受產(chǎn)業(yè)鏈上眾多公司的推動，智能駕駛和無人駕駛產(chǎn)業(yè)得到迅速發(fā)展，整個保險行業(yè)態(tài)勢急速明朗。根據(jù)美國波士頓咨詢公司（BCG）的預測，到2035年，無人駕駛汽車全球年銷量可達到1200萬輛左右，占全球汽車總銷量近10%。

　　剛過去的2016年，全球巨頭都對無人駕駛領(lǐng)域虎視眈眈，從傳統(tǒng)車廠寶馬、奧迪等，到互聯(lián)網(wǎng)科技企業(yè)谷歌、百度等都有強勢動作。近日英特爾斥巨資收購Mobileye，從ADAS技術(shù)切入智能駕駛板塊，成為又一家進入該領(lǐng)域的科技巨頭。早在2015年，麥肯錫出具的報告顯示：無人駕駛汽車將可讓美國事故數(shù)量減少90%！這種巨大的變化將為保險公司帶來全新挑戰(zhàn)，極低的出險率很可能完全革新車險市場的整個業(yè)態(tài)。

　　美國高速公路管理局將無人駕駛技術(shù)劃分為5個階段，分別為無自動化（L0級）、個別功能自動化（L1級）、多項功能自動化（L2級）、受限條件下自動駕駛（L3級）和完全自動駕駛（L4級）。目前市場正處于L0-L2階段，主要是ADAS（Advanced Driver Assistance Systems，高級駕駛輔助系統(tǒng)）的應用普及階段，其普及和融合既能促進單車的智能化，同時也是無人駕駛實現(xiàn)的基礎(chǔ)條件。伴隨著全球智能駕駛、無人駕駛的進程，以ADAS為核心衍生的商業(yè)模式和市場規(guī)模將遠超預期，其中ADAS與UBI相結(jié)合的車險將最快迎來挑戰(zhàn)與機遇。

