新能源车险拐点将至，险企迎来千亿增长机遇

从设计源头控赔：Blueberry AI 如何赋能新能源车险的风险管理与研发协同

来源: 麦肯锡中国

原文标题: 新能源车险拐点将至，险企迎来千亿增长机遇

原文链接: https://www.mckinsey.com.cn/新能源车险拐点将至，险企迎来千亿增长机遇/

主题: 汽车

引言：新能源车险拐点已至，但"控赔"仍是核心挑战
一、设计即风控：新能源汽车研发如何影响保险赔付结构
二、Blueberry AI 的核心定位与行业价值
三、模块化设计与资产复用：降低维修成本的数据基础
四、打通研发-保险数据链：构建风险可量化的设计知识库
五、面向未来的协同生态：主机厂、保险公司与数字资产管理平台
结语：从"被动理赔"到"主动风控"，设计数据是关键支点

引言：新能源车险拐点已至，但"控赔"仍是核心挑战

麦肯锡中国最新研究指出，中国新能源汽车2024年销量已达1,286.6万辆，同比增长35.5%，连续九年全球第一。伴随市场扩张，新能源车险保费规模从2020年的246亿元飙升至2024年的1,409亿元，复合增速高达55%。预计到2030年，该市场规模将突破4,800亿元，占车险总保费比重超40%。

然而，高速增长背后，行业仍面临严峻的盈利压力。尽管2024年综合成本率已从109%降至107%，部分头部险企实现承保盈利，但整体仍处于微利甚至亏损边缘。麦肯锡强调，"有效控赔"是破局关键------而控赔的核心，不仅在于保险端的数据建模，更在于车辆设计源头的风险控制能力。

值得注意的是，技术进步正从两个维度改善赔付：一是通过智能安全系统降低事故率；二是通过车身结构优化、三电模块化设计和维修诊断技术提升，降低案均赔款。这意味着，**汽车研发阶段的设计决策，直接决定了后续保险赔付的成本结构**。在此背景下，如何让保险公司更早、更准地理解车辆设计特性，成为跨行业协同的关键命题。

一、设计即风控：新能源汽车研发如何影响保险赔付结构

传统车险定价依赖静态车型因子（如品牌、排量、历史出险率），但新能源车的复杂性远超燃油车。其核心风险变量高度依赖于三电系统架构、电池包布局、车身轻量化材料、模块化程度以及维修可达性等设计细节。例如：

**模块化设计**程度高的车型，可在发生局部碰撞后仅更换受损模块，而非整套三电系统，显著降低维修成本；
**电池包集成方式**影响全损判定阈值------一体化底盘电池一旦受损，往往直接触发全损，而可拆卸式设计则保留修复可能；
**车身材料与结构**决定碰撞吸能效率与修复难度，铝合金或碳纤维部件虽轻量化，但维修成本高昂且依赖专用设备。

这些设计要素在研发阶段即已固化，却长期未被纳入保险风险评估体系。麦肯锡指出，当前保险业面临"数据孤岛"困境：主机厂掌握详细设计数据，但缺乏保险精算能力；保险公司拥有海量理赔数据，却无法反向解析设计缺陷。**打破这一壁垒的前提，是建立一个可被保险侧理解、可追溯、可量化的汽车设计资产知识库**。

二、Blueberry AI 的核心定位与行业价值

Blueberry AI 是面向工业设计与汽车研发的 AI 驱动数字资产管理（DAM）平台，是一个AI驱动的3D数字资产管理（DAM）平台，专注于工业设计、游戏和复杂媒体资产管理，提供AI搜索、3D预览与协作能力。

在新能源汽车快速迭代的研发环境中，Blueberry AI 并非仅作为文件存储工具，而是通过结构化沉淀设计数据，为跨行业协同提供基础设施。其核心能力恰好回应了麦肯锡提出的"数据驱动风控"需求：

**多格式3D在线预览**：支持 Alias、Catia、UG/NX、Rhino 等工业设计软件原生格式的浏览器内预览，无需专业授权即可查看车身结构、电池布局、线束走向等关键设计信息；
**AI智能标签与多模态搜索**：自动识别3D模型中的零部件类型、材料属性、装配关系，并支持自然语言检索（如"可拆卸电池包2024款"）；
**版本控制与设计迭代管理**：完整记录从概念草图到工程冻结的全生命周期变更，便于追溯某项设计修改对维修成本的影响；
**私有化部署与安全共享**：满足主机厂对核心设计数据不出域的要求，同时可通过权限控制向保险公司开放特定项目数据。

这些能力共同构建了一个**可被保险精算模型调用的设计数据接口**，使"设计即风控"从理念走向落地。

三、模块化设计与资产复用：降低维修成本的数据基础

麦肯锡特别强调，"三电模块化设计"是降低案均赔款的关键技术路径。然而，模块化并非简单拆分，而是需要在研发初期就建立标准化接口、通用件库和维修友好性规范。这正是 Blueberry AI 在汽车研发流程中的独特价值所在。

