人形机器人保险：无历史数据的风险定价

人形机器人难以投保，因为几乎没有理赔历史可供定价参考。本文将探讨这种空白存在的原因、定价模型如何从实际部署中学习，以及为什么保险应与租赁捆绑。

Motion1 Inc. · 2026-07-02

保险依赖于历史数据。保险承保人通过回顾特定资产多年的索赔记录，计算出事故发生的频率、严重程度以及修复成本来设定保费。对于汽车、工厂和工业机械而言，这些记录非常详尽。但对于人形机器人来说，这些记录几乎不存在。

这种缺失并非无关紧要。无法投保的机器人，很难被部署到生产线上或任何靠近人群的地方。保险覆盖通常是部署的隐性先决条件，而目前，它是整个难题中与硬件发展差距最大的部分。

本文探讨了为什么人形机器人确实难以投保，实际需要覆盖哪些方面，以及为什么最实际的解决方案是将保险附加到租赁合同中，并让实际使用数据随着时间推移来完善定价。

为什么人形机器人难以投保

核心问题在于机器人责任险缺乏标准化的风险框架和精算数据。保险公司习惯于根据大量的历史索赔数据进行定价。对于人形机器人，这些数据池要么稀少，要么为空。关于机器人单元故障的频率、方式以及由此造成的损失，历史数据非常有限。

没有这个基准，设定保费就变成了披着数字外衣的猜测。定价过高，保险费用就会高得令人望而却步。定价过低，保险公司将承担无法妥善核算的风险敞口。这两种结果都无助于制造商进行部署。

人形机器人也无法清晰地归类到保险公司已有的任何理解范畴。它们高大、沉重且可移动，被设计用于与人类共享空间操作，而非置于安全围栏之后。最重要的是，它们结合了复杂的物理硬件和能够实时自主决策的AI软件。

这种组合引入了没有明确先例的风险。理想情况下，保费应基于关于组件故障率、软件故障和AI驱动事件的数据。如今，这些数据稀缺，因此风险的形态在理论上比在实践中理解得更透彻。

责任归属是行业尚未解决的部分。当人形机器人造成损害时，显而易见的问题是哪里出了问题，而诚实的答案往往不明确。是硬件故障、软件漏洞，还是AI自主做出的决定？

这种模糊性对保险很重要，因为责任通常取决于原因。腕部执行器断裂的索赔与模型误判情况的索赔不同，即使可见的损害看起来相同。在能够可靠地确定原因之前，定价和解决索赔仍然比传统机械更困难。

抛开新颖性，可保风险可分为三个熟悉的类别。

第一个类别是硬件损坏。人形机器人是昂贵、机械密集的机器。它们在正常工作中可能会跌落、碰撞或损坏，维修费用不菲。

第二个类别是第三方责任和人身安全。由于这些机器在人附近工作，事故可能意味着工人受伤或他人财产受损。这通常是买家最担心的风险，也是在没有保险覆盖的情况下最常阻碍部署的因素。

第三个类别是业务中断。停止工作的人形机器人可能会导致生产线或班次中断。这里的成本不是机器人本身，而是它造成的停机时间，在设备维修或更换期间损失的产出。

就背景而言，工业机器人手臂通常以大约95%到99%的正常运行时间运行，这是数十年改进的成果。人形机器人目前几乎没有可供比较的已发布可靠性数据，而且作为一种行业观点而非实测事实，需要实际部署时间才能充分了解其故障和停机模式。这种不确定性正是导致停机风险目前难以定价的原因。

这些相同的融资和可靠性差距是为什么人形机器人难以融资的原因，而保险问题也往往以同样的形式出现。

如果障碍是数据缺失，那么解决方案就是生成数据，并建立一种随着数据到来而改进的定价机制。

每一个部署的人形机器人都会产生一系列有用的信号：运行了多少小时，哪些组件磨损或失效，软件故障发生的频率，以及由此造成的停机时间。每一个都是承保人以前从未获得过的数据点。

这就形成了一个飞轮。早期定价必然保守，因为数据稀少。随着设备投入现场使用，历史数据不断积累，模型会变得更加精准。更优的定价支持更多的部署，更多的部署产生更多的数据，下一轮定价会更加准确。如今使人形机器人难以投保的不确定性，正是随着每台机器投入使用而减少的不确定性。

关键在于从第一天起就建立捕获这些信号的机制，以便实际使用、故障和停机数据能够持续反馈到定价中，而不是等待数年才能形成行业范围的数据集。

这就是捆绑销售的重要性所在。市场已经转向嵌入式、全生命周期保险，这种保护涵盖生产、销售、租赁和最终使用，而不是作为单独产品事后附加。

对于制造商而言，在部署时单独寻找保险会在最糟糕的时刻造成摩擦。更简洁的方法是将保险附加到租赁合同中，这样在机器人投入使用时，保险就已经定价并生效。一份协议涵盖了机器、其融资及其风险。

捆绑销售也关闭了数据循环。同时租赁和承保设备的供应商可以直接看到使用、故障和停机数据，并能将其直接反馈到定价中。租赁成为每次部署完善模型的渠道，嵌入式方法和数据飞轮相互强化。这是从资本支出转向运营支出这一更广泛转变的一部分，正是这一转变使得人形机器人的采用变得切实可行。

为人形机器人投保将变得更容易，原因很简单：每台投入使用的机器都会让数据鸿沟缩小一点。今天看似缺乏历史，实际上是一段仍在书写的历史。现在的任务是构建租赁和保险结构，使每一次部署都具有价值，让已在现场的机器人使后续的机器人更容易投保，也更容易部署到它们旨在帮助的人们身边。