AI与IOV整合的未来车险理赔模式构想

简介: 随着我国综合国力不断增强,我国人民的生活水平不断提高,机动车的保有量出现爆发式增长。随之带来两个问题:一是我国人民对于汽车的需求剧增倒逼中国汽车产业必须自立自强,掌握先进技术,打破国外的品牌和价格垄断;二是数量激增的汽车来来往往,发生交通事故的频率也随之而提升,保险公司的车险理赔量也飞跃性地增长。

image.png

随着我国综合国力不断增强,我国人民的生活水平不断提高,机动车的保有量出现爆发式增长。随之带来两个问题:

一是我国人民对于汽车的需求剧增倒逼中国汽车产业必须自立自强,掌握先进技术,打破国外的品牌和价格垄断;

二是数量激增的汽车来来往往,发生交通事故的频率也随之而提升,保险公司的车险理赔量也飞跃性地增长。

为了解决第一个问题,我国采取弯道超车的策略,大力发展新能源智能车辆,并在中国自己这个最大的市场广泛落地应用,走在了领域的最尖端,比亚迪、蔚来、小鹏、理想等厂商都推出了大众认可的车型,相比之下外国仅剩特斯拉能与我国的这几大金刚相较高下,传统车企从燃油转电的进程仍然偏慢。

6月8日,比亚迪执行总裁、汽车工程院院士廉玉波在接受CGTN记者蒉莺春的采访时表示,比亚迪将马上准备给特斯拉提供电池。这表明在电动车技术上,我国已真正走在了前列。

新能源车绝对不仅是燃油车换了能源,一个不可忽视的事实是,近几年来,我国的人工智能与大数据人才和企业如雨后春笋般涌现。

在中国如此庞大的内需拉动下,没有什么是不可能——一系列智能技术在各个领域开花结果,其中就包括新能源车。各类交互功能,例如自动驾驶、语音指令、感应遥控、自动驻车等,都让机动车变得越来越智能。

尽管机动车越来越智能,甚至是拥有了一颗大脑,但仍不能避免发生事故的可能性。社会的进步带动了汽车产业的革新,但车险理赔并未真正实现可以说得上是划时代的飞跃。

人们固执地采用视觉上的单感官来判断事故的成因,因此当人工智能正跃跃欲试地进入车险理赔领域时,才会显得进退两难。人的眼睛尚且会被蒙蔽,何况是由人研发的AI呢?

而IOV(Internet of Vehicles),也就是车联网,在如今的互联网、大数据、5G时代下或许能给车险理赔一个答案。

我们可以说视觉定损结果不准、难防保险欺诈,但是有了IOV,整个数据空间就不仅仅是视觉AI赐予的单感官二维平面,而是超越性的多维数据,这些包括但不限于视觉传感器、撞击传感器、温控传感器、液压传感器、红外或声呐发送接收器,以及传统的或电子的各类仪表数据。

有了超高速互联网的加持,这些数据将可以接近无延迟地实现传输,用于给智能、自动化的车险理赔进行多维赋能。

构想是,数十年后,亦或能更早,汽车销售、交管所、保险公司、修理厂等形成一个或多个行业公网,这些超高速网络拥有专门频段,用于海量支持IOV汽车运行数据的常规定频监控和事故数据实时上传。

IOV汽车一旦发生事故,车载电脑将车辆定位以及包括视觉传感器采集的周遭环境影像、撞击传感器采集的总成件瞬时形变等在内的数据实时上传到云,由云AI进行场景模拟,准确判断各部件损失程度与事故成因,并传输给保险公司审核理赔。

为此需要汽车制造业与保险业形成行业规范,在行业自律,即不越界获取客户隐私的情况下,通过车载传感器获取和传输利于分析车辆运行状况和事故成因的各类数据,并可实现凭借保单“密钥”加密传输给对应保险公司理赔系统。

保险公司理赔系统链接由行业统管的可信AI分析系统,自动获取车辆的损失并完成理赔。

值得一提的是,随着AI技术的不断发展,辅助驾驶也变得更加精确,我们不妨大胆设想,在缓慢淘汰燃油车的21世纪中叶以后,新能源车形成的AIOV(智能车辆网)即将出现,人们将愈加依赖AI驾驶,从而大大减少事故发生的频率、减轻事故带来的损失。

从短期来看,IOV理赔需要的成本较为巨大,包括分析AI的开发、专用高速网的建设以及各主体为互相适配进行的改造,当然亦包括从现在到设想情况期间汽车产业更新换代的成本。

如果设想成立,这些成本初期会转嫁到汽车制造业,造成购车价格提升。但长远来看,车险理赔将真正进入自动化,保险公司的服务成本将显著下降,效率显著提升,进而车辆保费进一步下滑。

