新能源商用車類UBI保險解決方案設計與研究

摘 要：隨著新能源商用車智能化的快速發展，基于用戶行為分析的“類UBI車險”逐漸成為保險行業新的發展方向，但在數據采集、隱私保護與合規性方面面臨嚴峻挑戰，保險行業及監管部門對類UBI車險既支持創新，又強調合規與風險防范。本文梳理了終端產品設計原則、行業標準以及法律法規，提出了一套合規性框架，并通過案例說明闡述了其有效性，為“類UBI車險”合規設計與產品實現提供理論支持與實踐指導，具有行業參考價值。

關鍵詞：UBI車險 科技保險 合規設計 車載終端 車險案例

1 緒論

在“雙碳”戰略驅動下，我國新能源商用車市場持續高速發展。2024年銷量達59.6萬輛，市場份額占商用車總銷量的17.3%，同比提升9.8個百分點。然而，商用車因高強度使用、長距離行駛等特點，其萬車事故率高達乘用車的3.2倍[1]，2023年保險綜合成本率已高達122%。傳統的車險以車型和保額的定價模式，已無法適應新能源車的風險特征，保險行業亟須創新解決方案。

基于駕駛行為的UBI車險（Usage-Based Insurance）通過數據驅動實現精準定價，可顯著降低事故率與保費溢價。但在實際推廣中，數據采集與隱私保護、技術標準缺失、商業模式可持續性不足等問題突出。本文聚焦新能源商用車領域，結合《中華人民共和國數據安全法》《中華人民共和國個人信息保護法》等法規，提出涵蓋終端設計、數據治理及商業模式的系統性方案，并通過實際案例驗證可行性，為行業提供從合規設計、數據治理及商業模式的系統性方案，并通過實際案例驗證可行性，為行業提供從合規框架到落地實踐的完整參考。

2 新能源商用車類UBI保險市場需求與挑戰

2.1 市場需求分析

新能源商用車保險市場正面臨傳統定價模型失效的困境。2023年行業數據顯示，商用車險綜合成本率已突破117.6%，部分地區甚至超過130%[2]。這一數值突破保險經營的可持續閾值，標志著傳統精算框架已無法適應新能源商用車的風險特征。

UBI模式為解決這一矛盾提供了可能。試點數據顯示，UBI設備的應用可使車輛出險率降低39%、人傷死亡率下降47%[3]。國際市場也驗證了其可行性：美國Progressive公司通過UBI模式實現保費收入超600億美元[4]，用戶接受度調查顯示，71.9%的駕駛員支持通過安全駕駛降低保費[5]。此外，物流企業可通過UBI數據優化車隊管理，例如實時監測疲勞駕駛、急加速等風險行為，降低事故率[6]。

2.2 技術挑戰

UBI車險在新能源商用車領域的應用面臨多重技術約束，其核心矛盾集中于數據價值挖掘與系統性技術缺陷的博弈。數據利用與隱私保護的平衡首當其沖，駕駛行為數據涉及用戶隱私，現有終端普遍缺乏透明的授權機制，導致用戶信任度不足。技術標準缺失進一步加劇行業割裂，車載終端的數據采集精度、傳輸協議等缺乏統一規范，設備兼容性差，制約規模化應用。更深層次的制約來自輔助駕駛系統的技術代差，現行AEBS等ADAS產品多為“合規導向”，面臨感知精度與成本效益雙重掣肘，部分設備僅滿足最低法規要求，環境感知能力較弱，難以支撐UBI所需的精準風險評估。最終，技術短板將傳導至商業模式層面，如何設計一套既能滿足市場需求又能實現商業可持續性的UBI保險解決方案，是行業發展的挑戰。

2.3 法規挑戰

車載產品在數據采集和使用過程中涉及多項法律法規，《中華人民共和國數據安全法》第二十一條要求重要數據目錄化管理，與《汽車數據安全管理若干規定》第四條“車內處理”原則形成雙重鎖鏈，滴滴因為違規操作曾面臨了巨額罰款。監管動態升級短時間內也加劇了矛盾，自然資源部2024年139號文件明確要求地理信息“采集即脫敏”，重點強調數據的安全性與合規性，而《中華人民共和國個人信息保護法》第十三條“單獨同意”規則也在一定程度上減緩了UBI試點推廣的速度。

