隨著智能駕駛技術的迅猛發展，L2級輔助駕駛已成為新車標配，L3級有條件自動駕駛也逐步進入商業化試點階段。然而，公眾對于智能駕駛安全性的疑慮并未因技術進步而完全消散。反而，一個新的問題浮出水面：智能駕駛模式下發生事故，責任歸屬何方？保險公司是否愿意承保？車企如何證明技術的可靠性？

在此背景下，“智駕險”應運而生。從華為聯手賽力斯推出“智駕無憂服務權益”，到小鵬、小米、蔚來等車企相繼發布智駕保障計劃，智駕險的產品競賽悄然拉開序幕。然而，消費者對這一新生事物的態度卻呈現出明顯的兩極分化。

技術愛好者對智駕險表現出濃厚興趣，他們看重保障額度和服務范圍，愿意為創新產品買單。而普通用戶則更加關注價格和實用性，對附加保障的付費意愿有限。部分消費者甚至認為，購買智駕險增加了經濟負擔，尤其是在新能源汽車市場，車險價格本就偏高，疊加智駕險費用無疑會更高。

智駕險目前仍處于早期探索階段，主要分為兩類模式：車企與保險公司合作的“補充保障”和車企自營的“全鏈條服務”。主流選擇是與保險公司合作，如小鵬智駕險由多家保險公司聯合承保，賽力斯與平安產險攜手，蔚來則選擇太平洋保險作為合作伙伴。保險公司提供承保框架，而賠付路徑多由車企主導。

然而，智駕險并非傳統意義上的車險，用戶無法單獨購買，它更像是財產險體系中的“產品責任險”。本質上，是在產品使用中出現系統問題后，由車企承擔部分責任風險。例如，小鵬汽車的智能輔助駕駛安心服務要求用戶必須先購買小鵬保險（交強險+商業險），才能獲得購買入口。智駕險產品大多采用首年免費贈送、次年付費續訂的推廣策略。

在法律層面，智駕險的推出也面臨一定挑戰。根據《保險法》規定，商業保險業務只能由依法設立的保險公司經營。因此，汽車企業推出的包含事故賠償的保障服務存在法律定性問題。業內通常采取以服務權益形式覆蓋自動駕駛風險、通過責任劃分限定賠償范圍、設置免責條款降低風險等方式進行風險管控。隨著自動駕駛事故認定標準的逐步規范，這類業務模式的合規性將面臨更清晰的法律判斷。

在產品設計上，智駕險普遍聚焦智能行車和泊車功能，但保障細節差異顯著。賽力斯的“智駕無憂服務權益”覆蓋了智能泊車、高速領航等8個核心場景，保額根據不同車型而有所區別，最高保障金額達500萬元。其創新之處在于采用“車企先行賠付+保險公司追償”的模式。小鵬汽車的“智能輔助駕駛安心服務”以年費239元提供最高100萬元賠付，覆蓋“NGP退出后5秒內”的責任空窗期，直擊人機接管時的事故高發痛點。

智駕險在責任劃分上面臨的復雜性遠超傳統車險。自動駕駛系統與人類駕駛員之間的控制權動態轉移構成了責任界定的灰色地帶。以L2級輔助駕駛為例，雖然系統可以完成加速、轉向等操作，但法律仍要求駕駛員隨時準備接管。這就產生了一個關鍵矛盾：當事故發生在系統發出接管請求后的短暫時間內，責任該如何認定？小鵬汽車提出的“NGP退出后5秒賠付”策略試圖用時間窗口來劃定人機控制權的轉移界限，但這一設定的科學性仍有待驗證。

數據控制權是智駕險產品設計中最關鍵的博弈要素。與傳統車險依賴靜態數據不同，智駕險的定價需要融合系統性能數據、用戶行為數據和環境數據等動態數據。這些數據共同決定了一場事故的成因，也影響賠付責任的最終歸屬。特斯拉的UBI保險之所以能夠實現精準定價，正是因為它完整掌握了這三類數據并建立了實時的風險評估模型。然而，在國內大多數車企的數據體系尚不成熟的情況下，精準定價與高效理賠面臨挑戰。

數據博弈還體現在理賠環節的透明度問題上。當事故發生時，責任判定高度依賴系統記錄的數據日志，但這些數據的解讀權往往掌握在車企手中。作為利益相關方的車企同時扮演著事故責任認定者的角色，這種雙重身份難免引發公正性質疑。為了解決這一問題，建立第三方數據監管機構、推動制定統一的數據標準和共享機制、進行法律層面的改革等方案被提出。

特斯拉和奔馳分別代表了兩條技術路線下的保障方案。特斯拉在美國推出的UBI車險依托車輛傳感器數據實現動態定價；奔馳在德國則針對L3級自動駕駛推出責任險，由車企直接投保，用戶無需額外付費。這些案例揭示了一個共同趨勢：智駕險的本質是車企用技術信用為產品安全性背書的新型保障體系。