本文来自“虎嗅APP”，原文标题为《马斯克玩保险，巴菲特看笑话》。

既然很多人不看好特斯拉保险业务，那么我们就来认真了解一下：——汽车保险业务的定价一方面依据车本身，另一方面依据驾驶者，通过一种量化方式，把车辆发生“赔偿”情况的概率计算出来，并对其进行相应的收费。这也是为什么像美国公路安全保险协会(IIHS)以及中保研汽车技术研究院(CIASI)会自费对车辆安全进行测试，就是为了收集数据以便计算车辆的保险系数。
但是这种方式有一定局限性。对于“新”车型，安全测试需要一定的时间才能得到数据，并且由于初期市场保有量不大，所以事故统计数据较少，会导致保费定价出现偏差。另外影响保费的因素还有驾驶者信息，例如年龄、教育程度、结婚与否、事故记录，甚至是车辆驾驶数据等，但实际上，前面几个信息与车主平时是否“安全驾驶”关系并不大，车辆驾驶数据才是最能反应驾驶员发生事故概率的信息。
问题就出在这，车辆行驶数据的采集是个巨大难题。一方面是因为车辆型号和数量繁多，导致收集数据非常困难，另一方面是虽然在美国市面上，有一些保险公司通过在OBD接口加装“监控设备”以获得驾驶信息，但由于仅仅是添加了采集设备，所以收集到的信息极为有限。
特斯拉作为电动车，对于保险公司来说，存在着诸多的信息不足，所以很多车主要付出“不合理”的保险费用。特斯拉曾在2017年与汽车保险提供商AAA发生过争执，当时AAA表示，基于美国公路损失数据研究所(Highway Loss Data Institute)和其他数据源的分析结果，决定把特斯拉的保费提高30%。
正是因为如此，特斯拉看到了机会和可能。这就如同当年马斯克看到了由于“信息不对称”所产生的金融商机，从而创办了网络支付X.com公司(PayPal前身)。
特斯拉汽车配备有大量的传感器和摄像头，加上车辆本身几乎所有信息都能被数据化，所以能够获取的数据远远超过其他车企。凭借这些数据，特斯拉除了可以训练其“自动驾驶”系统，作为副产品，还能够通过分析信息得出驾驶者的“画像”，从而得知其驾驶风格和“危险程度”。
(前50名车型中受伤概率，NHTSA统计)
与此同时，基于全球多个机构的安全碰撞测试结果和特斯拉自己拥有的行驶数据，也能够得出车辆本身的“危险程度”。所以特斯拉几乎完全掌握了其保险定价的全部所需信息，那么开展保险业务显然是件顺理成章的事情。
特斯拉保险的“阳谋”：——

特斯拉保险的“阳谋”：仅仅凭借数据的“信息不对称”，特斯拉保险业务就能成?哈哈，是的，就是数据！——前面提到的保险机构做安全测试、安装设备收集行驶信息、做数据统计调研等等，都是需要花费大量资金的，而唯一的目的就是收集数据。
保险本质上其实就是个数学游戏，凭借着这些数据，保险公司获取的利润相当惊人。仅就2016年美国市场来说，汽车保费收入约为2220亿美元，去掉赔付款之外，收入约为750亿美元(未去掉运营、人员费用)。
With AP 6.5X safer - 85% less likely to get into an accident in a Tesla
Without AP 4.4X safer - 77% less likely to get into accident
Without Safety features 2.8X safer - 65% less likely to get into accident
——Tesla
特斯拉公布的统计数据显示，2019年Q2季度，开启AP特斯拉每行驶327万英里发生一起事故，仅开启安全辅助时该数据为219万英里，两者都不开启情况下，该数据为141万英里。而美国高速公路安全管理局(NHTSA)统计的数据显示，在美国发生一起事故的平均行驶里程为49.8万英里。即特斯拉在使用AP系统时，发生交通事故的概率较平均值低85%，仅开启安全辅助功能则概率低77%，既不开启AP也不开启安全辅助，概率低65%——这也就是为什么特斯拉保险敢把保费降低20~30%的主要原因。
根据一家外媒计算，目前特斯拉保有量已经开始接近100万辆，如果一半车主选择特斯拉保险业务，以2016年美国汽车保险平均年费935.8美元为准(数据来自NAIC，特斯拉实际保费远高于此)，即便所有保费都降低25%，那么特斯拉保险每年能收入3.5亿美元保费，基于其事故概率，综合粗略估算每年去掉赔付款收入约为2.82亿美元(未去掉运营、人员费用)。与美国保险行业毛利润比例33.7%(750亿/2220亿)相比，特斯拉保险毛利润比例为80%(2.82亿/3.5亿)，似乎说明了为何巴菲特会发出那样的评价。
那么特斯拉是如何做到20~30%的保费降低呢?
(美国几大保险公司2017广告费用支出)
保险行业，除了赔付的支出占据一大部分，还有诸如广告、销售人员、业务员等费用的支出，而这一部分的数额是非常庞大的。
特斯拉保险一方面不需要什么广告费用，仅通过特斯拉的生态就能精准送达用户，另一方面几乎不需要单独的销售人员，车主在购车之时或者在网上花费几分钟即可完成签约保险服务，最关键的是通过大量的视频数据采集，责任认定和赔付将变得非常简单，也就不需要大量人力资源。加之特斯拉发生事故的概率原本就相对较低，那么所需保费显然就会低很多。
当然除了盈利目的，特斯拉推出保险业务有着更重要的原因——Robotaxi。特斯拉今年的“自动驾驶大会”曾宣布将会未来推出Robotaxi业务，而这种“全自动驾驶”的出行业务，除了技术难点外，最大的困难就来自于法规的允许。
设想一下，假设特斯拉的业务上线，当传统保险机构都无法合理对其“自动驾驶”发生事故进行赔付认定，又如何能够将其通过法规的门槛。所以特斯拉保险能够为其将来Robotaxi业务提前扫清一个障碍，为其未来出行愿景提前做准备。
愿景和困难：——

