冰山之下：浅谈自动驾驶企业生命周期风险管理

谈到自动驾驶，无论在线上线下的专业论坛会议，还是应接不暇的新闻推送和专业交流群...大家热衷地讨论技术革新，关注政策导向，跟踪投融资并购，对比估值与上市。这一切，都让我们对自动驾驶的未来发展产生或多或少的期待。

在当前的“热运行”下，我们是否足够的审慎与稳健，准备迎接更广阔的市场？今天，我们希望从另一个视角分享一些“冷思考”，浅谈在自动驾驶领域，关于企业和产品全生命周期的风险管理的想法。希望本文能够起到抛砖引玉的作用，引发行业对于繁荣背后的思考。

在ISO Guide 73:2009中，风险被定义为不确定性对目标的影响；风险管理，则被定义为在风险方面，指挥和控制组织的协调活动。一般而言，在企业管理的层面，具有不同维度的风险管理分类，以使风险管理活动更加科学、有效。

本文将根据自动驾驶企业的经营特性，围绕企业内不同领域的目标，一般将风险划分为战略风险、财务风险、市场风险、运营风险以及法律风险。五类风险项下会有各自的二级细化分类。

自动驾驶企业处于不同的发展阶段，将对应不同的风险暴露重心。对于开发、验证、落地和扩张四个基本阶段，战略风险将作为主心骨贯穿全生命周期，财务、市场、运营风险随着产品的落地和扩张不断增加。法律风险同样贯穿全生命周期，其中知识产权、投融资活动、采购销售活动等法律风险将具有各自的舞台。

当前，自动驾驶已经进入到落地运营的深水区，各项风险系数都已拉升到高位，只有充分预判风险，才能防患于未然。

 

01 

开发阶段风险分析

在产品开发阶段，主要从技术角度证明研发产品的价值。企业人员结构以核心团队和工程师为主，关注产品研发速度，力求产品独创性，具有一定融资需求。

战略风险作为开发阶段风险管理的重中之重，涵盖战略规划、开发产品选择、政策影响、人才影响等二级风险分项。

在战略规划上，对于自动驾驶产品研发，技术、场景、时机的共同选择十分重要。既需要核心独创的技术、也需要合适的落地场景和落地机会。

正确定义场景，包括产品用途、驾驶行为以及具化场景，不但有助于产品的高效开发，更有利于落地阶段对产品相关方的权责厘定。

另外，技术路线的选择，譬如在视觉感知下，是选择纯视觉，还是多传感器融合方案，其落地成本、安全可靠性和可实现性的区别，将影响后续落地量产的规模与效率。

在开发产品选择上，我们可以从驾驶、地图、仿真、数据、验证、车体设计、人机交互等维度进行选择。是选择全栈自研，还是核心产品自研。不同的选择，在开发策略、人才布局和成本投放上会有不同的管理方式，也将带来不一样的发展结果。

在政策影响上，国内政策导向以及地缘政治因素也是风险点之一。

国内市场来看，不同省市关于智能网联汽车路测管理办法，以及若干区域的补贴政策。相关政策变化均应作为企业研发阶段参考风险因素之一。

全球市场来看，图森未来及同类型公司，由于有中美贸易和国家数据安全问题的影响，全球业务布局面临一系列的变化。相关海外地缘政治局势也应作为其中一种参考风险因素。

在人才影响上，初创团队以及核心工程师的搭建以及稳定性应属于战略风险的一部分。

财务风险在该阶段主要体现为，投融资活动对企业现金流的影响。即是否能适时适额的获取融资，以支撑产品研发阶段的各项场所/人力/经营成本。在该阶段，企业缺乏稳定的市场收入现金流，因此融资收入作为企业活下去和发展的血液，不可或缺。

