用AI做車險，這家公司怒賺了7個億的保費
用AI做車險，能玩轉嗎？
能，而且能「玩」得很好，因為有家公司已經跑通了——
成立不到4年，三輪融資11億，估值已達60億。
擁有超過7億元保費總額，且正在每年翻番。
擁有320億公里左右的駕駛數據，大約可繞地球80萬圈。
智能車時代，車險也要智能。
而且在中國，已經不止一家也在這麼幹了。
用AI賣車險，這家公司衝刺獨角獸
這家名為Nirvana的美國初創公司，成立於2021年，正專注於用AI為卡車提供保險服務。
簡單來說，就是利用實時駕駛遠程信息處理，結合卡車200億英里（約322億公里）的駕駛數據，幫卡車司機制定和管理保險。
正是靠著這項業務，Nirvana在最近的C輪融資中籌集到了8000萬美元（約5.8億元），分別由General Catalyst領投，Lightspeed Venture Partners和Valor Equity Partners參投。
這三位投資者，在國內可能並不為人熟知，實際都是美國較為知名的風投機構，特別是General Catalyst，專門投資有前途的初創公司，曾投資過不少知名企業。
例如全球估值最高的金融科技公司之一Stripe，還有估值高達615億美元、推出Claude的AI研究與大型語言模型公司Anthropic等等，都在其投資版圖中。
到現在為止，算上2022年A輪籌集到的2200萬美元，以及2023年B輪的5700萬美元，Nirvana三輪累計獲得了1.59億美元資金（約11億元）。
其中，Nirvana的B輪投資方，其實也是這三家機構，本次C輪的追加投資，可以看作是他們對Nirvana的認可，也能在一定程度上代表資本市場的看好。
因為完成C輪融資後，Nirvana的估值已衝到了8.3億美元（約60億元），是2023年3.5億美元估值的2倍多。
按照這種增長趨勢，加上投資者後續的加碼，也許不久之後，Nirvana就能成長為獨角獸了。
一家車險新秀，真有如此實力嗎？
Nirvana如何用AI賣車險？
人工智能從爆發到全球化普及，正在給各行各業帶來想像力。
大大小小的科技公司，都在嘗試借助AI打造新的商業賽道，Nirvana也是其中一個。
不過為什麼選擇車險行業，而且是卡車呢？結合當地市場背景來看，這個選項已具備足夠的合理性。
第一點，卡車運輸業在美國具有相當大的市場前景。
援引美國卡車運輸協會數據，在2024年，美國卡車運輸業擁有約350萬司機，約1430萬輛註冊卡車，佔美國機動車總數的5%。
這些卡車和員工，在2024年創造了超過9000億美元的收入（約6.5萬億元），佔美國貨運市場的77% ，並且預計未來收入還會持續增長趨勢，到2023年將達1.46萬億美元（約10.5萬億元）。
不過，這些數據是在「懂王」頒布經濟政策、加征加拿大和墨西哥關稅之前估計的，實際增長情況可能會放緩。
其次，由於關稅的推出，另一個成本問題隨之滋生，特別是對小型卡車企業、卡車司機而言。
美國卡車運輸協會表示，關稅不僅會減少跨境貨運量，還會增加運營成本，一輛新卡車可能漲價3.5萬美元（約25萬元），相當於每年20億美元（約144億元）的稅收。
另外，由於保險的強製性，每輛車每年需花費1.5萬-2萬美元保費，同時還在不斷上漲；且傳統保險公司整理報價和保單，通常需要花費數週時間，卡車司機可能會因無法上路而影響運營。
Nirvana的CEO兼聯合創始人拉高治・戈埃爾（Rushil Goel）曾表示，「90%的車隊卡車數量都不足50輛，利潤非常微薄，生存艱難」。
小型運輸公司買不起新設備，還要面臨增加的保險費用，需要儘可能壓縮成本——這正是Nirvana賣車險的初衷。
他們想要做的，就是提供更快的報價，適合客戶的費率，以及在必要時用更好的工具，為索賠提供依據。
顯然，AI就是這個更好的工具。
技術層面來講，Nirvana是通過車輛的遠程信息處理設備（如傳感器、GPS等），實時採集駕駛行為、車輛狀態等物聯網數據，再由預測、大型推理等AI模型推算，處理承保定價、理賠環節。
這些數據覆蓋了超過200億英里（約322公里）的真實駕駛場景，為AI模型提供了精準的訓練基礎。
其AI模型會提供主動安全技術，通過分析駕駛員的駕駛習慣（例如急刹車和加速），為駕駛員提供個性化安全建議，並給出實時保費報價，以降低事故和索賠成本。
公司的一站式安全平台，還會對卡車司機進行排名，以此確定出最佳司機，以及需要為哪些司機提出建議。
