【金融頭條】給具身機器人上保險

作為一家具身機器人研發生產企業的創始人，胡磊格外興奮。在經歷兩年多的技術研發與應用場景適用性驗證，今年他有信心完成逾200臺商業演出、會展表演等場景具身機器人的生產。這一產量較2025年高出逾5倍。

這也是具身機器人進入量產發展期的一大縮影。

2025年12月，上海財經大學數字經濟研究院發布的《人形機器人生態報告2025》指出，以優必選、宇樹科技、FigureAI等規模產線建成投產為標志，具身機器人正進入規模化量產，頭部企業有望實現千臺級交付。

不過，量產后的銷售前景，成為胡磊的一大心病。

以往，下游企業通常采購2—3臺具身機器人“嘗鮮”，盡管單個具身機器人售價達到20余萬元，但下游企業認為自己有能力自主承擔這些具身機器人的風險事故損失；如今，隨著采購量增至10—20臺，多家下游企業驟然發現，自己需承擔的相關風險事故損失金額成倍增加，財務方面有點吃不消，紛紛要求生產企業能否先給具身機器人買份保險，分擔后者本體損壞與意外傷人等風險事故的經濟損失。

“上保險”，這個在汽車等財產領域司空見慣的要求，一時間成了具身機器人生產企業邁向規模化銷售的一個先決條件。

2025年下半年以來，太保產險、人保財險、平安產險等頭部保險公司陸續推出針對具身機器人研發生產及場景應用風險的專屬保險產品。

不過，面對這片廣闊的“藍海”，保險公司卻不敢輕易揚帆。在一家中等規模財險公司產品創新部任主管的王海進行市場調研后發現，具身機器人保險仍未覆蓋具身機器人量產時代的風險保障。這背后，是保險公司面臨具身機器人核心運行數據缺失所帶來的風控建模難、道德風險防控難度高等挑戰。

不久前，胡磊與一家財險公司磋商能否給量產的具身機器人“上保險”，但當保險公司提出需對接企業的運營系統，自動獲取具身機器人實時運行數據、場景應用工況信息與以往損壞案例時，他開始打起“退堂鼓”。

“這些數據涉及企業的核心技術、工藝機密，不大方便對外輸出。”他指出。

批量采購有前提

去年12月，胡磊的企業啟動新一輪股權融資。他計劃將這筆募資用于具身機器人量產。

目前，多家創投機構通過實地考察，認可該企業具身機器人產品在商業演出、會展表演等場景的場景感知、運動協同、交互溝通能力。但他們也提出投資的一項前提條件是，希望企業先有逾100臺的具身機器人批量銷售訂單，用以證明其市場商業價值與發展前景。

在這些創投機構看來，胡磊要完成這項工作，并非難事。

國際數據公司（IDC）發布的《中國具身智能機器人應用市場分析與典型應用實踐2025》報告稱，在政策推動、資本活躍與產業鏈協同加速的共同作用下，2025年中國具身智能機器人下游用戶的支出規模預計超過14億美元，到2030年將飆升至770億美元，年均復合增長率（CAGR）高達94%。

但是胡磊深知，要達成創投機構提出的條件，還真不是一件容易的事。

隨著采購數量增加，下游企業意識到具身機器人風險事故的發生概率與潛在經濟損失金額雙雙成倍增加，紛紛要求生產商先給具身機器人“上保險”，提前規劃風險事故的損失補償。

作為國內首家機器人租賃線上平臺，擎天租致力于向各行各業用戶租賃不同應用場景的具身機器人。這也讓擎天租CEO李一言見證了大量具身機器人在使用過程中的風險事故。“僅在商業表演過程中，具身機器人就發生過很多次意外，比如在舞臺上，具身機器人因工作人員操作不當摔倒，導致自身手臂、腿部零部件損壞，或者把別人的大屏幕一腳踹碎，甚至還出現傷人行為。”他告訴記者。這都讓下游使用企業意識到，具身機器人一旦進入批量采購使用環節，給它們買一份保險顯得不可或缺。

機器人研發生產企業魂伴科技CEO真地發現，給具身機器人買保險，成為下游企業批量采購的一個先決條件。比如具身機器人到馬路上做商業表演，沒人知道它下一步會做出哪些動作，會不會意外傷人或破壞周邊設備。這時，有一份保險保障，能讓下游企業更放心地將具身機器人應用到一系列新場景。

