自动驾驶系列1-6：洞察产业变革，预见商业新局-第3页-宁波猫的窝

3. 配套条件：安全、法规、保险

当前自动驾驶市场已经经历起步期和成长期，逐渐步入成熟期。根据招商证券数据，预计到 2026 年全球智能汽车销量将达到 0.56 亿辆，渗透率提高至 80.3%，而中国销量将增至 0.2 亿辆、渗透率81.2%；到2030 年全球销量进一步上升至 0.82 亿辆，渗透率96.7%，中国销量达到0.3亿、渗透率99.7%。2023-2030 年，预计智能汽车销量的年复合增长率将达到 10.9%。

这些数字意味着5年内我们将看到市面上的绝大多数车辆都是自动驾驶，这将极大改变人们的生活面貌。不过，实现这一前景还需多种条件配合达成，这也是驱动自动驾驶渗透率提升的关键基础。在这里我们来看三个主要的方面：自动驾驶安全性、自动驾驶事故责任的法规、自动驾驶的保险赔付。

首先来看安全性，一项新技术的普及需要经历从能用到好用的阶段，而自动驾驶能用的关键前提之一便在于安全，毕竟如果不安全那没人会用。关于安全性，可以通过事故率、接管率衡量。

事故率：据统计，乘用车事故中，有 81.5%为驾驶人因素导致，这些因素其中 79.9%为驾驶员的主观错误，20.1% 为驾驶人的能力受限。由此可见，人为因素是车祸的首要原因，而自动驾驶系统由于不会违反交通规则、疲劳、酒后驾驶等，能极大减少因驾驶人产生的交通风险。从数据来看，小鹏曾宣称其 XNGP的事故率仅为人工驾驶的 1/10，特斯拉FSD的每起事故所需行驶英里更是远超人类驾驶员。

接管率：安全性不仅来自低事故率，还有用户对于系统的信任程度，如果需要频繁手动接管自动驾驶车辆，那势必会极大打消使用积极性。从2023年的数据来看，无论是高速还是城市NOA都普遍需要多次接管。接管率和事故率的共同下降才有望加快渗透率的提升。

除了安全性外，法律的保障也格外重要。逻辑上说，L3级别以上的自动驾驶由于是汽车完成操作，事故责任也应属于汽车制造商。早在2021年，德国《自动驾驶法》通过，允许符合条件的L3自动驾驶车辆事故责任属于车企而不是驾驶员。然而，国内当前立法暂时没有这样规定。

首先，现行的《中华人民共和国道路交通安全法》未将传统汽车与自动驾驶汽车作区分。其次，全国层面政策目前主要参考2023年11月由工信部、公安部等四部门联合发布的关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》，具体相关内容并未明确划分责任：“车辆在自动驾驶系统功能激活状态下发生道路交通事故造成人身伤亡、财产损失的，由保险公司在保险责任限额范围内予以赔偿；不足的部分，按照《中华人民共和国道路交通安全法》第七十六条规定确定各方当事人的赔偿责任”。

不过，各地地方政府陆续发布相关政策法规。北京市在去年6月发布的《北京市自动驾驶汽车条例（征求意见稿）》中将事故责任划分给了车辆所有人，但保留了向主机厂追偿的政策空间。

在去年12月30日，《武汉市智能网联汽车发展促进条例》获批，明确了对于没有驾驶员或安全员的自动驾驶事故由管理人承担。此举可能主要是针对像萝卜快跑这样的无人驾驶出租车，但对于具有驾驶员的情况依然将责任定给驾驶员。

由此可见，地方和全国层面对于自动驾驶事故责任划分给汽车生产商的政策和立法尚有待完善，这样的划分是消费者选择放心使用自动驾驶的重要前提条件，但也是主要的争议所在。

保险赔付或许能成为当前技术尚不完全成熟时解决这一矛盾的关键工具，而赔付的具体范围很大程度上取决于车险的保费。传统车险定价主要基于车辆与车主的相关因素，像车辆的品牌、型号、使用性质，以及车主年龄、性别、驾龄等特征确定保费。这种定价方式下同一类别车主保费差异小。例如，一辆价值 20 万元的家用轿车，30 岁的男性与女性车主，若无出险记录，保费相差无几。

随着汽车上的传感器增加，可收集到的驾驶数据更为全面，使保险公司得以构建 UB(I Usage-Based Insurance，基于使用而定保费的保险)的新型定价方式。UBI模式下，车险定价基于车辆使用情况和驾驶行为等多维度数据定价，包括驾驶员的急加速、急刹车频率、驾驶时段（如夜间驾驶频率）等行为习惯。对于自动驾驶车辆，UBI还需要考虑自动驾驶系统的历史运行数据。如此一来可以针对不同车主给出个性化定价的车险产品。