上文中提到了“仅仅凭借数据的“信息不对称”，特斯拉保险业务就能成?哈哈，是的，就是数据”，那么，特斯拉在搜集、整理和分析数据方面的能力究竟如何呢？下面这篇文章或许能够回答这个问题：
第二篇：《为什么说造电动汽车的特斯拉是一家数据公司》（转载）
提到特斯拉，大家总会不自觉站成两个阵营：一方将这家电动车公司捧上天；另一方则唱衰，认为它最终会被对手们干掉。换句话说，特斯拉要么一劳永逸改变汽车行业，要么就会在不久的将来关张。不过，如果我们放下财务、竞争和Elon Musk这个神奇的存在，从理性、中立、客观的角度观察特斯拉，其实是能得到更多独特解读的。
如果说特斯拉在电动化上的技术积累有可能会被对手迎头赶上，那么它在数据上却是绝对无人能敌！事实上，特斯拉也正在利用这些数据搭建世界上最先进、也是最为复杂的神经网络。
大数据还是“明日之星”吗？

大数据还是“明日之星”吗？——硅谷喜欢用一些热词来形容“下一个划时代的产品”。
就拿大数据来说，它就被称为“新型石油”。这个形容非常贴切，数据就像埋藏在地壳中的石油，等待着人们去开发、提炼和利用并借此建立自己的竞争优势。
不过，多年之后的今天，大数据这个概念的光芒却开始逐渐暗淡。因为从技术角度来看，如何从海量的数据中攫取真正有价值的部分是一个巨大的挑战——无论这些数据是否有自己的组织架构。
事实上，我们已经陷入Gartner所说的大数据“理想幻灭的低谷”(trough of disillusionment)。
这项技术没能像十年前预想的那样，成为庞大的统一数据平台。大数据风口过了之后，人工智能（AI）与机器学习（ML）成了新的香饽饽。不过，不同于社交媒体平台（只想优化算法来售卖广告），大家还是保持着初心，用心在做有意义的事，特斯拉就是其中之一。
特斯拉真正的竞争力在于对数据、AI和ML的熟练整合与运用，而它们凝聚成了特斯拉的神经网络：一套将传感器、数据、通讯、CPU、外围硬件与软件紧密结合的超级系统。这些关键节点不但能相互配合处理信息，还能像人一样适应与学习。
大赛已经开场：——华尔街分析师相信，自动驾驶带来的市场潜力是万亿级的。这也是特斯拉、Waymo等科技巨头和传统制造商投入一切疯狂争夺的原因。
其实转念一想，你就会意识到，自动驾驶这个概念很多年前就已经开始向我们的驾驶习惯中渗透了。
类似定速巡航、ABS防抱死等技术的普及，其实就是人类在一步步逐渐让渡车辆控制权。而特斯拉的Autopilot，可能是当下能在市场上买到最复杂的驾驶辅助系统。
不过，从半自动驾驶升级到全自动驾驶并非易事。我们如何能保证车轮上这台电脑能在这个疯狂世界中保持思考、判断并作出正确决定？要知道，全自动驾驶系统的成熟至少需要工程师投入数百万小时的精力，他们得写代码，定义并不断精炼算法、3D模型，在这期间模拟器和测试车还一刻都不能停。
当然，这是特斯拉眼中的“传统”方式，而Musk最擅长打破常规，他带领特斯拉走上了一条新奇之路！经过16年的发展，特斯拉电动车在全球的保有量已经突破60万辆。但这些出厂的车辆，甫一上路就是特斯拉的数据收割机——人类驾驶员在车上的一举一动，比如打方向、刹车或踩油门，都是特斯拉需要的数据点。这些采集到的数据会被特斯拉“投喂”给自家算法，升级后的算法又会通过OTA“反哺”给特斯拉的车辆。
截至今年7月的数据，特斯拉已交付超64.3万辆具有自动驾驶功能的特斯拉汽车，其中52.8万辆了搭载Autopilot Hardware 2.0系统；特斯拉自动驾驶里程达15.6亿英里，占特斯拉行驶总里程（144亿英里）的10.8%。