在他看來，具身機器人與保險的關系，就好比汽車需要擁有車險才能上路。

為了讓具身機器人擁有一份保險，個別采購量動輒數十臺的下游企業向胡磊提出，可以共同分擔具身機器人保險的相關保費，但前提是這份保險必須涵蓋具身機器人自身故障損壞、日常運行過程中的意外損壞、對第三方造成的人身或財產損害等方面的賠付責任。

隨著具身機器人量產且應用場景持續擴容，相關保險也迎來快速發展期。這背后，一是下游企業在批量采購過程中，對具身機器人上保險的需求日益強烈；二是具身機器人的應用場景從商業表演與會展演出，正迅速延展至工業、酒店服務、外賣、醫療等場景，帶火新的保險需求；三是具身機器人保險的賠付范疇，正從傳統的本體損失、第三者損失賠付等風險保障，擴大至網絡安全事件、操作異常引發的系統崩潰、黑客攻擊等場景。

李一言表示，隨著下游用戶對具身機器人的使用從“嘗鮮”轉向常態化使用，2026年具身機器人租賃市場的規模有望達到100億元，這令相應的具身機器人保險需求得到快速發展。

保險產品“雷聲大雨點小”

面對具身機器人保險這一“藍海市場”，頭部保險公司紛紛行動。

2025年9月份以來，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”；人保財險推出“具身智能機器人綜合保險”，構建“機器人本體損失險+第三者責任險”的雙軌保障體系；平安產險研發了“機器人產品綜合責任保險”，針對工業、服務、特種等多種應用場景具身機器人，將產品設計缺陷、外部交互模塊故障、產品質量、信息泄露、使用過程中碰撞傾覆、黑客攻擊等情形納入理賠范圍。

然而，具身機器人相關保險產品的發展，依然面臨“雷聲大、雨點小”的狀況。

2025年11月，武漢華工科技企業孵化器有限責任公司為兩臺具身機器人分別購置保險，每臺具身機器人保費近5000元，若投保一年內機器人遇到損傷，最高可獲得50萬元理賠。“這也是具身機器人保險發展的一大現實縮影。多數保單所覆蓋的具身機器人數量都是個位數。”王海告訴記者。究其原因，保險公司若要批量承保具身機器人，需要生產企業提供具身機器人大量的運行數據、場景應用工況信息與歷史損失案例，作為風控建模的關鍵依據。但是，多數生產企業往往以涉及核心技術機密為由婉拒。

這令保險公司相當為難。缺乏這些關鍵數據，保險公司就無從了解具身機器人算法訓練數據來源、模型驗證報告、具身機器人算法自主決策的實際等級，以及極端場景下決策行為的可控性水準等。這導致保險公司難以對具身機器人算法進行安全評估，難以研判具身機器人是否存在系統性的算法決策失誤或感知欺騙問題，因而不敢批量承保具身機器人。

由于無法解決風控建模挑戰，王海所在的保險公司只能采取“一企一策”的方式，對下游使用企業的2—3臺具身機器人提供保險服務。

另一個讓保險公司傷腦筋的挑戰，是具身機器人的外觀高度“一致”，一旦未投保的具身機器人A在使用過程中發生故障損壞或傷人事故，就容易冒充已投保的具身機器人B申請理賠。這也令保險公司寧可承保極少量具身機器人，通過“數量管理”降低冒充理賠等道德風險的發生概率。

畢竟，根據一臺具身機器人在不同應用場景的事故風險發生概率，保險公司將保費定在3000元到3萬元不等，但單個具身機器人的保額卻在50萬元到100萬元。一旦保險公司風控管理不嚴，很容易出現相關理賠支出遠超保費收入的承保業務虧損的情況。

記者多方了解到，為了確保具身機器人保險業務風險可控，保險公司更傾向于面向下游使用企業提供保險服務。因為下游使用企業為了減輕風險事故損失，更愿向保險公司提供具身機器人實際運行數據與場景應用工況信息等關鍵數據。但是，由于此前下游使用企業采購的具身機器人數量基本是個位數，客觀上造成具身機器人承保數量不多。

隨著具身機器人進入量產時代，王海所在的保險公司內部曾討論，通過批量承保具身機器人，要求生產企業提供保險公司風控建模所需的關鍵數據，但一線業務部門認為這個想法有點“天真”。在實際操作環節，由于擔心核心技術信息泄露，愿提供關鍵數據換取產品批量承保的生產企業屈指可數。且隨著保險公司承保具身機器人數量增多，相應的風險事故發生概率與理賠金額水漲船高，保費的規模效應依然未必能覆蓋實際理賠支出。

