产品责任险、网络与数据安全责任险等组合型保障方案，这对产品设计和组合能力提出更高要求。

平安产险相关负责人表示，围绕L3，将主要从三条主线推进，包括先试先行、风控与精算迭代及服务网络升级。公司将围绕智能驾驶可能涉及的关键事实要素，优化查勘定损与理赔流程的标准化与数字化能力，提升案件处理中对系统状态相关信息的理解与核验效率。“需要强调的是，理赔结论仍以交管部门事故认定、相关法律法规及保险合同约定为依据，但我们会把流程做得更清晰、更高效。”

“在业务切入点上，中小险企可聚焦细分责任领域、特定功能模块或明确的应用场景，而非覆盖全流程风险，例如参与自动驾驶系统责任险（B 端）、特定场景下（如高速公路、封闭园区）的运行责任保障，或围绕软件升级失败、功能中断、系统失效等新型风险提供专项保障，从而成为主机厂和科技公司的‘配套型风险管理者’。” 朱俊生表示。

编辑 王进雨

校对 杨利