法律风险在该阶段主要体现为，知识产权和日常经营所涉及法律法规。在知识产权范围下，可能存在在研技术已存在对应专利授权，导致企业自研技术无法申请专利保护。

或者配套技术提供方，陷入知识产权纠纷，从而企业需要承担共同侵权诉讼，自研技术使用和专业申请受到极大限制。在研技术或产品不符合法律法规强制性标准的要求，等等。

在运营风险层面，主要仍体现在验证路测阶段的相关运营过程中。在此阶段，自动驾驶方案提供方如果由于研发技术和验证方案等方面问题，导致无法满足客户阶段性需求，以及商务合同无法履行的风险，需要验证阶段企业多加关注。其中，由于主机厂和方案提供方的立场不一，在商务条款的敲定上，特别是双方的权利义务和风险规避上，需要谨慎处理。

在该阶段市场风险的影响程度相对较低。

另外，需要注意的是，不同的风险之间是有一定相互关联关系的。战略风险暴露的增加，可能会增加其财务风险和法律风险。

譬如，具体场景的选择和研发产品的选择存在问题，将增加融资的难度，或产生知识产权风险的法律问题；法律风险的处理或者财务状况的恶化，反之又将影响企业战略的执行。相关情形在人工智能领域时有发生，不再逐一枚举。      

 

02

验证阶段风险分析

如果说开发阶段主要处理的是内部风险，验证阶段则踏入了外部风险的处理领域。

在验证阶段，团队的主要任务是证明自动驾驶车辆可以在规定的ODD（运营设计域）内顺利驾驶，验证自动驾驶系统的可靠性和鲁棒性。

运营团队会通过开放道路测试，满足不同的路测需求。同时，车上设置安全员，随时准备介入。

在战略和财务风险上，由于该阶段是对研发产品的验证，因此该两类风险在验证阶段继续延续。

在法律风险层面，除了持续存在的知识产权风险以外，该阶段还将显现一定的侵权风险。因此验证阶段的法律风险比开发阶段稍高。但由于验证阶段的投放车辆有限，因此整体而言，风险频率和风险程度会比后续的产品落地和扩张阶段要稍低。

在开放道路测试下，Demo车在与外界产生相互作用的过程中，将对外界产生一定的正面或负面影响。例如，交通事故。交通事故权责和赔偿处理问题是自动驾驶领域风险处理的一个重要课题，在产品落地和扩张阶段下的风险暴露更为完整。我们将留在下文中落地和扩展阶段进行详细分析。

因此，在这一阶段，需要打磨专业的验证流程和工具，也要注重针对路测安全员的严格培训，更要按照各省市发布的路测管理规定，实现路测的合规性。

在运营风险层面，主要仍体现在验证路测阶段的相关运营过程中，风险管理建议与上述一致。在该阶段市场风险的影响程度相对较低。

 

03

落地和扩张阶段风险分析

在产品落地阶段，自动驾驶产品在技术层面已经基本经过验证。企业迎接产品商业化落地运营，开始稳固生产线和供应链，进行市场化推广，承接订单，实现量产及销售现金流。

在战略风险上，生产与运营战略和技术战略具有同等的重要地位。在生产维度，何时建立生产线以及搭建供应链，将决定企业是否具有先发优势，抢先获取主机厂订单和扩大市场份额。另外，是自建生产线还是与成熟制造商进行合作。相关的战略制定问题将带来相应的战略风险。

在运营战略上，企业是作为前装设备的提供商，还是参与到某一商业场景的运营，共担风险的同时分享运营利润。类似的战略风险考量点，对于不同的企业有不同的答案。

在市场风险上，主要涉及销售团队的搭建与管理，市场需求的变化，产品价格以及原材料/能源价格的变化，供应商选择和物流保证等等。如果涉及到出口销售，则还将涉及国家/区域经济运行趋势和利率汇率变化等问题。在进行市场风险管理时，我们建议根据各项进行风险识别、分析以及评价。

