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随着人形机器人逐步走出实验室，进入商业应用，保险行业正响应这一新兴市场的风险管理需求。
界面新闻记者注意到，中国太保、中国人保、平安产险等头部机构近期密集推出人形机器人专属保险方案，涵盖本体损失险、第三者责任险、雇主责任险等核心险种。
但作为新兴产业，人形机器人的风险特性与传统产业差异显著，保险行业在承保评估、风险定价、产品设计等环节面临多重考验。
平安产险机构代理部客户总监江致远在接受界面新闻记者采访时表示，在保险产品设计过程中，最突出的困难来自其风险边界模糊与场景差异巨大。人行机器人兼具机械设备属性和智能系统属性，既可能发生传统意义上的物理损坏，也会受到算法偏差、感知误判以及软硬件耦合问题的影响，风险表现比传统设备更复杂。“更重要的是，软件和算法的不断更新迭代会改变机器人同一机型在不同时间点的风险状态，这也是传统产业相对较少面对的特点。”
多家险企推出机器人保险
人形机器人正逐渐走入生产生活的方方面面。据第三方机构预计，具身智能的国内市场规模将持续增长，并有望在2027年达到1.25万亿元。面对这一新兴产业发展过程中可能出现的风险，保险行业也在积极探索，推出相应的保险产品，为其提供保险保障。
近日，武汉光谷一家公司为旗下两台人形机器人购买了保险。这是湖北省首单具身智能机器人本体损失保险，签发单位为东湖高新区人保财险科技保险支公司。据悉，每台机器人保费近5000元，若投保一年内遇损伤，最高可获50万元的理赔金额。
今年9月底，太保产险宁波分公司推出专为人形机器人商业化应用设计的保险专属产品“机智保”；人保财险则推出具身智能综合保险产品，打造“机器人本体损失险+第三者责任险”的双轨保障布局。
平安产险近日推出的“具身智能综合金融解决方案”更为全面，不仅提供风险保障，还包括生产经营保障、研发创新支持和产业资本对接等多维服务。其中，保险保障包括雇主责任险、产品责任险、货运险（含电池）、产品质量险、产品三者险等险种。
对外经济贸易大学保险学院教授王国军对界面新闻记者表示，有需求，就有供给，保险业已经有了的解决方案包括：太保产险的“机智保”，努力做到场景全覆盖和期限灵活化，这款人形机器人保险产品支持3个月起保，可按软件版本自动批改增费。人保财险则利用模块化保单，把本体损失、第三者责任、算法责任、数据恢复设为4个可选模块，客户按需拼装。
承保焦点有显著差异
对于人形机器人这类科技新品，险企在承保时需突破传统财产险的评估逻辑，与传统保险标的有着显著差异。
江致远对界面新闻记者说，在承保阶段，保险公司最关注的是人形机器人在真实场景中的安全性与可靠性，包括机械、电气、感知、避障、制动等关键安全性能是否符合相关标准，以及软硬件系统在运行中的稳定性和成熟度。由于人形机器人通常需要与人近距离交互，其在动态环境下的感知、决策与风险应对能力，也是保险公司判断风险的核心因素。与此同时，机器人制造商与运营方的管理能力、维护制度、故障响应机制，以及数据安全和网络安全防护水平，也都是保险公司对承保风险进行综合评估的重要组成部分。
“我们首要关注的是机器人的技术成熟度，这直接决定了基础风险水平。”某财险公司产品创新部负责人李明（化名）对界面新闻记者表示，“硬件方面，会核查核心部件的故障率数据，比如关节电机、传感器的耐用性测试报告；软件层面，更看重AI算法的透明度和稳定性，是否经过足够多的场景迭代，避免因算法误判引发风险。”
他补充道，第三方安全认证是重要参考依据，“必须通过算法防误判、机械结构防失控等专项测试，才能进入承保名单。”
使用场景的风险等级划分也是承保关键。“工业车间的重型作业、家庭场景的老人儿童陪伴、商业场所的引导服务，风险差异极大。”李明对界面新闻记者举例称，“同样一台机器人，在工厂搬运重物的碰撞风险，远高于商场引导的轻量场景，保费可能相差30%以上。”
此外，责任主体的明确性也被重点考量，“我们会要求投保方明确机器人的操作主体、维护责任人和技术支持方，避免后续理赔时出现责任推诿。”李明说。
