首单“高校院所概念验证保险”、首个“低空飞行器专属保险”、首批“生成式人工智能（AI）生成内容侵权责任保险”、首批技术研发及中试综合保险......近一年来，不少“首单”“首个”科技保险新产品接连问世。

在一系列政策的指引与支持下，科技保险正以更主动的布局、更精准的适配，从传统保障领域逐步延伸至新兴产业赛道。事实上，科技创新天生带着高风险与强不确定性，从技术研发到产品落地的每个环节，都潜藏着未知风险点。这让不少科技创业者顾虑重重、束手束脚，难以放开手脚大胆试错。而这恰恰是科技保险的核心价值——为科技创新开辟出一片“风险缓冲带”，用可预期的保障对冲不确定的损失，让企业卸下后顾之忧，轻装上阵闯荡探索之路。

顶层设计持续加码

地方纷纷响应创新频出

所谓科技保险，是指为科技研发、成果转化、产业化推广等科技活动以及科技活动主体提供风险保障和资金支持。科技保险可分为科技活动保险和科技主体保险，科技活动保险承保的是研发、成果转化、推广应用等“创新过程”的不确定性，科技主体保险承保的是“创新组织”自身的运营风险。

事实上，科技保险在中国并非新鲜事，其经过30多年的发展，已为数万家企业提供数万亿元的风险保障。“科技保险早已有之，只是不同产业发展阶段保障的产业领域、范围不同，过去对航天卫星的发射、海上石油开发、核能研发等场景都属于科技保险的范畴。”中国社会保障学会商业保险研究分会会长王绪瑾接受证券时报记者采访时表示，科技保险的核心是为科技研发、推广、应用过程中发生的风险提供经济保障，完全契合保险 “承保损失不确定性” 的基本原理，对推动科技创新活动也非常有必要。

王绪瑾也认为，核心问题还是AI、低空经济这些新领域缺乏过往损失率数据，保险公司没法精准定价。而这类数据的积累，通常需要大概10年时间，短期内根本没法完全解决。他建议，需从顶层设计、专家协同、数据共享、政策支持等多方面发力。具体来看，一是政府牵头制定一揽子顶层方案，统筹科技与保险行业发展；二是聚集保险、科技领域专家，打破数据垄断，推动经验数据共享；三是对重点推广的高科技领域对应的科技保险业务给予税收优惠，降低保险公司成本，提高其参与积极性，形成科技发展与保险支持的良性循环。

据记者梳理，去年以来，政策对推动科技保险发展层层加码。去年3月，《银行业保险业科技金融高质量发展实施方案》首次明确未来五年科技保险“扩面、提质、增效”的核心发展目标。同年5月，七部门联合发布的《加快构建科技金融体制 有力支撑高水平科技自立自强的若干政策举措》，明确提出健全覆盖科技型企业全生命周期的保险产品和服务体系，探索以共保体方式开展重点领域科技保险风险保障，开展重大技术攻关风险分散机制试点。

地方层面也纷纷响应，多点开花。据记者不完全统计，包括北京、上海、深圳、广州、陕西等省市均出台了有关政策，对科技保险推动当地的科技创新活力与发展形成了高度共识。其中不乏创新性的举措，比如上海创新引入了“沪科积分”指标体系，通过评价科技企业创新能力探索精准定价，并推动以“链主”企业为牵引的产业链科技保险模式；近期落地的陕西“秦科保”更是提出了政策性科技保险理念，推出“秦科普惠保”和“秦科研发保”两款产品，精准覆盖研发人员、关键设备、网络安全等核心风险。

国家金融监督管理总局数据显示，2025年前三季度，我国科技保险保费收入同比增长30%，显著跑赢行业平均水平。这不仅仅是保险公司在业务上的扩容，更标志着传统的风险管理体系在适应新时代产业发展上的全面升级。

新赛道有了风险兜底

保险业也积极探索“AI+应用”落地

科技保险的发展一直跟着科技创新的产业迭代与形态变迁走，不断推陈出新。以近年热门的人工智能、低空经济等领域为例，记者梳理发现，已经有不少保障案例落地。

比如，低空经济领域，全国首单“低空航空器机载检测设备损失补偿保险”“低空运营管理责任险”相继落地，“低空飞行器专属保险”完成升级；生成式人工智能领域，青岛、北京、无锡相继落地了全国首批“生成式人工智能生成内容侵权责任保险”。

地方层面也针对新科技领域的科技保险出台了针对性的政策。就在近期，深圳市地方金融管理局发布了《深圳市关于保险业助力科技创新和产业发展的行动方案（2026—2028年）》（简称《行动方案》），并正式对外征求意见。《行动方案》明确科技保险的重点发力方向：鼓励保险机构聚焦人形机器人、量子科技、商业航天、脑机工程等前沿领域，创新保险产品供给及“首研首用”保障；同时强化人工智能风险保障、加快低空保险发展、推动新能源车险高质量发展，还特别提出支持保险机构与智能驾驶相关企业加强数据合作，积累风险分析数据，细化智能驾驶车辆保险产品。

