圖片來源：視覺中國

　　界面新聞記者 |曾令俊

　　隨著人形機器人逐步走出實驗室，進入商業應用，保險行業正響應這一新興市場的風險管理需求。

　　界面新聞記者注意到，中國太保、中國人保、平安產險等頭部機構近期密集推出人形機器人專屬保險方案，涵蓋本體損失險、第三者責任險、雇主責任險等核心險種。

　　但作為新興產業，人形機器人的風險特性與傳統產業差異顯著，保險行業在承保評估、風險定價、產品設計等環節面臨多重考驗。

　　平安產險機構代理部客戶總監江致遠在接受界面新聞記者采訪時表示，在保險產品設計過程中，最突出的困難來自其風險邊界模糊與場景差異巨大。人行機器人兼具機械設備屬性和智能系統屬性，既可能發生傳統意義上的物理損壞，也會受到算法偏差、感知誤判以及軟硬件耦合問題的影響，風險表現比傳統設備更復雜。“更重要的是，軟件和算法的不斷更新迭代會改變機器人同一機型在不同時間點的風險狀態，這也是傳統產業相對較少面對的特點。”多家險企推出機器人保險

　　人形機器人正逐漸走入生產生活的方方面面。據第三方機構預計，具身智能的國內市場規模將持續增長，并有望在2027年達到1.25萬億元。面對這一新興產業發展過程中可能出現的風險，保險行業也在積極探索，推出相應的保險產品，為其提供保險保障。

　　近日，武漢光谷一家公司為旗下兩臺人形機器人購買了保險。這是湖北省首單具身智能機器人本體損失保險，簽發單位為東湖高新區人保財險科技保險支公司。據悉，每臺機器人保費近5000元，若投保一年內遇損傷，最高可獲50萬元的理賠金額。

　　今年9月底，太保產險寧波分公司推出專為人形機器人商業化應用設計的保險專屬產品“機智保”；人保財險則推出具身智能綜合保險產品，打造“機器人本體損失險+第三者責任險”的雙軌保障布局。

　　平安產險近日推出的“具身智能綜合金融解決方案”更為全面，不僅提供風險保障，還包括生產經營保障、研發創新支持和產業資本對接等多維服務。其中，保險保障包括雇主責任險、產品責任險、貨運險、產品質量險、產品三者險等險種。

　　對外經濟貿易大學保險學院教授王國軍對界面新聞記者表示，有需求，就有供給，保險業已經有了的解決方案包括：太保產險的“機智保”，努力做到場景全覆蓋和期限靈活化，這款人形機器人保險產品支持3個月起保，可按軟件版本自動批改增費。人保財險則利用模塊化保單，把本體損失、第三者責任、算法責任、數據恢復設為4個可選模塊，客戶按需拼裝。承保焦點有顯著差異

　　對于人形機器人這類科技新品，險企在承保時需突破傳統財產險的評估邏輯，與傳統保險標的有著顯著差異。

　　江致遠對界面新聞記者說，在承保階段，保險公司最關注的是人形機器人在真實場景中的安全性與可靠性，包括機械、電氣、感知、避障、制動等關鍵安全性能是否符合相關標準，以及軟硬件系統在運行中的穩定性和成熟度。由于人形機器人通常需要與人近距離交互，其在動態環境下的感知、決策與風險應對能力，也是保險公司判斷風險的核心因素。與此同時，機器人制造商與運營方的管理能力、維護制度、故障響應機制，以及數據安全和網絡安全防護水平，也都是保險公司對承保風險進行綜合評估的重要組成部分。

　　“我們首要關注的是機器人的技術成熟度，這直接決定了基礎風險水平。”某財險公司產品創新部負責人李明（化名）對界面新聞記者表示，“硬件方面，會核查核心部件的故障率數據，比如關節電機、傳感器的耐用性測試報告；軟件層面，更看重AI算法的透明度和穩定性，是否經過足夠多的場景迭代，避免因算法誤判引發風險。”

　　他補充道，第三方安全認證是重要參考依據，“必須通過算法防誤判、機械結構防失控等專項測試，才能進入承保名單。”

　　使用場景的風險等級劃分也是承保關鍵。“工業車間的重型作業、家庭場景的老人兒童陪伴、商業場所的引導服務，風險差異極大。”李明對界面新聞記者舉例稱，“同樣一臺機器人，在工廠搬運重物的碰撞風險，遠高于商場引導的輕量場景，保費可能相差30%以上。”