在运营风险上，主要涉及组织运营效率和有效性，人力资源开发与使用，应急管理与生产安全等。

在车辆运营维度，按照风险等级从低到高，依次为自动驾驶车辆日常运营风险（车身和设备损失风险/外部责任风险），商业化运营风险（产品责任/召回/质量保证），数据安全风险。

而对于数据安全问题，我们建议按照《网络安全法》、《中华人民共和国个人信息保护法》、《自动驾驶数据安全白皮书》等相关法律法规和指导意见，按照明确的数据安全防护技术架构，建立完善的自动驾驶数据全生命周期安全管理机制，并加以落实。

在商业化落地和扩张阶段，企业会存在一些行业特有的，对于产品生存和发展具有重大影响的风险事件。因此，除了单独对各类风险进行单独分析以外，我们还需要对重要的风险事件进行整体风险分析。其中一个，就是上文提及的，交通事故风险。

各种风险融合：在开放道路下，自动驾驶企业涉及交通事故时，可能同时面临多个维度的风险，包括法律风险、财务风险和市场风险等。

在法律风险下，包括在《道路交通安全法》、《民法典》中关于侵权责任的规定、以及智能网联路测的相关管理规定等等；

在财务风险下，短期风险包括事故所导致的人身伤害/物质损失的赔付，以及事故处理费用；中期风险包括对于缺陷系统/软硬件的批量修复/召回等成本；长期风险可能包括由于负面事件造成的融资活动影响，等等。

市场风险则主要体现在交通事故所造成的对销售活动和市场份额的负面影响等。

自动驾驶道路事故相关方：与传统汽车参与的道路事故不一样，鉴于自动驾驶相关的交通参与要素包括“人-车-路-云“，因此对于责任方的来源也可参照该框架，相关方涵盖了人（驾驶员/乘客/安全员）、汽车、自动驾驶系统、及远程管理；随着具有国内特色的车路协同的发展，可能还是将涉及车路协同系统等。道路事故参与方的增加，驾驶智能化程度的提高，均加深了对于事故责任判定的难度。

从法律的角度看，单个产品不是法律主体，因此不能承担侵权责任；承担责任的主体应该为提供产品的相关企业。而根据不同的事故情形，承担责任的交通参与因素及其背后的企业及个人有所区别：

1. 汽车、自动驾驶系统、远程控制或者车路协同设备承担责任的情形，是产品出现缺陷时该方承担侵权责任；
2. 人（驾驶员/乘客/安全员）承担责任的情况，是在人工接管/操控下导致事故发生，或者使用方养护/使用不当所导致的事故；
3. 事故相对方承担责任的情况，即由于对方的驾驶行为所导致事故的发生。

自动驾驶等级与事故责任：不同的自动驾驶等级，对应着不同的驾驶行为规定。因此，在进行交通事故定责时，自动驾驶等级也是其中一个重要参考因素。譬如，L2和L3驾驶产品潜在的安全问题，其实是人类与自动驾驶系统之间协调问题。一旦场景超出了人工智能所能承受的范围，或者技术一旦失灵，就需要驾驶员的及时接管。否则，将酿成车祸。而对于L4驾驶产品，则涉及车辆和远程系统的接管；较为理想的L5驾驶产品，则不再涉及接管问题。

因此综上，本文汇总出在交通事故中，各交通参与要素作为事故原因的情况和可能涉及的自动驾驶等级，并且罗列相关例子，具体如下：

前置的风险处理：鉴于产品在商业化落地阶段，所面临的风险复杂性和风险程度均有质的变化。因此，在产品商业化落地之前，对于产品落地风险有一个前置性的梳理和安排，至少有两方面好处：

1. 可及时应对后续商业化的产品风险。自动驾驶车辆相关的交通事故，会牵涉责任划分的问题。因此在与上游供应商签署合作协议时，双方是否可就第三方损害责任、质量保证、召回事件等类似权责问题进行书面明确？譬如确认不同事故场景的责任方，或者要求相关的风险转移手段，等等。