核心法律條款集中爆發，《汽車數據安全管理若干規定》第八條要求“默認不收集”原則與UBI持續采集迭代的需求存在根本性對立，最終合規實踐陷入“投入產出倒掛”困境，如何在合規的前提下實現數據的有效利用，是新能源商用車UBI保險推廣的關鍵。

3 智能車載終端的產品設計思路

3.1 產品定位

依據《智能網聯技術路線圖2.0》規劃，2025至2030年間，隨著網聯協同感知與單車智能技術的深度融合，輔助駕駛（DA）和部分自動駕駛（PA）技術將逐步實現規模化應用。在此進程中，高度自動駕駛車輛有望率先在限定場景中投入商用。當前后裝市場中，傳統前向碰撞預警（FCW）和車道偏離預警（LDW）系統因過度價格競爭導致產品朝極端形態演變，多數僅能在測試場景通過國標要求。

針對類UBI車險終端的開發，技術架構需突破傳統框架，構建以算法為核心、算力為支撐、數據為驅動的三元融合架構，通過持續迭代算法提升環境感知與風險識別能力，依托高效算力處理復雜數據流，并借助多維度數據積累形成“數據-算法-產品”的閉環進化機制。

算法優化不僅直接影響產品迭代速度與市場落地效率，還能通過縮短開發周期和降低研發成本，為商業化進程提供持續動能。算力配置的優化同樣關鍵，需在成本與效能間取得平衡，通過提升算效比及嵌入式系統深度優化，避免數據處理瓶頸。數據要素的規模與多樣性則直接決定終端競爭力——UBI車險終端需整合駕駛行為、環境感知及車輛狀態等多源數據，支撐精準的風險評估與保費定價模型。

3.2 產品功能設計原則

在“車路云一體化”試點政策驅動下，功能設計需兼顧三個維度：監管層要求的全向行車記錄（符合GB/T 19056）、弱勢交通參與者預警（參考UN-R 152），用戶側需求的全景環視、駕駛疲勞監測，以及《個保法》約束下的隱私保護機制。

成都市智能網聯汽車產業聯盟的實測案例頗具代表性，采用智能化三維環視、繞車安全檢查、主動式安全預警、多視角切換、車聯網集成顯示、紅綠燈時長、盲區預警、綠波車速引導、闖紅燈預警、交通事故預警、高級輔助駕駛（ADAS）、駕駛疲勞監測（DMS）等功能，不僅覆蓋了2024年試點政策中強調的協同預警功能，更是通過事故預警模塊與高級輔助駕駛（ADAS）的深度集成，實現了安全性能的提升[6]。這項技術配合上隱私數據脫敏和視頻監控定位功能，可高度契合交通運輸部、公安部等多部委推動智能網聯汽車行業發展的規劃。

3.3 技術指標遵循原則

類UBI保險的智能化車載終端的技術指標設定要貫穿“可實現性”與“前瞻性”，避免設定過高或不切實際。產品在設計時應參考市場上同類優秀產品的實際情況，確保設計合理且具備競爭力。設計還需查詢最新法規和標準的要求，避免法律風險。最后，從安全性、成本效益、可擴展性和用戶體驗等多方面綜合參考，合理設計技術標準。

以AEBS系統為例，既要滿足JT/T 1242標準對車輛、行人、騎行者等多類型障礙物識別類型的要求，又需兼容UN-R 131對商用車輛預警時間、響應時間、各階段制動響應的特殊約束，在標準適配上還要考慮2024年新規GB 44495等標準強化了信息安全要求，這要求設計者采用雙協議棧，在JT/T 808部標協議的框架內嵌套GB/T 41871數據安全通道。車路云一體化標準YD/T 4770對感知技術的技術導向更加明確，該標準基于行業技術發展趨勢構建技術框架，其中感知SL2級別參數對應可輔助駕駛員決策的功能層級，其多目標跟蹤精度、感知距離等核心指標達到KITTY基準數據集Top5模型的平均性能水平。

3.4 基礎體系建設原則

汽車零部件企業所需體系呈多維交叉特征：IATF 16949質量體系覆蓋硬件設計、生產全流程，控制類如AEBS等功能需通過ISO 26262功能安全認證，而ISO 21448更聚焦預期功能失效分析，支持OTA空中升級的設備需要通過ISO 24089軟件更新工程評估，支持網絡通信則需要參考ISO 21434網絡安全工程評估，軟件開發需要通過ASPICE汽車軟件過程改進及能力評估。