由于这一过程需要车企提供相应的数据，尤其是自动驾驶时，因此越来越多的头部车企开始成立保险子公司参与车险业务。

以行业标杆特斯拉为例，是第一家直接向客户提供保险的汽车制造商。特斯拉最早是与保险公司合作为车主提供有品牌针对性的保险，直到自己成立保险公司开始自营保险业务。特斯拉保险依车辆情况、驾驶时长、承保范围与每月安全分定保费，驾驶越安全，安全分越高、保费越低。首次注册安全分初始为 90 分，每月按此前的驾驶行为动态调整。同时投保周期缩至月，可按月投保。这种 UBI 保险以 “千人千面”个性化定价，在比传统车险更加公平的同时也激励了更加安全的驾驶行为。

此外，在特斯拉的安全分评定中，使用自动驾驶系统行驶的里程会包含在总里程数中，但在自动驾驶运行期间发生的事件不会计入安全分数，这也意味着使用特斯拉自动驾驶功能越多，较高分数的概率越大，保费也就越低，进而激励自动驾驶的普及。因此，保险机制的进一步完善也将推动自动驾驶的快速普及。

4. 商业模式

自动驾驶实现商业落地主要有两种模式，一种是以NOA、FSD的形式进入车主对汽车的日常自用，另一种则是无人驾驶出租车Robotaxi，我们主要来看第一种。长久以来汽车产业的盈利模式都是通过卖车（硬件）赚钱，消费者为硬件付费，在这种模式下整车厂通过规模化降本、品牌溢价获利。

如今，随着自动驾驶、智能座舱等软件在智能汽车中扮演的角色越来越重要，纯靠硬件付费的模式正在改变。类比互联网模式，智能汽车将走向消费者为知识、软件、服务付费。这一转变的关键基础在于技术层面上汽车电子电气架构从分布式向域集中转变，带来的是软硬件的解耦。

自此，底层软件与上层应用分开，软件架构向服务导向发展，为 “软件付费” 模式奠定基础。如此一来，硬件成为软件用户的入口，车企可通过低价售车以探索软件盈利空间。

软件层面的盈利模式参考互联网主要有两种：买断或订阅。订阅模式为车企提供稳定的汽车售后市场营收来源，是车企渴望的模式。在实践中，订阅模式在消费者心中的心智也在上升。

根据开源证券的总结，当前车企对于城市 NOA 的收费方式可以分为四类：(1)硬件标配、软件付费；(2)硬件选装、软件免费；(3)硬件选装，软件付费；(4)硬件标配、软件免费。

这四种模式可总结如下：

1）硬件标配、软件付费：车型全系标配城市 NOA 硬件，成本含在车价，使用该功能需单独付费。蔚来全系等车型采用此方案，或是因硬件成本低、或是因车辆定位高，对消费者决策影响小。

2）硬件选装，软件付费：不同版本车型或选装配置，带城市 NOA 的版本售价更高，选后还需再付费开通功能。问界全系等车型用此方案，既照顾不同需求用户，又能提升自动驾驶盈利。

3）硬件选装、软件免费：加价选购带城市 NOA 的车型后，无需为该功能单独付费。理想 L 系列等车型采用，兼顾产品多样与用户情绪，可收集数据，但成本会体现在车价中。

4）硬件标配、软件免费：车价全包城市 NOA 软硬系统，适用于定位高端、目标用户对价格不敏感的车型，如阿维塔 011 等。

不过，许多车企目前由于迫切希望提升自家城市NOA产品的渗透率，多采取短期内以价换量的方式，先培养消费者对自动驾驶的心智和体验，实现早期的规模化。从长期来看，这种软件优惠大概率无法持续，展望未来，软件订阅的模式有望成为主流。

特斯拉的FSD采用了买断和订阅的两种模式，北美 FSD 买断价格为8000美元，订阅价格为99美元/月(此前为199美元/月)。8000美元的价格相比一辆定价在3-4万美元的Model 3/Y是较高的买断门槛，特斯拉此举也意在鼓励消费者选择订阅模式。同时特斯拉的FSD跟车不跟人，考虑到车辆寿命与增换购需求，订阅模式对于用户选择灵活性更大，也有助于采取订阅模式。

作为自动驾驶商业落地的另一种模式，无人出租车Robotaxi也同样有着广泛的市场潜力。Robotaxi与网约车盈利模式相似，平台通过根据供需定制价格来匹配用户和司机，并赚取服务费，是网约车的直接竞争者。Robotaxi的出现引入了新的参与者，即无人驾驶车队运营商，他们可以是像滴滴的共享平台，也可以是诸如萝卜快跑、Waymo的无人驾驶车队，甚至个人购买的带有自动驾驶功能的车辆也可以在闲暇时加入无人出租车车队为车主赚钱，就像马斯克描述的那样。

此外，以特斯拉为例，除了Robotaxi的出租车形式外，自动驾驶还会普及到类似Robovan和Robosweeper等特种领域。Robovan是特斯拉在Robotaxi后推出的无人厢式货车，可作为公交车（载20人）也可用于货物运输。Robosweeper则是文远知行推出的无人扫地车，可实现自动化作业。