另一点是带来车险理赔的简单化,无需特别专业的知识,这说不定会带来新的革命,保不准哪一天汽车厂会整合车险业务呢?卖自己品牌的车,客户以“保费”换取路权,万一出险则直接原厂维修,质量有保证,还没有中间商赚差价,没有什么是不敢想的。

社会的进步需要跳跃性思维。10年后的今天可能和我说的不尽相同,但20年后、30年后、100年后,谁又能说得清呢?希望本文能给读者带来些许启发,不至于一哂而过。

相关文章
|
25天前
|
人工智能 JSON 前端开发
Agentic AI崛起:九大核心技术定义未来人机交互模式​
本文系统梳理AI智能体架构设计的九大核心技术,涵盖智能体基础、多智能体协作、知识增强、模型优化、工具调用、协议标准化及人机交互等关键领域,助力构建高效、智能、协同的AI应用体系。建议点赞收藏,持续关注AI架构前沿技术。
365 1
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI进化论:从识别模式到创造世界的“数字大脑”
AI进化论:从识别模式到创造世界的“数字大脑”
168 63
|
人工智能 Java Serverless
【MCP教程系列】搭建基于 Spring AI 的 SSE 模式 MCP 服务并自定义部署至阿里云百炼
本文详细介绍了如何基于Spring AI搭建支持SSE模式的MCP服务,并成功集成至阿里云百炼大模型平台。通过四个步骤实现从零到Agent的构建,包括项目创建、工具开发、服务测试与部署。文章还提供了具体代码示例和操作截图,帮助读者快速上手。最终,将自定义SSE MCP服务集成到百炼平台,完成智能体应用的创建与测试。适合希望了解SSE实时交互及大模型集成的开发者参考。
9689 60
|
1月前
|
人工智能 JSON 算法
向量嵌入的天花板与AI检索的模式更迭
本文提出突破传统“单向量嵌入+ANN”检索范式,构建多结构协同的下一代AI检索框架。通过多通道嵌入、组合键兜底、知识图推理、程序化计划与生成-校验闭环,实现高可信、可解释、可验证的智能检索,应对复杂任务中的信息漏检与推理难题,推动RAG迈向结构化、可编程的认知系统。
95 12
|
5月前
|
人工智能 自然语言处理 前端开发
Trae插件Builder模式深度测评:从编程助手到AI工程师的进化
Trae插件最新推出的Builder模式标志着AI辅助编程工具从简单的代码补全向“AI工程师”角色的转变。该模式允许开发者通过自然语言描述项目需求,自动生成完整的项目结构、代码文件和开发流程,支持VSCode、JetBrains IDE及在线Web版本。Builder模式的核心功能包括自然语言项目初始化、智能项目架构设计和多文件协调代码生成,显著提升了开发效率,降低了技术门槛。然而,它在处理复杂业务逻辑和高度定制化需求方面仍有局限。未来,Builder模式将集成云部署、测试套件生成和DevOps流水线等功能
1168 2
|
20天前
|
人工智能 算法 数据挖掘
AI Agent工作流实用手册:5种常见模式的实现与应用,助力生产环境稳定性
本文介绍了五种AI Agent结构化工作流模式,帮助解决传统提示词方式在生产环境中输出不稳定、质量不可控的问题。通过串行链式处理、智能路由、并行处理、编排器-工作器架构和评估器-优化器循环,可提升任务执行效率、资源利用和输出质量,适用于复杂、高要求的AI应用。
217 0
AI Agent工作流实用手册:5种常见模式的实现与应用,助力生产环境稳定性
|
1月前
|
人工智能 安全 数据库
构建可扩展的 AI 应用:LangChain 与 MCP 服务的集成模式
本文以LangChain和文件系统服务器为例,详细介绍了MCP的配置、工具创建及调用流程,展现了其“即插即用”的模块化优势,为构建复杂AI应用提供了强大支持。
|
3月前
|
存储 人工智能 前端开发
AI数字人口播直播模式系统开发布局逻辑
AI数字人口播直播系统结合先进AI技术,实现数字人自动化直播,适用于品牌推广与内容创作。系统涵盖形象设计、技术架构、直播流程优化及合规性布局,为新媒体提供高效、智能的直播解决方案。
|
4月前
|
设计模式 人工智能
AI辅助编程:常用的7种Prompt模式
DevGPT数据集收录了使用ChatGPT进行辅助编程的2万余条提示语及回答;基于该数据集的总结发现了7种常用的提示语模式
197 2
AI辅助编程:常用的7种Prompt模式

热门文章

最新文章