在具体产品创新上，人保财险深圳市分公司党委委员、副总经理贾宁回复证券时报记者提问时介绍，在人工智能领域，公司计划构建全产业链“保险产品矩阵”，实现从“要素”到“应用”的全环节风险覆盖。

例如针对智算中心等重资产、高价值算力基础设施，推出算力产业链保险“算链保”，可提供硬件资产（服务器、GPU 等）损失、机器损坏、运营中断、网络故障与数据安全，以及延长保修等一站式保障，从风险相对具象化的硬件资产切入，快速实现风险量化与规模化覆盖。

另外，依托深圳完整的机器人产业集群优势，公司还为机器人提供全生命周期保障，涵盖本体损失保险、产品责任保险及运营安全保障，适配这一“硬科技”领域的风险特点。“这能够嫁接我们成熟的财产险、责任险等产品框架，风险模型更容易建立，是快速切入‘AI+应用’的绝佳入口。”贾宁表示。

科技保险落地有三大难题

专家建议多方协力打通保障全链条

新兴技术迭代催生的风险保障需求，给保险公司带来了新的业务增长想象空间，但反过来，像人工智能、低空经济这些“前无古人”的前沿技术，很多保险公司其实未必能看懂。怎么给这些0—1阶段的企业或技术做风险定价，成了摆在他们面前的一道难题。

以人工智能领域为例，贾宁坦言，作为前沿技术，它的风险特征和传统行业完全不一样，确实给保险业带来了“三难”挑战。

一是定价难，人工智能技术迭代太快，很多风险场景（比如大模型训练失败、AIGC侵权）都是全新的，缺乏长期的历史数据积累。同时，其“算法黑箱”的特性，使得风险发生的概率和影响难以用传统精算模型去精准量化。这导致保险费率的厘定成为一大难题，定高了企业难以承受，定低了保险公司则面临巨大的亏损风险。

二是定责难，一旦发生事故，责任归属极其复杂。比如一辆自动驾驶汽车发生事故，责任主体是车主、汽车制造商、算法提供商，还是网络运营商？一个AI诊疗系统出现误判，责任在医院、医生，还是AI系统开发者？这种多主体、技术与管理交织的责任链条，对传统的事故责任认定体系构成了巨大挑战。

三是定损难，人工智能产业的损失形态也发生了变化。损失不再仅仅是看得见的财产损坏，更多是无形的价值减损。比如，一次网络攻击导致的算力服务中断，其营业中断损失如何精确核定？一个模型因数据污染导致性能下降，其商业价值损失如何评估？这些都对保险公司的理赔定损能力提出了非常高的专业要求。

“要破解这些难题，我们要建立一套动态化、全流程的人工智能风险管理体系，将保险服务从传统的事后补偿，向‘保前评估、保中减损、保后鉴定’的全流程风险管理转变。”贾宁表示。

王绪瑾也认为，核心问题还是AI、低空经济这些新领域缺乏过往损失率数据，保险公司没法精准定价和定损。而这类数据的积累，通常需要大概10年时间，短期内根本没法完全解决。他建议，需从顶层设计、专家协同、数据共享、政策支持等多方面发力。具体来看，一是政府牵头制定一揽子顶层方案，统筹科技与保险行业发展；二是聚集保险、科技领域专家，打破数据垄断，推动经验数据共享；三是对重点推广的高科技领域对应的科技保险业务给予税收优惠，降低保险公司成本，提高其参与积极性，形成科技发展与保险支持的良性循环。

其中，来自研究机构、第三方数据机构积累的案例和数据，或将成为保险产品定价定损等环节的重要依据。IDEA低空经济分院院长助理、项目总监孙嘉阳对证券时报记者表示，以深圳的无人驾驶领域为例，深圳虽然已经发布了相关政策条款，但缺乏相应的实施细则与处罚规则，不同保险公司在条款设计、表述定义和责任范围上差异较大，致使无人机使用主体难以获得全面、科学的保障，导致制度落地效果有限。

而IDEA低空经济分院可依托SILAS系统，为保险产品创新提供关键的数据基础和技术支撑。其中，低空开放平台承担着SILAS系统能力对外开放与生态共建的重要职责，通过API接口和标准化数据服务，可以将飞行计划、飞行轨迹、违规告警等，以合规、可控的方式向保险机构开放，为保险产品设计提供真实、连续、可验证的“运行证据链”。

在机制层面，SILAS系统允许管理部门通过开放平台对接口服务进行权限配置与审批，未来可以在确保数据安全和明确责任边界的前提下，帮助保险机构接入相应权限“看得见风险、算得清责任”。

校对：高源