　　基于ADAS的UBI
　　UBI（Usage Based Insurance或User Behavior Insurance），即基于駕駛行為的保險，其基本理念就是在車險定價中納入更多的“從人”因素，以提升風險區(qū)分能力。UBI在歐美地區(qū)發(fā)展較早，目前已有不少較為成熟的應用。當前國內(nèi)無論是保險公司，還是科技公司，或者整車廠，也都在積極嘗試，爭先開展UBI相關(guān)項目，市場整體對UBI的前景十分看好。至2016年6月底已在全國全面推廣的商車費改帶來的一個顯著變化就是放寬了保險公司定價權(quán)，而隨著商車費改的持續(xù)深入，預期車險費率將會進一步放開，這也為UBI的發(fā)展提供了廣闊的空間。根據(jù)不同UBI項目的數(shù)據(jù)采集方式，UBI主要可以分為基于OBD（On-Board Diagnostic，車載診斷系統(tǒng)）、基于智能手機、基于ADAS幾種形式，其中基于ADAS的UBI又可以簡稱為ABI（ADAS Based Insurance）。
　　雖然UBI的形式多元，但基于ADAS的UBI車險，即ABI在車輛事故預防、客戶風險識別管理、理賠輔助等方面具備很多獨特的優(yōu)勢。
　　1.事故預防。ADAS作為駕駛輔助系統(tǒng)，是利用安裝在車上的各式傳感器（攝像頭、毫米波雷達、激光雷達、加速度計、陀螺儀、磁力計等），在車輛行駛過程中實時采集車輛運動數(shù)據(jù)及周圍環(huán)境數(shù)據(jù)，經(jīng)過一系列的運算與分析，來識別潛在的碰撞、車道偏離等危險，并提前對駕駛?cè)诉M行預警，可以有效預防事故，提高駕駛的舒適性與安全性。典型的ADAS功能有FCW（Forward Collision Warning，前碰撞預警）、LDW（Lane Departure Warning，車道偏離預警）、PCW（Pedestrian Collision Warning，行人碰撞預警）等。ADAS的概念在國內(nèi)相對較新，但在國外已運用多年，其在預防事故方面的作用也已得到大量的論證。據(jù)瑞士研究報告，應用ADAS系統(tǒng)在出現(xiàn)危險狀況時，提前2.7秒向駕駛?cè)税l(fā)出預警，可避免90%的碰撞事故；而以色列保監(jiān)會發(fā)布的精算報告顯示，使用Mobileye的ADAS產(chǎn)品（含F(xiàn)CW及LDW功能）后，碰撞事故率降低45%。國內(nèi)無論是政府還是企業(yè)，也都意識到了ADAS在事故預防方面的重要意義。
　　2017年3月7日，中國交通部發(fā)布交通運輸行業(yè)標準《營運客車安全技術(shù)條件》（JT/T 1094-2016），2017年4月1日起正式實施，標準中明確規(guī)定車長大于9m的營運客車必須裝備符合要求的LDW及FCW系統(tǒng)。預計針對貨車的ADAS標準也將很快發(fā)布。國內(nèi)企業(yè)中，像杭州好好開車已推出成熟的ADAS產(chǎn)品那狗系列，其中那狗N2擁有前碰撞預警、車道偏離預警、行人碰撞預警、前車移動提醒、溜車提醒等眾多ADAS功能，一經(jīng)推出，即在市場上引起廣泛好評。在使用期間，那狗用戶的事故率顯著降低，駕駛行為改善明顯。在好好開車聯(lián)合保險公司的建德試點項目中，兩個車隊200輛的工程車和物流車在一年多的時間內(nèi)0出險，而上年同期的賠付率高達89%。雖然該試點樣本較小，0出險的結(jié)果有一定偶然性，但試點期間兩車隊司機的駕駛行為改善十分顯著，0出險的結(jié)果偶然中又有其必然?？梢哉f，像那狗N2這樣的國產(chǎn)ADAS產(chǎn)品在事故預防方面已經(jīng)表現(xiàn)十分優(yōu)秀。因此，筆者相信ADAS與車險相結(jié)合的ABI在事故預防方面具備天然的優(yōu)勢，可以大幅降低道路交通事故率，同時能夠幫助保險公司節(jié)省大量的理賠查勘成本。
　　2.客戶風險識別管理。保險公司的精算定價是一個風險識別、風險量化的過程，車隊對司機的管理需要區(qū)分哪些是好司機哪些是危險的司機，也是一個風險識別的過程。UBI的基本理念是引入更多的“從人”因素，來提升精算模型的風險區(qū)分能力。那么怎樣的“從人”因素能夠更好的提升模型的風險區(qū)分能力呢？從數(shù)據(jù)采集的類型來看，OBD或者智能手機主要采集車輛自身的運動數(shù)據(jù)，沒法顧及與周圍環(huán)境之間的相對關(guān)系數(shù)據(jù)，比如自車和其他車輛的相對距離、相對速度等數(shù)據(jù)，這也決定了基于OBD或智能手機的UBI有其固有的缺陷，限制了模型的精度。而ABI模式下不僅采集車輛自身運動數(shù)據(jù)，更采集與事故發(fā)生直接相關(guān)的自車與環(huán)境之間相對關(guān)系數(shù)據(jù)，即各類ADAS信息，比如發(fā)生前碰撞預警時的TTC（Time To Collision，預碰撞時間）及跟車距離、車道偏離預警信息、行人碰撞預警信息等，這些ADAS信息可以較為全面地描繪車輛與環(huán)境之間的相對關(guān)系，可以準確反映車輛當時面臨的危險程度。
　　ABI模式采集的數(shù)據(jù)類型，決定了其能夠顯著提升精算模型的風險區(qū)分能力，有助于保險公司實現(xiàn)精準定價，也可以為車隊管理者提供有力的管理依據(jù)，并實現(xiàn)對司機駕駛風險的實時管理。比如司機連續(xù)實線變道，又或者司機頻繁跟車距離過近導致連續(xù)發(fā)生前碰撞預警事件，車隊管理者可以及時進行干預，避免事故的發(fā)生。
　　3.理賠輔助。ABI模式中，基于多傳感器數(shù)據(jù)（圖像數(shù)據(jù)、距離、速度、加速度、角速度等）融合技術(shù)，可以實時監(jiān)測車輛是否發(fā)生事故及事故的嚴重程度。在事故發(fā)生時第一時間通知保險公司介入處理，對于嚴重事故可以第一時間通知救援公司組織救援，如此可以顯著提高保險公司的服務水平，提升客戶滿意度。此外及時介入事故處理，可以有效幫助保險公司降低事故損失?；贏DAS設(shè)備采集的各類基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，作為電子證據(jù)可以完整還原事故場景，能夠幫助保險公司進行有效的打假防騙。