定价面临困难
面对这一新兴产业，保险公司定价最大的挑战在于缺乏历史数据。与车险凭借多年沉淀的海量数据实现精准定价不同，机器人保险目前完全不具备这样的数据基础。
“传统精算依赖的大数法则在这里行不通，我们只能搭建动态风险评估体系。”某财险公司精算部人士对界面新闻记者解释称，“我们会通过物联网设备实时采集机器人的运行数据，包括工作时长、动作频次、故障记录等，建立动态风险模型。”
“我们借鉴了工业机械臂的故障数据、自动驾驶的风险定价逻辑，再结合人形机器人的特有属性进行调整。”上述精算部人士对界面新闻记者表示，险企还与高校实验室、行业协会合作，“收集机器人原型机的测试数据，哪怕是小样本数据，也能帮助我们勾勒基础风险轮廓。”
江致远对界面新闻记者说，面对缺乏长周期历史数据的情况，保险公司会综合使用多种方式对风险进行量化判断。例如，通过风控手段开展实地风控检查，结合测试报告和试运行记录获取最真实的一手运行数据；同时参考工业机器人、服务机器人和智能装备等相邻行业的历史经验，利用类比方法和小样本建模进行定价。
江致远说，保险公司往往会与机器人企业、科研机构合作，共享或共建运行数据库，以弥补行业数据积累不足的问题；并借助仿真、数字孪生等技术模拟极端场景，以增强对于低频高损风险的认知，从而提升定价的准确性和稳定性。
王国军对界面新闻记者说，人形机器人保险的核心矛盾是“高风险、快迭代、缺数据”与“保险需要大数、稳定、可量化”之间的错配。下一步，险企需通过数据共建、动态费率、模块化条款、仿真+实机混合定价等手段，把“不确定性”转化为可交易的“风险产品”，才能真正实现精准定价与可持续承保。
北京云亭律师事务所律师王琼对界面新闻记者表示，应当推动建立行业数据共享机制，例如由行业协会牵头收集匿名事故案例，为保险公司提供参考。采用“动态保费”模式，在保险期内根据技术改进和事故记录调整保费，避免初始定价偏差。
理赔容易陷入纠纷
除了产品设计、定价方面，在理赔方面，责任界定争议也容易引发理赔纠纷。人形机器人故障可能涉及“制造商质量问题”、“运营商操作失误”、“系统开发商漏洞”等多个责任主。
江致远对界面新闻记者表示，人形机器人产业链长、参与方多，一个故障往往可能涉及整机制造商、部件供应商、算法开发者、系统集成商以及运营方等多个主体，因此事故责任认定比一般设备更复杂。理赔调查通常依赖机器人日志、传感器数据和视频记录，但这些数据分散在不同企业系统中，获取与验证都存在难度。
“在多因叠加的情况下，理赔中界定责任方就可能出现争议，需要通过更明确的合同边界、完善的数据取证机制以及必要的第三方鉴定来提升理赔效率与公正性。”江致远对界面新闻记者说。
“机器人造成损失后，很难判断是硬件故障、算法缺陷、操作失误还是网络攻击导致的。”某不便具名的资深保险理赔人士对界面新闻记者指出，“比如家庭机器人误伤儿童，可能是传感器失灵，也可能是家长操作不当，甚至是黑客篡改指令，责任链条复杂且难以取证。”
她对界面新闻记者表示，目前多数产品只能通过“责任兜底+除外责任明确”的方式规避争议，“但这无法完全解决用户的顾虑。”
“人形机器人软硬件升级周期可能只有6-12个月，而传统保险产品的条款有效期通常是一年。”李明对界面新闻记者表示，“某款机器人投保时的算法版本，半年后就被迭代更新，原有的风险评估模型瞬间失效，只能通过附加条款或短期保单来适配。”
某财险公司风险管理专家对界面新闻记者直言，“如果机器人因AI自主决策失误导致损失，是算产品质量缺陷（厂商责任），还是操作方未及时干预（用户责任），目前行业尚无统一标准。”
他举例称，某商场引导机器人因算法误判撞上行人，厂商认为是用户未及时更新地图数据，用户则认为是算法本身存在漏洞。“这类纠纷往往需要第三方技术鉴定机构介入，而目前相关鉴定标准还在完善中。”
王国军对界面新闻记者说，人形机器人除物理损坏外，还面临算法决策失误、伦理偏见、网络安全劫持、人机协作伤害等新型系统性风险，且无历史赔付、故障数据；技术路线多元，数据格式不统一，软件与算法每月更新，且面临法律与伦理问题。