与其相比，在自动驾驶路测上最有心得的Waymo也只不过只有区区1500万英里的经验罢了；而特斯拉在“影子模式”下恐怕累积的数据采集里程已经有100亿英里了！——对特斯拉的神经网络来说，这确实是个无人可及的超级宝库。
不过，这还不是特斯拉与其他公司最重要的不同，特斯拉真正最厉害之处在于：——特斯拉的数据竟然都是来自于现实世界！换句话说，车主们每天开车通勤，他们在不知不觉中训练了特斯拉的AI/ML引擎。
Musk曾表示：“当一辆车学到了新的知识点，所有特斯拉都能顺势掌握。”显然，特斯拉开发了一个在外界看来最牛的众包AI/ML训练项目。
Autonomy Day见闻：——相信很多人会好奇，特斯拉是如何刷出这些数据，并通过数据实现系统性能的持续提升？在特斯拉今年的一系列活动中，最有干货的就是“Autonomy Day”。
在主题演讲中，特斯拉工程部门副总裁Stuart Bowers（目前已离职）【1】 给我们讲述了特斯拉的心路历程：
“在开始之前，我们先是试着理解周边的世界。”Bowers说。“特斯拉电动车都标配8颗摄像头和12个超声波传感器（雷达），同时还有惯性测量装置与GPS加持。此外，经常被大家遗忘的方向盘与踏板操作也必须考虑在内。”Bowers还指出，这些传感器都有“重叠区域”，可以进行双重确认。
通过这种方式，特斯拉“能对周边发生什么有一个极其精确的了解。”每发生一个事件，或者一次人机交互，都会被记录下来并上传到特斯拉的数据库。随后，这些数据会被用来进行3D模拟，供特斯拉软件工程师研究如何提升与精炼现有算法。升级后的算法当然会通过OTA推送给每一位特斯拉车主，进一步提升车辆的驾乘体验。
影子模式
当然，在车上进行软件迭代并不能像智能手机那么随意，毕竟这事关人身安全。在这里，特斯拉聪明的用到了“影子模式”，即在这种模式下测试修改后的系统。显然，这相对于简单的模拟器或是派车上路测试是一种巨大的进步，毕竟影子模式是实时运行的，而且与现实世界紧密相关。不过，整个车辆的“思考和决策”是在背后进行的，这样就能搭建出一个连续的反馈闭环。
简单来说，影子模式就像一个十几岁的小青年，没有驾照的他经常会坐在副驾驶观察父亲的一举一动。“当有新算法出现我们第一时间就想尝试，在影子模式下你就能把它推给车队，看看在现实世界中它表现如何。”Bowers解释。最终，特斯拉能借助机器学习拥有更强的能力，随后进入阶段部署，也就是特斯拉的“早期用户参与计划”（ early access program）。
眼下，特斯拉还在测试新的行为预测功能，方便车辆提前预知前方行人或自行车的下一步动作。“我们能探测到路上的障碍，而行人就是障碍之一。”Bowers说道。“车辆确实能看到路上的行人与自行车，特斯拉下一代自动刹车系统不但会为正前方路上的行人停车，还会自动为那些即将走上道路的行人让行。”
Bowers透露称，现在这项新功能就在影子模式下运行着。未来，特斯拉肯定会把这项功能推给每个车主。不过在这之前，会先在那些签了早期用户参与计划的硬核车主身上进行“实验”。
另一个例子是高速公路上的车道变更：特斯拉称在Autopilot模式下已经成功完成了900万次变道。“我们几乎每天都能累积10万次成功的车道变更案例”。Bowers说道。在Bowers看来，真正的终局之战“就是要将神经网络、车辆与所有数据进行大整合，创造出帮车辆认识世界的终极真理”。
出行即服务（Mobility as a Service）

