当一个价值不菲的传感器臂腕在调试中意外损伤，意味着一笔不小的研发损耗与进度暂停。如今，这一幕带来的焦虑将被大大缓解，保险公司开始相继研发专为人形『机器人』️设计的产品。12月9日，北京商报记者梳理发现，已有中国人保、中国太保在内的多家保险公司推出人形『机器人』️专属保险方案，涵盖本体损失险等多个险种。
在业内人士看来，当前，人形『机器人』️专属保险只是当下人工智能与保险业深度互嵌的一个微小切面。2025年已成为人工智能在保险业应用的转折之年，保险业在人工智能领域深度融入产品设计、核保理赔等环节，正实现“人工智能提效保险，保险护航人工智能”的循环。
保险创新从实验室走到商业场景
为『机器人』️上保险，这已不再是科幻小说的情节。敏锐的保险机构正在系统性布局这片蓝海。人形『机器人』️专属保险落地全国首单后，多家保险公司迅速跟进。
北京商报记者梳理发现，自中国太保落地全国首个人形『机器人』️专属保险以来，保险业对人形『机器人』️的保障已从概念走向实践。从中国太保提供的保险方案来看，以“风险拟人化”理念实现本体损失、第三者责任与自身财产损失的一体化保障，旨在让产业相关方都能更放心地拥抱人形『机器人』️时代。
平安产险近日推出的“具身智能综合金融解决方案”，针对『机器人』️研发、运营、热失控、电气、机械、网络及相关风险提供相应解决方案，并定制化整合研发费用损失、产品责任、人工智能系统责任、电化学性能衰减等具身智能全场景综合保障方案，为具身『机器人』️提供多维度、全周期的保障服务。
今年11月，武汉光谷一家机构为旗下两台人形『机器人』️分别购买了保险，成为湖北省首单具身智能『机器人』️本体损失保险。每台『机器人』️保费近5000元，若投保一年内遇损伤，最高可获50万元的理赔金额。在业内人士看来，该款保险可以让科研人员减轻『机器人』️零件损伤顾虑，专心投入研发。
政策东风也在为这场融合加速。今年以来，多地陆续发布支持人形『机器人』️发展的政策文件，鼓励相关保险产品的发展成为关键词之一。比如，8月，北京经济技术开发区印发《关于推动具身智能『机器人』️创新发展的若干措施》提到，支持企业对人形『机器人』️整机产品进行投保，按实际保费的50%给予补贴，每年最高100万元。
给予真金白银保费补贴的鼓励意图显而易见，与此同时，市场研究数据则描绘出更广阔的前景。《2025人形『机器人』️与具身智能产业研究报告》显示，2025年，中国具身智能市场规模预计达52.95亿元，占全球约27%；人形『机器人』️市场规模预计达82.39亿元，占全球约50%。
“科技与金融从来就是相辅相成、相互促进。本轮以人工智能为代表的科技产业革命给包括保险在内的金融行业带来的影响可能是全方位的。”12月8日，金融监管总局副局长肖远企在香港亚洲保险论坛2025上表示，人工智能科技应用很可能将大幅拓展保险生产最大可能性边界。
“保险业对人工智能产业的保障，是技术落地的关键支撑。”资深人工智能专家郭涛表示，针对人工智能产品推出的侵权责任、设备损失等专属保险，精准覆盖了人工智能应用中的各类风险，解决了科技企业推广新技术时的顾虑，直接推动了人工智能相关技术的商业化，形成“人工智能提效保险、保险护航人工智能”的双向正循环，既拓宽了保险的服务范围，也加速了人工智能产业的规模化应用。
数据壁垒待进一步打通
当保险业为人工智能产业撑起保护伞的同时，其自身也正被人工智能技术以更深刻的方式从内部重塑。2025年，随着以『DeepSeek』为代表的生成式人工智能技术取得突破并开启本地化部署，人工智能在保险业的应用迎来了一个关键的转折之年，其影响正渗透至每一个环节。
北京商报记者梳理发现，在产品设计与定价的起点端，智能核保正在改变游戏规则。传统上依赖人工审核和标准问卷的流程，如今可以通过人工智能解析海量、非结构化的数据（如体检报告、医疗影像文本）来实现自动化与精准化。而在面向客户的另一端，变化同样显著。智能客服与精准营销系统能够实现7×24小时的极速响应，通过深度学习用户画像，进行产品推荐和疑问解答，其持续服务能力与成本优势远超传统人工坐席。
最能直接体现人工智能赋能价值的，莫过于理赔环节的颠覆性提升。郭涛指出，人工智能对保险业的赋能，核心是效率与体验的双重升级。通过解析非标准化的医疗信息，理赔处理效率大幅提升，小额案件能实现当天办结，快速理赔服务甚至能在数十秒内完成；人工智能相关的服务在销售和咨询环节响应极快，能长时间持续与用户沟通，效率远超基础服务人员，大幅降低了运营成本。保险业不论是通过人工智能技术来赋能自身业务，还是对人工智能领域进行保障，都将产生积极作用。
然而，这场由技术驱动的场景，在实现过程中并非一片坦途。首当其冲的是“数据壁垒”。业内人士表示，保险业所需的医疗、交通、信用等跨领域数据难以真正打通，这限制了人工智能模型训练的精准度，使其在复杂风险评估中可能“巧妇难为无米之炊”。其次是“算法黑箱”问题，该业内人士表示，深度学习模型的决策过程往往缺乏透明度，这在强调公平、公正与合规的金融保险领域，容易引发对核保、理赔决策合理性的质疑。此外，在农业保险、巨灾保险等涉及大量非标场景和长尾风险的领域，现有人工智能系统的适配能力仍显不足。
面对挑战，行业亟待探索破局之道，同时人工智能+保险领域亟待进一步拓展边界。郭涛表示，一是有待进一步场景深化，针对人工智能医疗、智能生产等细分领域开发定制化保险；二是技术升级，将人工智能从流程辅助工具转为风险预判手段，依托数据提前识别各类风险并提供前置服务。其中，需要解决一定的核心难点，数据层面，不同主体间的信息共享存在合规考量；风险层面，人工智能相关责任的划分缺乏明确标准；资源层面，多数机构的人工智能技术能力不足，难以跟上技术迭代节奏。
