界面新闻记者 | 吕文琦

在新能源汽车保有量持续增长的背景下，车险市场的业务结构和盈利状况出现分化。

日前，中国精算师协会与中国银保信披露的数据显示，2025年我国保险行业承保新能源汽车4358万辆，实现保费收入1900亿元，但承保端仍亏损56亿元，尽管同比减亏1亿元、综合成本率下降1.3个百分点，行业整体尚未走出亏损区间。

一边是规模高速扩张，一边是盈利迟迟未至——新能源车险长期处于“车主喊贵、险企喊亏”的结构性矛盾之中。不过，值得关注的是，在行业整体承压的同时，头部财险公司已率先跨过盈亏平衡点，开始实现承保盈利。

行业仍亏，但拐点信号已现

从数据结构来看，新能源车险的基本盘正在迅速放大。2025年，全国新能源汽车保有量接近4400万辆，占汽车总量的12%；全年新注册登记量占比接近一半，带动车险需求快速增长。

与此同时，行业承保规模同步扩张。全年承保新能源汽车4358万辆，同比增长40.1%，提供风险保障金额高达159万亿元。

但规模扩张并未同步带来盈利改善。2025年新能源车险车均保费约4360元，仍显著高于传统车险；赔付端压力依然突出，行业整体承保亏损56亿元。

人保财险党委书记张道明在中国人保2025年度业绩发布会上表示，整体来看，新能源车险面临三大挑战：一是新能源车辆出险率高，大幅高于燃油车的出险率；二是社会化维修渠道不足，车辆维修成本相对较高；三是人伤案件占比和赔偿标准均呈现上升的趋势，案均赔款上涨。这些都导致新能源车险赔付压力处于高位。

不过，在行业整体尚未盈利的情况下，头部财险公司已凭借数据、定价与运营能力的优势，实现了承保端的率先突围。

2025年，中国人保承保新能源汽车1556万辆，同比增长34.3%；中国平安承保1284万辆，同比增长44.8%；中国太保覆盖超过630万辆，同比增长约37%。

更关键的是盈利能力的分化。中国平安在年报中首次披露新能源车险业务实现承保盈利；中国太保表示，家用新能源车险已进入稳定盈利区间；中国人保亦预计，相关业务盈利能力将持续提升。

张道明指出，随着驾驶行为改善、辅助驾驶技术进步以及车型结构优化，新能源车出险率已出现趋势性下降，同时AEB等安全配置正对赔付风险形成实质压降；叠加费用端监管趋严，预计2026年行业综合成本率仍将继续改善。

中国太保产险总经理陈辉则从经营端强调，新能源车险盈利的实现依赖于“技术+生态”的双重能力建设，包括与车企直连售后体系、推进智能定损与数据应用，以及通过全生命周期管理压降成本，最终推动业务进入稳定盈利区间。

从“高赔付”走向“可定价”

如果说头部险企的盈利，是个体能力的体现，那么行业整体走向盈利，则依赖于制度与生态的重构。

“新能源车险当前最大的变化是风险正在变得‘可解释’。”某合资财险公司精算负责人李挺（化名）向界面新闻表示，过去新能源车险面临的核心问题在于样本不足与风险异质性强，导致定价模型难以稳定收敛；但随着承保规模扩大与车联网数据逐步接入，风险因子正在被不断拆解，“从车型、电池类型，到驾驶行为、使用场景，风险颗粒度显著提升，这为差异化定价创造了基础”。

北美精算师陈放亦对界面新闻指出，新能源车险正在经历从“经验定价”向“数据定价”的关键跃迁。“当事故频率和案均赔款能够被拆分并量化后，保险公司就可以针对不同风险组合给出更精准的费率，而不是通过整体抬价覆盖风险，这将从根本上缓解‘高保费、高赔付’的结构性矛盾。”

在制度层面，监管与行业协同也在加速推进。李挺向界面新闻分析，当前推动的车型风险分级体系，本质是将“车的风险”前置到制造端，通过标准化的数据反馈机制，引导车企在设计阶段优化安全性与维修经济性，“这相当于把一部分保险风险转化为工业问题解决，从源头降低赔付”。

与此同时，产品形态也在发生变化。“车电分离”模式被业内视为重要突破方向。一位保险科技公司负责人表示，将电池风险从整车中剥离后，不仅可以降低保费波动，还能通过专业化管理减少电池相关赔付的不确定性。

从更长期看，智能驾驶的普及将进一步改变风险定价逻辑。在3月末举行的2026中关村论坛年会“重大成果专场发布会”上，北京金融监管局正式宣布启动智能网联新能源汽车商业保险开发应用。

据悉，此次专属产品在现有新能源车险基础上优化升级，明确概念、规范条款、扩充保障范围，初期主要面向北京地区新能源新车车主，以及适用于北京依法依规开展测试或取得正式上路资质的L3、L4级自动驾驶车辆。

车车科技产品研发负责人向界面新闻介绍，随着L3试点展开，很多时候是系统在开车，风险也就自然从“人”转向“系统和算法”，比如系统判断错了、算法边界没覆盖到等问题。在这样的背景下，如果只用传统围绕驾驶员责任设计的车险去覆盖所有情况，肯定会有空白地带。

他指出，辅助驾驶普及，车险定价核心从“人车”静态因子转向传感器、算法、数据质量等技术维度；承保范围也扩展至系统失效带来的技术责任；理赔定责则依赖数据溯源，通过分析事故时的系统状态与算法表现完成。