出行即服务（Mobility as a Service）：——自动驾驶的降临意味着原有车辆销售模式会全面崩塌，取而代之的是人人打车的新时代，即我们所说的出行即服务（MaaS）。
在最近的一次采访中，专注于创新科技与市场的投资公司ARK分析师Tasha Keeny就指出：
从某种意义上来看，MaaS已经在路上，毕竟Uber已经站上单季度提供10亿次出行服务的里程碑，而类似Uber的打车服务在全球都很受欢迎。
不过，Keeny手上的数据显示，“租”一辆车还是比买一辆车贵。如果买一辆车，全周期算下来每英里平均花费为70美分，比出门打车还是要便宜一些。
当然，这个现象会在自动驾驶降临后被彻底翻转，剔除了人类驾驶员后，MaaS每英里只要22美分。而且别忘了，正值壮年的千禧一代，对共享经济也是轻车熟路。Keeny认为，那个转折点到来后，用手机呼叫自动驾驶汽车这个动作背后，会诞生一个超过5万亿美元的超级市场。
这也是各家厂商不惜一切争夺自动驾驶高地的主因——否则，哪个投资者能受得了Uber单季亏损50亿美元。
特斯拉当然会参与到MaaS的大戏中：特斯拉要“征用”车主的车部署自动驾驶车队，其目标是双赢。车主的车辆不用再长时间停在停车场，这些车辆能在车主工作时出门拉活，而特斯拉则能赚取服务费分成——赌注确实很高，但战利品同样很丰盛。一旦MaaS的世界正式落成，游戏规则就会彻底改变。从技术角度来看，特斯拉确实领先优势巨大。
现在的传统汽车厂商已经竭尽全力，它们设计并打造最好的车辆，同时通过大规模量产来削减成本以求获得竞争优势。这也是它们当下最好的选择。不过，行业搅局者们可不会被这些既定规则所束缚，而特斯拉就是这种不走寻常路的公司。自研的芯片、硬件、软件，还有自己的神经网络与MaaS车队，特斯拉已经将命运牢牢掌握在自己手上，而数据起的作用就是穿针引线，它是驱动整套系统运作的主动脉。
至于产能问题，不过是整个过程里权重最低的一项罢了。如果你还不信，看看上海超级工厂就明白了。

我突然觉得 车企在车价的基础上推出自己的保险 服务和传统保险公司一样 价格更实惠些 谁还买传统保险？

特斯拉真正最厉害之处在于：——特斯拉的数据竟然都是来自于现实世界！换句话说，车主们每天开车通勤，他们在不知不觉中训练了特斯拉的AI/ML引擎。Musk曾表示：“当一辆车学到了新的知识点，所有特斯拉都能顺势掌握。”显然，特斯拉开发了一个在外界看来最牛的众包AI/ML训练项目。

现在的传统汽车厂商已经竭尽全力，它们设计并打造最好的车辆，同时通过大规模量产来削减成本以求获得竞争优势。这也是它们当下最好的选择。不过，行业搅局者们可不会被这些既定规则所束缚，而特斯拉就是这种不走寻常路的公司。自研的芯片、硬件、软件，还有自己的神经网络与MaaS车队，特斯拉已经将命运牢牢掌握在自己手上，而数据起的作用就是穿针引线，它是驱动整套系统运作的主动脉。

特斯拉保险一方面不需要什么广告费用，仅通过特斯拉的生态就能精准送达用户，另一方面几乎不需要单独的销售人员，车主在购车之时或者在网上花费几分钟即可完成签约保险服务，最关键的是通过大量的视频数据采集，责任认定和赔付将变得非常简单，也就不需要大量人力资源。加之特斯拉发生事故的概率原本就相对较低，那么所需保费显然就会低很多。