　　此外，責任主體的明確性也被重點考量，“我們會要求投保方明確機器人的操作主體、維護責任人和技術支持方，避免后續理賠時出現責任推諉。”李明說。定價面臨困難

　　面對這一新興產業，保險公司定價最大的挑戰在于缺乏歷史數據。與車險憑借多年沉淀的海量數據實現精準定價不同，機器人保險目前完全不具備這樣的數據基礎。

　　“傳統精算依賴的大數法則在這里行不通，我們只能搭建動態風險評估體系。”某財險公司精算部人士對界面新聞記者解釋稱，“我們會通過物聯網設備實時采集機器人的運行數據，包括工作時長、動作頻次、故障記錄等，建立動態風險模型。”

　　“我們借鑒了工業機械臂的故障數據、自動駕駛的風險定價邏輯，再結合人形機器人的特有屬性進行調整。”上述精算部人士對界面新聞記者表示，險企還與高校實驗室、行業協會合作，“收集機器人原型機的測試數據，哪怕是小樣本數據，也能幫助我們勾勒基礎風險輪廓。”

　　江致遠對界面新聞記者說，面對缺乏長周期歷史數據的情況，保險公司會綜合使用多種方式對風險進行量化判斷。例如，通過風控手段開展實地風控檢查，結合測試報告和試運行記錄獲取最真實的一手運行數據；同時參考工業機器人、服務機器人和智能裝備等相鄰行業的歷史經驗，利用類比方法和小樣本建模進行定價。

　　江致遠說，保險公司往往會與機器人企業、科研機構合作，共享或共建運行數據庫，以彌補行業數據積累不足的問題；并借助仿真、數字孿生等技術模擬極端場景，以增強對于低頻高損風險的認知，從而提升定價的準確性和穩定性。

　　王國軍對界面新聞記者說，人形機器人保險的核心矛盾是“高風險、快迭代、缺數據”與“保險需要大數、穩定、可量化”之間的錯配。下一步，險企需通過數據共建、動態費率、模塊化條款、仿真+實機混合定價等手段，把“不確定性”轉化為可交易的“風險產品”，才能真正實現精準定價與可持續承保。

　　北京云亭律師事務所律師王瓊對界面新聞記者表示，應當推動建立行業數據共享機制，例如由行業協會牽頭收集匿名事故案例，為保險公司提供參考。采用“動態保費”模式，在保險期內根據技術改進和事故記錄調整保費，避免初始定價偏差。理賠容易陷入糾紛

　　除了產品設計、定價方面，在理賠方面，責任界定爭議也容易引發理賠糾紛。人形機器人故障可能涉及“制造商質量問題”、“運營商操作失誤”、“系統開發商漏洞”等多個責任主。

　　江致遠對界面新聞記者表示，人形機器人產業鏈長、參與方多，一個故障往往可能涉及整機制造商、部件供應商、算法開發者、系統集成商以及運營方等多個主體，因此事故責任認定比一般設備更復雜。理賠調查通常依賴機器人日志、傳感器數據和視頻記錄，但這些數據分散在不同企業系統中，獲取與驗證都存在難度。

　　“在多因疊加的情況下，理賠中界定責任方就可能出現爭議，需要通過更明確的合同邊界、完善的數據取證機制以及必要的第三方鑒定來提升理賠效率與公正性。”江致遠對界面新聞記者說。

　　“機器人造成損失后，很難判斷是硬件故障、算法缺陷、操作失誤還是網絡攻擊導致的。”某不便具名的資深保險理賠人士對界面新聞記者指出，“比如家庭機器人誤傷兒童，可能是傳感器失靈，也可能是家長操作不當，甚至是黑客篡改指令，責任鏈條復雜且難以取證。”

　　她對界面新聞記者表示，目前多數產品只能通過“責任兜底+除外責任明確”的方式規避爭議，“但這無法完全解決用戶的顧慮。”

　　“人形機器人軟硬件升級周期可能只有6-12個月，而傳統保險產品的條款有效期通常是一年。”李明對界面新聞記者表示，“某款機器人投保時的算法版本，半年后就被迭代更新，原有的風險評估模型瞬間失效，只能通過附加條款或短期保單來適配。”

　　某財險公司風險管理專家對界面新聞記者直言，“如果機器人因AI自主決策失誤導致損失，是算產品質量缺陷（廠商責任），還是操作方未及時干預（用戶責任），目前行業尚無統一標準。”

　　他舉例稱，某商場引導機器人因算法誤判撞上行人，廠商認為是用戶未及時更新地圖數據，用戶則認為是算法本身存在漏洞。“這類糾紛往往需要第三方技術鑒定機構介入，而目前相關鑒定標準還在完善中。”

　　王國軍對界面新聞記者說，人形機器人除物理損壞外，還面臨算法決策失誤、倫理偏見、網絡安全劫持、人機協作傷害等新型系統性風險，且無歷史賠付、故障數據；技術路線多元，數據格式不統一，軟件與算法每月更新，且面臨法律與倫理問題。