上述这种安排，其实在欧美或者外资的主机厂/供应链上是十分常见的。采购合同中的甲方，通常会通过其法务部门/律师团队拟定严谨的措辞，具有专门的章节对甲乙双方的应承担的责任赔偿项目以及赔偿限额，有明确的规定。因此，在事故发生后，可及时根据协议规定，明确责任方，避免不必要的纠纷和法律行动。

采购合同中对于供应商责任的规定示例：

SUPPLIER is requested to provide financial liability coverage proposal to A（某主机厂）. SUPPLIER is critical to the safety of the vehicle. A would like for SUPPLIER to propose liability insurance coverage up to ＄5 million per occurrence for each geographic region and total coverage per region at ＄25 million.

Geographic region is defined as follows-North America (Canada, USA, and Mexico), Europe (current EU countries + United Kingdom), East Asia region (China, Hong Kong, Macau, South Korean, Japan, and Taiwan), Middle East (KSA, UAE).

另外，在整车销售过程中，对于自动驾驶系统的ODD（适用范围）是否有书面的强调说明，甚至是针对功能使用的培训？

再者，在产品商业化落地前，是否已经就相关事故风险设置了完备的危机公关准备工作？对于突发事故，能够以及时且专业的方式，妥善处理事故各方的关系，应对舆论与质疑，实现维持甚至增强消费者信心。

2. 对风险进行前置处理安排，作为产品亮点和获取市场的方式。

在自动驾驶领域，对于行业普遍存在的风险，谁能抢先向公众宣布自己的主动风险处理计划，有可能是一种打消市场顾虑，增加市场份额的策略性处理。

譬如奔驰在今年推出的Drive Pilot自动驾驶系统，是全球首个对L3级自动驾驶权责归属问题，做出官方承诺的车厂。我们推测，此举背后应该有风险转移的安排。尽管，目前Drive Pilot对于ODD的设置相对严格。但是，作为业内第一家主动提出权责处理安排的车企，在国内外市场均引起了较大的关注。

在日益内卷的国内汽车市场，主机厂除了精进自动驾驶技术之外，是否可以通过风险转嫁的方式，提供给消费者相应的安全承诺/定额赔偿，从而获取更大的市场？这也许是个有趣的课题。

企业风险管理是一个宏阔而深入的课题，对于自动驾驶这类型新兴领域来说更是如此。

我们在经历海平面上的某个孤立风险事件时，不妨稍作深思，或许更能洞悉冰山之下的别有天地。

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作者简介：

Janice Yu 余静 （Wechat: Janice_Yujing）

中怡保险经纪有限责任公司
自动驾驶风险解决方案专家

+86 10 5632 8607
janice.yu@aon-cofco.com.cn  

 

Jenny Zeng 曾巧

中怡保险经纪有限责任公司
自动驾驶风险解决方案专家

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jenny.zeng@aon-cofco.com.cn

 

Porsh Liu 刘尧成

中怡保险经纪有限责任公司
北区负责人

+86 10 5632 8688
porsh.liu@aon-cofco.com.cn 

相关项目经验包括商用/乘用自动驾驶场景的测试/运营车辆保险安排；自动驾驶及传统汽车零配件国内及出口产品责任/召回/产品质量保证等风险解决安排。

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参考文献：

1. 于立民.《企业风险管理实务》. 北京：经济科学出版社，2019.8
2. 瞭望智库汽车课题组.中国自动驾驶汽车产业区域发展评价报告, 2019
3. 窦文悦，胡平，魏平，郑南宁. 无人驾驶安全风险的识别与度量研究[J].中国工程科学,2021.
4. ZMUD J. Not So Fast: Public Perceptions of Vehicles at Lower vs Higher Levels of Automation. 4th Annual Texas A&M Transportation Technology Conference. Texas A&M Transportation Institute. 2019.
5. https://www.sae.org/
6. The Insurance Institute for Highway Safety crash testing and highway safety. About our test. 2019.