3.5 標準法規遵循原則

車載終端功能配置需對應多項技術規范：部標設備對應JT/T 794車載終端要求，視頻錄像執行GB/T 19056標準，敏感信息如人臉、車牌等需依據《汽車數據安全管理若干規定》和GB/T 41871、GB/T 44464標準進行處理。全景影像系統需滿足GB/T 44176技術要求，部標通信協議應滿足JT/T 808標準，AEBS功能應通過JT/T 1178及JT/T 1285檢測。OTA升級模塊需符合GB 44496，無線電通信須滿足GB 44495并取得電信設備進網許可證及無線電發射設備型號核準證。產品試驗需參考GB/T 28046環境負荷相關要求，電磁兼容性需要參考GB/T 18655、GB/T 19951、GB/T 21437、GB/T 34660等標準。

4 數據后臺的產品設計思路

4.1 數據后臺的架構設計

數據后臺的設計宜采用模塊化設計，應用層整合風控識別、安全監控等垂直業務系統，服務層以AI大模型為核心驅動實時定位、軌跡分析等深度功能，數據層依托規則引擎與消息隊列實現高并發處理及動態調度，存儲層則采用MySQL、TDEngine等數據庫構建冷熱分級存儲體系。前端通過Kafka集群與微服務架構實現百萬級別車端數據實時接入，結合Spark+Hadoop混合計算框架支撐駕駛行為建模，并在應用層擴展交互式模塊，將風險指標轉化為可視化熱力圖與動態儀表盤。整體設計通過模塊解耦與分級策略，在保障PB級數據吞吐量的同時，滿足保險業務對實時響應、精準預測及審計追溯的復合要求。

4.2 數據后臺的合規設計

4.2.1 平臺的合規要求

類UBI 保險數據平臺的法律合規體系需從多維度搭建。在交通監管層面，要依據GB/T 35658、JT/T 1077 等標準進行系統架構認證及部標備案，確保車機通信協議與功能模塊合規。地理信息方面，根據《中華人民共和國測繪法》及自然資源部〔2024〕139號文件，對車輛采集的空間坐標、實景影像等地理數據實施加密存儲與脫敏處理，并通過測繪資質獲取或與第三方合作滿足數據監管要求。個人信息維度，依規建立大規模用戶全周期管理機制，執行年度數據安全報告制度。信息安全層面，遵循車聯網標準，構建全流程防護體系，確保敏感信息保密與完整。

平臺建設還要部署多層安全防護，涵蓋防護墻、入侵檢測系統（IDS）、數據加密等，并定期攻防演練，采用 TLS/SSL 協議保障傳輸安全，運用動態脫敏技術處理敏感信息，同時完善備案記錄機制，定期向監管部門報送情況。數據后臺的合規設計應以法律為底線，技術為手段，通過分層防護實現全鏈路安全。平臺需在滿足各部門監管要求的基礎上，結合多種技術，構建兼顧效率與安全的合規架構，為類 UBI 保險的規模化應用提供可靠支撐。

4.2.2 平臺的合規方案

研究顯示，合規方案主要存在兩種實施路徑：政府協同模式與專業圖商合作模式。前者通過政府平臺公司確權數據資產，將核心數據部署于政務云環境，由職能部門實施穿透式監管；后者則依托具備測繪資質的圖商開展全流程監督。實踐中，企業自主運營多采用圖商合作框架，需構建覆蓋數據采集、存儲、使用、共享的全流程管理體系，通過權限分級、匿名化處理與定期審計形成閉環管理。

企業和圖商應的共管機制需明確物理與數字共建的協同規則。實體層面設置獨立合規室，劃分數據脫敏注入、仿真訓練以及用戶訪問三大功能區，配備門禁系統、視頻監控與專用網絡設備，實現物理隔離環境下的數據注入與應用。

數字層面由圖商主導云端主賬號及防火墻權限，通過彈性公網接口實現車端數據接入，原始數據經流量鏡像單向傳輸至合規云完成脫敏，最終以結構化形式通過公有云對外服務。需要著重說明的是，云資源調度、訪問控制及日志審計等核心環節均由圖商實施動態監管，這種“物理隔離+數字穿透”的雙軌架構，在保障數據主權的同時維持了業務系統的運行效能。