　　ABI面臨的挑戰(zhàn)
　　當然，可以預見ABI在發(fā)展中也會面臨一些挑戰(zhàn)，比如ADAS設(shè)備成本、數(shù)據(jù)隱私等問題。
　　1.ADAS設(shè)備成本。ADAS技術(shù)在預防事故方面的效果十分顯著，但多年來一直沒有大規(guī)模應用，主要原因還是在于ADAS設(shè)備成本高昂。雖然硬件成本在逐年降低，ADAS設(shè)備價格也在持續(xù)下降，但目前典型的ADAS設(shè)備仍需數(shù)千元。當然不同類型客戶可以承受的ADAS設(shè)備價格差異很大，據(jù)此，杭州好好開車推出不同配置、不同價格區(qū)間的系列產(chǎn)品，以滿足客戶需要。對于車均保費在2萬元左右的商用車來說，保守估計裝配ADAS設(shè)備后可以下降10%的賠付率，一年可為保險公司節(jié)省約2000元的賠付成本；對車隊來說，減少出險將帶來下一年度保費的優(yōu)惠，商車費改以后無賠優(yōu)待系數(shù)每提升一個檔次，相應的商業(yè)車險保費能夠下降約15%-20%，此外減少事故可以為車隊減少很多運營管理成本；對司機來說，ADAS技術(shù)最重要的是提高了駕駛安全性。
　　我們預計ADAS設(shè)備成本問題在商用車上不會有多大影響，因此ABI的模式也最可能首先在商用車上得到很大的發(fā)展。對于個人用戶，成本問題可以通過ADAS設(shè)備商推出針對性產(chǎn)品，或者在保險公司、通訊運營商、設(shè)備商、用戶之間創(chuàng)造性的成本分攤模式來解決。當然，隨著硬件成本的不斷降低，ADAS設(shè)備成本最終將不會是一個問題。
　　2.數(shù)據(jù)隱私。ABI模式的前提是能夠采集車輛運動數(shù)據(jù)及周圍環(huán)境數(shù)據(jù)，其中會涉及部分位置、時間等隱私數(shù)據(jù)，不可避免地會存在數(shù)據(jù)隱私保護方面的問題，初期駕駛員可能會存在抵觸情緒。關(guān)于數(shù)據(jù)隱私，在商用車上同樣應該問題不大，比如對于“兩客一危”車輛，目前已經(jīng)有國家標準要求強制上傳時間、位置等信息，再增加上傳ADAS相關(guān)信息，對于車隊管理者或駕駛員來說，相對比較容易接受。對于個人用戶，隨著對ADAS技術(shù)理解的深入，逐步認識到ADAS對提高駕駛安全的巨大作用，個人用戶也會逐步接受ABI這種模式，當然這也需要保險公司、車聯(lián)網(wǎng)公司等多方的引導，并真正關(guān)注用戶在隱私保護方面的需求。
　　以ADAS在主動安全和智能安全領(lǐng)域扮演的重要角色，其在提升汽車安全性的作用已得到政府部門的認可，成為政府重點關(guān)注的主動安全技術(shù)之一。不久，ADAS必將以非常強勢的姿態(tài)改變整個汽車工業(yè)與車險市場。同時，對于成本常年居高不下、競爭慘烈的車險行業(yè)而言，ABI將迎來重大發(fā)展機遇。

　　更安全、更高效，是汽車工業(yè)追求的目標，汽車智能化的提升，最終實現(xiàn)無人駕駛將極大程度上改善汽車在安全、效率和能源浪費的情況。伴隨著汽車工業(yè)的爆發(fā)式發(fā)展，相關(guān)的產(chǎn)業(yè)也將發(fā)生巨變，車險作為其中至關(guān)重要的一塊，變革勢在必行。