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。
L3级自动驾驶上路，被拉进考场的不只车企，还有保险公司。作为公认的辅助驾驶与自动驾驶的分水岭，L3级自动驾驶落地给车险业务带来的核心挑战是事故责任结构发生了实质性变化。
“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。 新京报记者 潘亦纯
需综合车辆控制驾驶员行为等多方面因素
近期，L3级自动驾驶火速落地。L3级对应的是有条件自动驾驶，这意味着在特定条件下，驾驶自动化系统可以持续执行驾驶任务，驾驶员无需持续关注路况，但必须在系统请求时及时接管。
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。
车车科技产品研发负责人对新京报记者表示，进入L3时代，车险面临的最大变化是事故责任归属问题。从过去以驾驶员为核心，转向在人、自动驾驶系统、车企及供应商之间进行多主体责任划分，理赔将从“定损为主”变为“溯源为主”。“例如，自动驾驶功能是否应由车企或软件服务商投保？发生交通事故后，责任究竟在驾驶人、自动驾驶系统，还是相关的产品与服务方？保险公司需要具备基于车辆数据和系统运行记录进行责任划分的能力。”
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。
此次L3级自动驾驶车型准入许可仍有特定城市、特定路线等限制，并未放开消费者购买。若后续L3级车型批量上市，保险公司将不得不直面更复杂的现实情况。
■ 名词解释
L2级和L3级
L2级是辅助驾驶阶段，智驾系统的核心定位是“辅助”提供便利，驾驶员双手不能离开方向盘。而L3级是严苛意义上的自动驾驶，驾驶员可脱手脱眼，系统在特定场景下完全接管驾驶任务。
保险理赔面临哪些挑战？
“赔得快”更要“更懂车、更懂系统”
平安产险相关负责人对新京报记者表示，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。
“L3场景下，个案处理中往往需要更清晰地还原关键事实。比如，事故发生时功能是否开启，是否处于设计运行条件，系统是否提示接管，驾驶员是否按要求接管等。”上述平安产险相关负责人表示，保险理赔的基础仍是交管部门事故认定、法律法规与保险合同约定，但理赔服务能力要更“数字化、可追溯”，才能把事实讲清楚，把责任边界落到可执行的流程上。
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。
除了事故责任主体划分的复杂化外，数据共享可能引发的风险，定价模型滞后等也将成为保险公司应对L3级自动驾驶的主要难题。
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。
险企如何跟上智能化汽车潮流？
提前嵌入自动驾驶生态而非事后被动承保
在市场看来，L3车辆量产只是时间问题，新车险必须跑在智能化轮子的前面，才能让L3真正驶上寻常路。
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。
面对不可逆的智能化汽车潮流，新京报记者注意到，近期，已有保险公司基于L3级自动驾驶开发新型车险产品，除了传统的车上人员及第三者损失保障外，还覆盖自动驾驶系统缺陷、软件更新风险、网络安全攻击等新型风险。
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。
其次，保险公司需要提前嵌入自动驾驶生态，而非事后被动承保，包括参与测试示范项目、与主机厂和技术方共建责任分担机制、探索数据共享与事故调查协作模式，使保险从单纯赔付工具转变为整体风险解决方案的一部分。
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。
戴海燕认为，保险公司可以在产品创新与多样化、服务智能化与高效化，以及合作模式多元化方面为L3的铺开做好准备。“保险公司可推出‘车险+非车险’的组合产品模式，如涵盖智能驾驶辅助系统功能缺陷、数据泄露、网络安全等风险的非车险产品，为L3级自动驾驶提供全方位保障。”
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。”
对于投入有限的中小险企而言，或许难以在L3时代与大型险企展开竞争，但可采取“切片式参与”的竞争策略。
“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。
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