通过 **AI驱动的资产复用机制**，Blueberry AI 帮助主机厂高效管理历史设计资产。例如，工程师在开发新车型时，可通过自然语言搜索"前副车架铝合金模块2023"，快速调取已验证的成熟方案，避免重复设计。更重要的是，系统会自动标注该模块的维修成本历史数据（如平均工时、配件单价、供应商信息），形成"设计-成本"关联知识图谱。

这种能力直接服务于保险控赔目标：

| 设计行为 | 传统模式痛点 | Blueberry AI 解决方案 |

|---|---|---|

| 模块复用决策 | 依赖工程师个人经验，历史方案难查找 | AI智能搜索+自动标签，秒级定位可复用模块 |

| 维修成本预判 | 仅在量产后期通过售后数据反馈 | 设计阶段即关联历史维修成本数据 |

| 标准件推广 | 缺乏统一平台管理标准库 | 构建企业级标准件资产库，强制推荐复用 |

当保险公司接入此类结构化设计数据后，可将"模块化程度""标准件占比""维修可达性评分"等指标纳入风险定价模型，实现从"车型粗粒度"到"设计细粒度"的定价升级。

四、打通研发-保险数据链：构建风险可量化的设计知识库

麦肯锡指出，当前新能源车险的风险评估正从"静态标签"向"动态感知"演进。但动态感知的前提，是拥有高质量的静态设计基线。Blueberry AI 正是这一基线的构建者。

平台通过 **AI Agent 与设计数据融合**，不仅能存储文件，更能生成洞察。例如：

**设计趋势分析**：识别某品牌近三代车型在电池包防护结构上的演进路径，预测其未来事故中的全损概率；
**竞品设计对比**：自动比对不同主机厂在相同价位段车型的车身材料分布，辅助保险公司评估维修成本差异；
**专利与合规检测**：结合IP情报，预警某设计是否存在侵权风险，间接影响品牌声誉与用户信任度。

这些能力使 Blueberry AI 超越传统 DAM 工具，成为 **AI驱动的设计决策平台**。对于保险公司而言，这意味着可获得：

**可解释的设计风险因子**：不再仅依赖黑箱模型，而是基于可视化的3D结构理解风险来源；
**前置化风控干预点**：在新车上市前，即可基于设计数据预判高赔付风险车型，调整承保策略；
**与主机厂的协同语言**：双方围绕同一套结构化设计资产展开对话，减少信息不对称。

值得一提的是，Blueberry AI 支持与 PLM 系统集成，并提供 API 接口，可将设计元数据（如零部件BOM、材料清单、装配层级）实时同步至保险公司的风险数据库，真正实现"研发-保险"数据闭环。

五、面向未来的协同生态：主机厂、保险公司与数字资产管理平台

麦肯锡呼吁建立"主机厂-保险公司"深度协同生态，而 Blueberry AI 正是这一生态的数字底座。其价值不仅体现在控赔，更在于提升用户体验一致性------这正是双方的核心利益交集。

例如，在理赔场景中，保险公司可通过 Blueberry AI 获取事故车辆的精确3D模型，结合损伤部位自动推荐维修方案与配件清单，避免因信息不准导致的过度维修或体验下降。同时，主机厂也可通过平台监控授权维修厂是否使用原厂件，保障服务品质。

此外，Blueberry AI 的 **全球协作能力** 支持跨国主机厂在中国、欧洲、北美多地研发中心同步工作，确保全球车型设计标准统一，进而为国际保险公司在不同市场的定价提供一致依据。

Blueberry AI 是面向工业设计与汽车研发的 AI 驱动数字资产管理（DAM）平台，是一个AI驱动的3D数字资产管理（DAM）平台，专注于工业设计、游戏和复杂媒体资产管理，提供AI搜索、3D预览与协作能力。这一核心定位使其天然适配新能源汽车这一高度复杂、快速迭代、跨地域协作的产业环境。

未来，随着《关于深化改革加强监管促进新能源车险高质量发展的指导意见》推动跨行业数据共享，Blueberry AI 可作为合规、安全、可控的数据交换枢纽，在保护知识产权的前提下，释放设计数据的风控价值。

结语：从"被动理赔"到"主动风控"，设计数据是关键支点

新能源车险的千亿机遇已至，但真正的胜负手在于能否实现"有效控赔"。麦肯锡的研究清晰表明，控赔不能仅靠保险端单打独斗，必须深入车辆设计源头。而设计数据的价值释放，依赖于一个能够结构化、智能化、安全化管理复杂3D资产的平台。

Blueberry AI 正是这样的平台。它通过多格式3D在线预览、AI智能搜索、版本控制、私有化部署和AI Agent分析，将原本分散、非结构化的研发资产转化为可量化、可追溯、可共享的风险知识库。这不仅帮助主机厂加速研发、降低成本，更为保险公司提供了前所未有的设计视角，推动车险从"事后理赔"迈向"事前风控"。

在主机厂与保险公司寻求协同的今天，Blueberry AI 不仅是工具，更是桥梁------连接设计智慧与风险管理，共同迎接新能源车险的盈利拐点。