探索解決方案

為了解決具身機器人批量承保的諸多問題，保險公司開始借道機器人租賃平臺與融資租賃公司尋求解決方案。

與多家具身機器人租賃平臺深入溝通后，王海發現“保險+租賃”“保險+融資租賃”模式或許能解決具身機器人保險在關鍵數據獲取缺失、道德風險防控難度大的頑疾。

畢竟，機器人租賃平臺與融資租賃公司的采購量相對較大，有底氣讓生產企業做出相應讓步，提供具身機器人實時運行數據與場景應用工況信息。保險公司通過數據脫敏、加密傳輸、聯合建模等方式，將這些關鍵數據與風控模型有機結合，就能在一定程度上解決關鍵數據獲取缺失等問題。

此外，具身機器人租賃平臺與融資租賃公司會對每個承保的具身機器人設定“個性化”識別標簽，降低冒充理賠等道德風險發生的概率。

記者獲悉，基于風險管控與降低風險事故經濟損失的考慮，融資租賃公司與具身機器人租賃平臺在大批量采購時，會先給每個具身機器人“上保險”，無形間擴大了具身機器人的保險規模。

李一言對此表示，擎天租平臺為此愿意提供一定比例的保費補貼，提升具身機器人上下游企業的投保意愿。此外，不少地方政府為了促進當地具身機器人產業發展，愿意給具身機器人投保提供相應的保費補貼，降低企業投保門檻與促進具身機器人銷售使用。

在與上海電氣融資租賃有限公司（下稱“上海電氣融資租賃”）等企業開展具身機器人“融資租賃+保險”合作后，平安產險上海分公司總經理何瑩感受到具身機器人保險服務業務模式發生著一系列變化。

她指出，通過與上海電氣融資租賃、保險經紀公司建立“數據可用不可見”的合作機制，平安產險可以通過大數據分析、物聯網監測等技術手段，為機器人使用方提供設備健康預警、運維建議、操作規范培訓等增值服務，幫助使用方從源頭降低事故風險發生率，實現具身機器人保險從事后理賠，到事前預防+事中干預+事后補償的全周期風險管理。

王海直言，他所在的保險公司對“保險+租賃”“保險+融資租賃”模式的期望，不僅僅是解決關鍵數據獲取缺失問題與降低道德風險，還在于構建動態化風控建模與智能化核保管理。

當前保險公司在具身機器人保險領域的另一大挑戰，是風控模型遠遠跟不上具身機器人的迭代速度——在不少酒店服務場景、工業場景、商業演出場景中，具身機器人是按月完成一輪技術迭代，相應的算法自主決策水準與場景感知能力較以往發生明顯變化，但保險公司風控模型對這些具身機器人性能的了解仍停留在“半年前”，對快速迭代后的具身機器人風險事故發生概率缺乏跟蹤了解，導致風控模型嚴重滯后，以及賠付風險不可控。

為此，他所在的保險公司不得不大幅調整具身機器人保險的設計思路，一方面采用“模塊化、參數化”策略，將保障責任拆解為基礎模塊與可選模塊，根據具身機器人技術迭代與應用場景快速變化，調整相應的風險保障范圍與保費定價參數，另一方面專門設置技術迭代風險共擔條款，在保險合同預留“根據實際事故風險損失數據定期復盤優化保費定價”的操作機制，令保險產品既能覆蓋當下事故風險，又能適應具身機器人快速迭代的風險管控。

但這項工作的落實，需要保險公司緊密結合具身機器人通過人工智能圖像識別與傳感器數據分析，實現對具身機器人狀態的實時評估，實現動態化的潛在風險提前洞察與快速響應。

王海坦言，從參與具身機器人保險研發起，他幾乎從一個“門外漢”，變成具身機器人技術研究專家。每月他都要拜訪多家具身機器人研發生產應用企業，了解最新的技術發展趨勢與場景應用適應性挑戰，作為保險條款持續完善的基礎。

但他發現，光靠保險公司內部努力，依然是不夠的。量產后的具身機器人性能可靠性與穩定性，以及新場景應用下的適應性與安全性如何做到全面評估，需要產學研的協同合作。

2026年起，王海的一項新工作，是與科研機構、具身機器人上下游企業合作，研究制定不同應用場景具身機器人的風險分級與安全性能，并在合規前提下，與保險同行嘗試建立機器人保險風險數據庫，為相關保險精準定價提供依據。

（應受訪者要求，胡磊為化名）

（作者 陳植）

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陳植

長期關注銀行、保險、外匯、黃金、企業出海、科技金融、產融結合等領域報道，敏銳深入洞察全球經濟趨勢與中國經濟前景。