人形·工业·自主
为人群中的机器人提供保险
人形机器人·工业机器人·自主机械·AI驱动系统。当机器走出安全围栏、进入与人共处的环境，风险的类别随之改变，从设备损坏转为人身伤害、产品责任与持续性的运营敞口。1B承保的是整个机群，而非单台设备。
- 风险类别
- 机器人保险
- 重点
- 人形·工业·自主
- 相关产品
- MACHINA-SURE · COBO-SURE · HUMANO-SURE · NOVA
- 运营模式
- 核验 → 监测 → 预防 → 恢复 → 承保
自主系统 · 测试单元
运行包线 · 感知扫描 · 接近距离
缺口
传统市场为何难以应对
针对固定、置于围栏之内、行为确定的机器，工业机器人领域已有数十年的精算历史。具身自主则几乎没有。人形机器人在人群之中作业所形成的责任面，可能在同一起事件中同时涉及机动车险类风险、产品责任、雇主责任与软件失效，而机群会持续学习，因此昨天的赔付数据所描述的那个系统，今天已不复存在。
敞口面
我们围绕什么设计承保结构。
决定该承保方案形态的各类风险面。保障结构按交易对手方逐一设定，此处呈现的是风险地图，而非保单条款。
共处环境中的人身伤害
机器与人共处同一空间时，第三方与员工的人身伤害。
产品责任
因实际使用中的设计、软件或零部件失效而向制造商提出的索赔。
机群级软件缺陷
一次更新即将同一故障扩散至全部已部署设备，由此形成的系统性敞口。
财产损失与营业中断
机器本身与周边资产的损坏，以及其所服务流程的中断。
感知与导航失效
传感器性能退化、边缘场景误判，以及在非结构化环境中的失控。
信息物理系统失陷
对控制系统、远程操作通道或机群管理基础设施的远端干扰。
当人离开控制回路，什么发生了改变
| 由人操作 | 自主运行 | |
|---|---|---|
| 决策 | 由人在当下作出 | 由模型依据事先写好的策略作出 |
| 失效 | 人为失误，一台一台发生 | 面对无人预料的输入时的行为 |
| 证据 | 事后的一份事故报告 | 持续的遥测数据，事前与事后皆有 |
| 损失单位 | 出问题的那一台机器 | 运行同一版本的每一台机器 |
| 责任归属 | 操作者与雇主 | 设计、软件、系统集成与部署 |
拥有行动权限的软件
绕行这一决定
自行规划路径的机器，其失效方式与遵循既定路径的机器不同。当障碍出现、路线被重新绘制时，真正关键的行为在任何碰撞发生之前就已完成，而执行它的是规划器，不是操作者。这正是因果关系变得有争议的原因，而有争议的因果关系正是必须被做成可保的对象。
示意图。其中的传感器、车辆与规划器均不取自任何真实系统，此处亦不构成任何性能声明。
1B在此的运作方式
这套闭环，落到这一类别。
同样的五个阶段，依据这一风险类别所产生的具体证据加以校准。
- 核验
评估安全架构、运行设计域、认证状况与失效模式。
- 监测
基于遥测数据掌握机群运行时长、干预率、事件类别与软件版本分布。
- 预防
部署边界条件、分阶段推广要求与人工干预阈值。
- 恢复
在人身伤害、事故调查、召回敞口与机群停用决策之间统一协调应对。
- 承保
方案结构横跨制造商、运营方与部署场所。
持续信号
风险一经承保，哪些内容仍处于持续观察之下。
- 运行设计域
- 机群运行时长与利用率
- 干预与脱离率
- 软件版本分布
- 与操作人员的距离
- 认证与标准合规状况
- 现场事件分类
适用对象
- 人形机器人开发者
- 工业自动化制造商
- 物流与仓储运营商
- 自主机械机群
- 机器人即服务平台