2025年3月全国两会上，自动驾驶与人工智能产业成热议焦点。代表委员们横跨技术、立法、产业生态、汽车 “出海” 等多领域，从技术落地攻坚，到法律空白填补，再到推动场景落地、重构产业生态，广纳思路、建言献策。
其中，为自动驾驶立法和设立自动驾驶专属保险成为了小米和小鹏这两家新能源头部汽车掌门人共同关注的重点。
雷军：推进大范围测试验证，加速量产商用进程
全国人大代表、小米集团董事长雷军提出，尽管中国在智能网联汽车关键技术研发上处于全球并跑阶段，但量产应用仍面临测试互认机制确实、专属保险缺位、法律法规之后等问题。他建议：
加快大范围测试验证：力争2025年前建立跨区域、跨省份的测试互认及至，推动高速公路和城市自动驾驶功能在2026年实现量产应用。
设立自动驾驶专属保险：2026年前完善交强险、商业险等险种设计，降低推广门槛，维护驾驶人、乘客和行人的权益。同时加强自动驾驶的宣传教育，规范“自动驾驶”等术语使用，避免夸大宣传。
加快出台自动驾驶相关法律法规：明确自动驾驶汽车的合法上路身份，制定国家层面的统一技术标准，为量产提供法律保障和技术准则。
何小鹏：关注保险的创新和改革
全国人大代表、小鹏汽车董事长何小鹏认为，当前，针对驾驶人和自动驾驶系统之间的责任划分模糊，行业内缺乏科学适配的智能驾驶保险产品等现象，他建议，相关主管部门加快修订《道路交通安全法》，明确不同级别智能驾驶汽车的事故责任划分，并出台智能驾驶保险的行业标准和技术指引，为保险公司和车企提供明确指导，规范智能驾驶保险业务的发展。同时，鼓励车企与保险公司联合开发适配智能驾驶的保险产品，结合不同技术路线和风险特点，合理确定保险费率和保障范围，并通过数据共享优化保险精算模型，进一步释放市场需求，加快中国汽车行业向智能汽车高质量发展的转型。
2025年被称为全面智驾的元年，智能驾驶想要真正落地，必须是要广大的消费者敢用、多用。为此，今年早些时候就有媒体消息透露，小米汽车、小鹏汽车等车企将要推出智能驾驶保障服务，为消费者提供更加全面的安全保障。其中，小鹏汽车将推出智能驾驶保险是小鹏汽车基于长期积累的智能驾驶技术与用户数据，联合头部保险机构推出的定制化智能驾驶保险产品。
而无论是为自动驾驶立法还是设立自动驾驶专属保险，都旨在为自动驾驶技术的发展和应用营造良好的环境。通过明确规则和提供保障，增强公众对自动驾驶的信任，促进相关产业的健康、有序发展，同时保障道路交通安全和各方的合法权益。
作为低速无人车，虽然在责任归属上免去了驾驶员的部分操作责任，但这也更容易引发消费者对“无人车”上路安全性的不信任感。尤其近年来，随着无人驾驶技术的不断成熟，低速无人车在配送、接驳、园区物流、清洁环卫等领域的应用日益广泛。从超大型城市到一线城市，再到二线城市及县城，其商业化落地的区域和规模都在逐步扩大。为此，相关企业和机构需得不断打磨产品、提升技术，同时完善无人车保险体系也尤为重要。
为了更好地保障无人车的安全运行和降低相关风险，推动无人车保险商业化落地，2024年8月，低速无人驾驶产业联盟与平安产险深圳分公司、中再产险深圳分公司联合发布了我国首个标准化低速无人车专属保障计划。（推荐阅读：全国首个标准化低速无人车专属保险正式上线！）
据新战略低速无人驾驶产业联盟了解，目前已有多家联盟内无人车整车企业和运营商参与到该保障计划，为近百台上路的无人车（无人清扫车、无人配送车、无人矿车）参保，开创了无人车商业化风险转移的先例。（推荐阅读：成功理赔! 低速无人车专属保险“报销”指南）
标准化专属保险能够提升服务质量，通过制定相应的技术标准和应用标准，能够规范保险服务流程，提升保险服务质效，在提升风险管控能力方面也能更好地发挥作用。
能够降低运营成本，特别是对于一些还未上量部署低速无人车的企业而言，一台车也能投保并享受同等服务，确保保险产品“买得到”且“买得起”。该保障计划提供的高性价比的三者险与质保险，低速无人车参保最低1元/天。
同时，标准化专属保险也能够更好地满足特定群体的需求，通过制定面向特定群体的定制型保险业务标准，切实改进理赔服务质量和效率，确保依法合规“赔得满意”。
除契合政府和用户对保额的需求标准外，在最新保障方案中还对无人车的具体承保风险、承保责任、赔偿方式等，做出了更明确、详细的规定。
在该保障计划的支持下，无人环卫、无人矿区、无人配送、无人巡逻等多个场景的企业已经率先享受到了优惠且优质的服务。
有相关需求的企业，可关注低速无人驾驶产业联盟微信公众号，按台自助投保。
若有疑问，请咨询联盟秘书处徐女士（13632902552）
了解保险详情/参保，请点击下方“阅读原文”！
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2025年4月1日，低速低速无人驾驶产业联盟将于在上海新国际博览中心（N3馆论坛区）举行“2025（第三届）无人驾驶环卫机器人技术应用推进大会”，并现场发布《2024-2025年中国低速无人驾驶产业发展研究报告》，涵盖环卫、配送、接驳、矿山、港口等多个应用场景分析，敬请期待！
