事故定责不再靠“拍脑袋”，贝叶斯概率模型给出量化答案

从事故现象反向推断系统根因，每一步都可追溯

当事故发生时，清晰、公正、高效的责任判定是保险理赔与纠纷解决的前提。中保车服联合广联数科研发的L3智能事故判责模型，没有采用主观判断或简单规则，而是创新性地引入了基于贝叶斯推理的概率图模型。

这套模型的核心思路是什么？从碰撞前易于观测的“事故现象”出发，比如车辆偏离车道、未识别障碍物、误触发制动等，以及碰撞前后的传感器数据，通过概率计算，反向推断难以直接观测的“系统根因”，比如特定传感器故障、算法模块失效、特殊环境干扰等。

模型通过贝叶斯公式计算出给定事故现象下各种根因组合的后验概率，最终输出“最可能的根因组合”及其概率，为判定责任方、识别事故类型以及评估损失关联性提供了可量化、可追溯的科学依据。

这一模型的价值在于“可量化”——概率来自测试数据而非主观判断；“可追溯”——分析链路每一步都清晰记录；“可工程化”——满足实际部署的效能要求。以往模糊的定性争议，被转变成了基于概率的量化评估。

平安保险完成产品化封装，智驾险从理论走向货架

不仅覆盖传统车险责任，更把系统故障、软件更新、网络安全等新型风险兜了进去

判责模型与数据深度融合之后，最关键的一步来了：产品化封装。

简单说，就是把前面打通的数据链路、搭建的判责模型，真正变成一个能买能赔的保险产品。这一步走完，整套方案才从纸上落到了地上。

现在这个产品长什么样？承保内容分两块：传统车险责任兜底日常行驶风险，新增的智驾险专门覆盖自动驾驶场景里的新问题——事故救援、软硬件故障、网络堵塞都在保障范围内。定价也不再靠经验拍脑袋，而是基于风险量化模型来算。配套的理赔定责流程和数据核查标准也同步建好了。

此前北京和重庆的L3试点中，这套“传统车险打底加智驾责任险补位”的双轨模式已经跑过一轮。开启L3功能后如果因系统原因发生事故，智驾险提供每座最高200万元的车上人员保额、最高500万元的第三者损失保额，系统缺陷、软件更新风险、网络安全攻击这些新型风险都兜了进去。

深圳这份L3保险方案，已经完成了从理论到产品、从模型到货架的完整跨越。目前自动驾驶商业险由用户自主选择购买，这套方案为市场提供了一个科学合规的可选项。

未来将覆盖Robotaxi、Robobus和无人物流

深圳正在搭建自动驾驶产业的“安全底座”

这套方案目前仅针对L3自动驾驶乘用车，但打开了一扇门。

随着更多L3自动驾驶车辆上路运营，海量的真实数据将持续反哺模型。通过不断校准先验概率、优化条件概率参数，事故判责模型将日趋精准，定价模型也将同步优化，最终对安全记录优秀的自动驾驶企业提供更具竞争力的保险产品，切实为其降本增效。

这种基于真实数据与科学模型的正向激励，将有力鼓励所有产业主体在从设计、测试到运营的全环节更加重视安全水平提升，形成“安全提升—风险降低—成本下降”的良性循环。

2025年国内乘用车市场L2级及以上智能辅助驾驶渗透率已达67.6%，9409亿元的车险市场正在迎来结构性变革。北京已率先启动L2至L4全级别智能网联新能源汽车商业保险开发应用，深圳也明确鼓励保险机构主动顺应智能驾驶趋势。

课题组后续将围绕L3乘用车方案持续推进模型与产品的双轨优化，同时积极探索涵盖Robotaxi、Robobus、无人物流等应用场景的保险解决方案，逐步构建系列化智驾保险产品矩阵。

深圳市自动驾驶安全实验室于2026年1月成立，首批启动的课题聚焦多维度安全评估体系、商业化运营安全体系、数据分析与保险产品等五大方向，系统破解自动驾驶“放得开”与“管得好”的平衡问题。

写在最后

12月深圳，来现场看看无人车产业的“安全底座”长什么样

从打通数据链路到建立判责模型，从完成产品封装到规划多场景覆盖，深圳用一套“数据—判责—定价”一体化的解决方案，为L3自动驾驶的商业化落地装上了保险安全阀。

但问题远不止保险。无人车产业的规模化落地，需要一整套从政策法规、技术标准到安全治理、金融保障的完整生态。深圳在这方面走在全国前列，从率先启动无人配送车纳管工作，到建立功能型无人车标准体系；从搭建智能网联汽车政府监管平台，到推动自动驾驶安全实验室的课题落地——深圳正在系统性地回答无人车产业“怎么管、怎么保、怎么规模化”的核心命题。