Nirvana聲稱，公司已開發出自動化索賠處理的AI工具，可以快速識別事故責任，計算賠付金額，大幅縮短處理週期，比傳統保險公司的報價速度快15倍，並能節省車隊20%的成本。
不過，作為一家2021年才成立的科技新秀，不免有人對Nirvana的技術、模型的成熟度和可靠性存在質疑。
其實，這家公司雖然2021年才成立，但其掌握的技術和經驗，已歷經近十年的驗證，因為Nirvana的創始團隊來自三家公司，分別是Samsara、Rubrik和Root Insurance，都在2015年左右成立。
Samsara是一家物聯網公司，通過搭建數據平台，為運營提供端到端解決方案，應用方向包括車輛遠程信息處理、影片安全、設備監控、駕駛員工作流程等等。
Rubrik，則是微軟投資的一家網絡數據安全公司，去年已經在紐交所上市；而Root的業務和Nirvana更為接近，也從事汽車保險業務，通過遠程信息處理收集有關駕駛員表現，從而構建定價模型。
由這三家公司前員工組成的Nirvana，可以說既有汽車保險經驗基底，又有數據技術支撐，只差可跑通的商業模式了。
Nirvana採取的模式是 「按行駛里程付費」 ，同時為車隊和個人提供服務。
事實證明，這種模式目前看來已具備可行性，公司收穫保費總額已超過1億美元（約7.8億元人民幣），且數據護城河正以指數級增長——
公開數據顯示，2023年10月，公司的車聯網數據為150億英里，而現在已達到200億英里，在不到一年半的時間就增長了50億英里。
再說得具體一點，按照一年半的時間粗略計算，Nirvana的卡車客戶平均每天會為公司增加4470萬公里的里程數據。
從目前的情況來看，Nirvana的故事，可以說是一個用AI賦能傳統行業的成功案例。
投資方General Catalyst的CEO赫曼特·塔奈賈（Hemant Taneja），透露了投資Nirvana的原因：
傳統的保險業是一個技術匱乏的市場，亟待變革。
這是一個席捲全球的問題，好在，中國也在行動了。
智能車時代，需要智能車險
中國對汽車保險的調整需求，或許比美國更加迫切。
因為智能輔助駕駛普及浪潮的到來，正在給整個汽車及相關行業帶來顛覆式衝擊，其中也包括車險。
傳統車險以駕駛員為核心，主要覆蓋車輛事故、損失等風險。
但隨著智能輔助駕駛技術的普及，駕駛主體開始逐漸由人轉向系統，事故責任也從車主轉向車企或智駕技術供應商，責任劃分標準模糊，導致理賠流程也變得複雜。
並且當前各地方的法律法規，還是更傾向界定為「人」的因素，比如《北京市自動駕駛汽車條例（徵求意見稿）》提到：
自動駕駛汽車上道路行駛期間發生交通違法行為的，由公安交管部門按照現行道路交通安全法律、法規進行處理和認定。車內有駕駛人的，依法對駕駛人進行處理；車內無駕駛人的，對車輛所有人、管理人進行處理。
另外，智能輔助駕駛在發展的同時，也帶來了新的風險可能，比如軟硬件系統可能面臨網絡攻擊、數據泄露、系統故障等等。
還有輔助駕駛在緊急情況下的決策邏輯，例如優先保護行人還是乘客等問題，可能還存在一定的倫理爭議和法律糾紛……諸如此類問題，都是傳統車險無法覆蓋的新場景。
這種難題，正同時困擾著車企和保險理賠公司，但也正是這種壓力，倒逼行業內出現了一種新的趨勢，就是車企與保險機構達成合作，為智能汽車保險保駕護航。
車企可共享車輛運行數據（如軟件更新頻率、硬件質量），以及智能車傳感器和算法生成的實時駕駛數據（如路況、系統響應、駕駛員接管頻率等）。
保險公司則基於這些真實數據，分析不同場景下的風險概率，開發更科學、更全面的動態定價模型和專項保險。
現在，這種合作模式已經有了成功範例。
例如，賽力斯和平安產險在去年11月合作推出了保障服務計劃，覆蓋智能泊車等8個場景，提供智能輔助駕駛責任風險保障方案。
在SU7 Ultra發佈會上，小米透露正和頭部的保險公司設計保障服務，提供最高300萬元的保障金額，原計劃4月份發佈相關服務。
以及智能車參考從多處信源獲悉，小鵬也正計劃聯合頭部保險機構，共同推出定製化智能輔助駕駛保險。
全國兩會上，多位來自汽車產業的代表委員發聲，呼籲推動險企與車企合作，完善輔助駕駛保險體系，一個毫無疑問的大趨勢是——
智能車時代，智能的不止是車，而是整個汽車產業鏈。
本文來自微信公眾號 「智能車參考」（ID：AI4Auto），作者：有據無車，36氪經授權發佈。