5 新能源商用車類UBI保險的商業模式

5.1 傳統商業模式的演進與局限

美國Progressive的Snapshot項目作為UBI保險規模化應用范本，通過OBD-II設備采集加速度、夜間駕駛頻次等數據構建動態定價模型，實現風險定價與保費結構的深度耦合，其創新性體現在多維定價機制、行為激勵設計與生態構建三方面[8]。然而，在商用車場景中該模式存在顯著局限，重資產運營導致單設備數據采集成本較高，加之車隊管理的風險池化機制弱化了個體駕駛行為與風險權重的直接關聯，致使精算模型的參數可解釋性大大降低。

我國新能源商用車類UBI保險形成協同治理架構，保險公司基于動態數據優化精算模型，構建風險分級定價體系；整車廠商通過前裝智能終端獲取高密度車況數據，延展了數據價值鏈；物流企業運用駕駛行為分析系統優化調度決策；技術服務商打通從數據清洗、邊緣計算到深度學習框架的技術中臺。該架構通過主體能力互補性整合，實證了復雜系統理論在跨組織協同中的適用邊界，驗證了多方價值共創的可行性。

5.2 創新商業模式的探索

保險科技推動行業向“風險治理伙伴”轉型，呈現雙重革新路徑。虛擬保險運營商以數據中臺推進全鏈路數字化滲透，通過AI精算模型重塑產品開發，多模態數據構建動態核保體系，智能理賠系統替代人工流程，形成輕資產運營范式。相互保險組織依托同質風險池建立分布式共保機制，借助區塊鏈實現保費征收與損失分攤的智能合約化，通過鏈上數據透明消解委托代理問題，達成風險共擔與成本優化的均衡。兩類模式分別通過產業重構與組織創新，推動保險價值鏈向技術密集化演進。

車聯網數據正經歷生產要素向資本要素的躍遷。橫向層面，駕駛行為數據構建信用增強模型，以保費履約率為車貸風控提供動態授信依據，降低征信誤判；縱向層面，特斯拉“電池護照”通過16維參數將二手車估值誤差進一步降低，推動車輛全生命周期資產定價精度的躍升；跨界層面，商用車運營數據經VCS認證轉化為碳資產，日行駛里程70km的電動重卡年碳交易收益達500至1000元（香港CoreClimate平臺2024數據）。該進程形成“數據穿透-場景重構-價值捕獲”的閉環機制，助力數據要素的價值閉環。

6 結論與展望

本文系統論證了新能源商用車類UBI保險的車載終端設計與合規實現路徑，提出了一套系統性解決方案，為行業提供理論與實踐雙重支持。研究發現，具備精準感知能力的車載終端產品，可提高風險識別的準確性，降低事故發生的可能，為差異化保費定價奠定了技術可行性。在數據治理層面，需構建貫穿“采集-傳輸-存儲”的全鏈路合規框架，通過動態脫敏與訪問控制策略降低數據泄漏風險，破解了敏感數據資產化應用的合規性難題。更重要的是，UBI保險的可持續性依賴于車企、險企與科技公司的生態協同，通過設計合理的商業模式，可形成覆蓋車輛全生命周期的數據價值網絡，驅動萬億公里運營數據的資產轉化。

面向未來，技術迭代與制度創新將共同拓展UBI保險的價值邊界。可以預見，隨著5G-Avanced和6G技術的普及，車載終端的實時風險預測能力有望突破現有界限，更加精準高效的感知技術，將會推動UBI保險的規模化落地。政策層面需加速構建車險數據分類分級標準，建立跨部門監管沙盒機制，在保障數據主權的前提下探索碳足跡核算、信貸風險評估等衍生數據服務，可以撬動百億級數據要素市場。社會價值維度，UBI保險滲透率提升可顯著降低商用車事故率，這一機制將推動交通運輸業從“事后賠付”向“事前預防”的范式轉型。后續研究應聚焦終端算力優化與隱私合規的系統工程，通過技術創新與制度設計的雙輪驅動，實現安全效益、商業價值與社會福祉的協同進化。

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