行业进入规模化量产阶段 - 具身机器人行业正进入规模化量产发展期 以优必选、宇树科技、FigureAI等规模产线建成投产为标志 头部企业有望实现千台级交付 [3] - 具身机器人研发生产企业创始人胡磊的公司 其2026年计划产量超过200台 较2025年高出逾5倍 [2] - 国际数据公司报告预测 2025年中国具身智能机器人下游用户支出规模预计超过14亿美元 到2030年将飙升至770亿美元 年均复合增长率高达94% [9] 规模化销售面临保险瓶颈 - 下游企业批量采购具身机器人的一个先决条件是要求生产商为机器人购买保险 以分担本体损坏与意外伤人风险的经济损失 [4][5][10] - 随着采购量从2-3台增至10-20台 下游企业需承担的风险事故损失金额成倍增加 财务压力增大 [4] - 机器人租赁平台擎天租CEO指出 在商业表演等使用过程中 机器人发生过摔倒损坏设备甚至伤人的意外 使保险在批量使用时不可或缺 [11] - 具身机器人租赁市场规模在2026年有望达到100亿元 推动了相应的保险需求发展 [12] 保险产品发展现状与挑战 - 2025年下半年以来 太保产险、人保财险、平安产险等头部保险公司陆续推出针对具身机器人的专属保险产品 [5][14] - 但保险产品发展面临“雷声大、雨点小”的状况 多数保单覆盖的机器人数量仅为个位数 例如有案例显示两台机器人保费近5000元/台 保额最高50万元 [15] - 保险公司批量承保面临两大核心挑战：一是缺乏机器人核心运行数据导致风控建模困难 二是机器人外观高度一致易引发冒充理赔的道德风险 [5][15][16] - 由于风控挑战 保险公司多采取“一企一策”方式 仅对下游企业2-3台机器人提供保险服务 [15] - 保费定价在3000元到3万元不等 但单个机器人保额在50万元到100万元 风控不严易导致承保亏损 [16] 数据获取难题与生产商顾虑 - 保险公司要求对接企业运营系统以获取机器人实时运行数据、场景应用工况与历史损坏案例作为风控依据 [5] - 但生产企业普遍以涉及核心技术机密为由婉拒提供关键数据 担心算法训练数据、模型验证报告等信息泄露 [6][15][17] - 保险公司因此难以评估机器人算法的安全性与决策可控性 不敢进行批量承保 [15] 创新的解决方案探索 - 保险公司开始探索通过“保险+租赁”和“保险+融资租赁”模式寻求突破 [19] - 机器人租赁平台与融资租赁公司采购量较大 有底气要求生产企业提供数据 保险公司可通过数据脱敏、加密传输、联合建模等方式使用数据 [19] - 租赁平台和融资租赁公司会为每个承保机器人设定“个性化”识别标签 以降低冒充理赔的道德风险 [19] - 例如平安产险与上海电气融资租赁合作 建立“数据可用不可见”机制 通过大数据和物联网技术提供设备健康预警等增值服务 实现全周期风险管理 [20] - 擎天租平台及一些地方政府愿意提供保费补贴 以提升投保意愿并降低企业门槛 [20] 保险产品与风控模型的持续迭代需求 - 保险公司面临风控模型迭代速度跟不上机器人技术迭代的挑战 在酒店、工业等场景中 机器人可能按月完成一轮技术迭代 [21] - 为此保险公司调整产品设计思路 采用“模块化、参数化”策略 并设置技术迭代风险共担条款 在合同中预留根据实际数据优化定价的机制 [21][22] - 保险公司需要结合人工智能图像识别与传感器数据 实现对机器人状态的实时评估与动态风险洞察 [22] - 保险公司正与科研机构及产业链企业合作 研究制定不同应用场景的风险分级与安全性能标准 并尝试建立机器人保险风险数据库以支持精准定价 [22]

具身机器人行业进入量产与规模化销售阶段 - 具身机器人正进入规模化量产阶段，头部企业有望实现千台级交付 [2] - 某企业创始人预计今年完成逾200台具身机器人的生产，产量较2025年高出逾5倍 [1] - 国际数据公司（IDC）报告预计，2025年中国具身智能机器人下游用户支出规模超过14亿美元，到2030年将飙升至770亿美元，年均复合增长率高达94% [8] 规模化销售面临保险需求瓶颈 - 下游企业批量采购（10-20台）时，因风险事故潜在损失金额成倍增加，纷纷要求生产商先为具身机器人购买保险 [3] - 给具身机器人“上保险”已成为下游企业批量采购的一个先决条件，关系如同汽车需要车险才能上路 [4][9][10] - 具身机器人租赁市场规模有望在2026年达到100亿元，进一步推动了相应的保险需求 [10] 保险产品供给现状与挑战 - 2025年下半年以来，太保产险、人保财险、平安产险等头部保险公司已陆续推出针对具身机器人的专属保险产品 [5][11] - 然而，保险产品发展面临“雷声大、雨点小”的状况，多数保单覆盖的机器人数量仅为个位数 [12] - 保险公司承保面临核心挑战：缺乏机器人运行数据导致风控建模难，以及外观一致易引发冒充理赔的道德风险 [5][12][13] - 保险公司承保态度谨慎，保费在3000元到3万元不等，但单个机器人保额高达50万元到100万元，担心理赔支出远超保费收入 [13] 数据获取难题制约保险规模化 - 保险公司批量承保需要生产企业提供大量运行数据、工况信息与历史损失案例作为风控依据 [12] - 生产企业普遍以涉及核心技术机密为由，拒绝提供关键数据，导致保险公司难以进行安全评估和批量承保 [5][6][12] - 由于数据缺失，保险公司目前多采取“一企一策”方式，仅为下游企业的2-3台机器人提供保险服务 [13] 探索“保险+租赁/融资租赁”解决方案 - 保险公司开始通过与机器人租赁平台、融资租赁公司合作，探索“保险+租赁”及“保险+融资租赁”模式以解决数据获取难题 [15] - 租赁平台和融资租赁公司采购量较大，有底气要求生产企业提供数据，并通过数据脱敏、加密传输等方式与保险公司合作 [15] - 该模式有助于为每个承保机器人设定个性化识别标签，降低冒充理赔的道德风险 [16] - 合作模式推动保险服务从事后理赔转向“事前预防+事中干预+事后补偿”的全周期风险管理 [16] 应对技术快速迭代的风控挑战 - 具身机器人技术迭代迅速（按月迭代），导致保险公司风控模型严重滞后，赔付风险不可控 [17] - 保险公司调整产品设计思路，采用“模块化、参数化”策略，并设置技术迭代风险共担条款，以快速调整保障范围和保费定价 [17] - 保险公司需结合AI图像识别与传感器数据，实现对机器人状态的实时评估和动态风险洞察 [18] - 行业需要产学研协同合作，全面评估量产机器人的可靠性、稳定性及新场景下的安全性能 [18] - 计划与科研机构、上下游企业合作，研究制定不同应用场景的风险分级与安全标准，并尝试建立机器人保险风险数据库 [19]