大家此前已经聊过很多有关 ADAS 的技术和产品，而对于保险行业来说，ADAS 或许是继 OBD 以来，能够帮助实现车险 UBI 最理想的途径和方式，在 GeekCar 的 ADAS 沙龙活动中，好好开车 CTO 兼联合创始人韩春立从车险 UBI 的角度，分析了 ADAS 的机会、可能性和商业模式。
韩春立认为，在前装市场，Mobileye 已经「碾压式」地赢得了大部分市场占有率，从技术和产品上，其他做 ADAS 或同类产品的公司很难与其 PK，对于 ADAS 创业公司来讲，想要做到前装领域，需要经历很艰难的过程。而且对于装在汽车上、并且承担安全这一汽车最重要职责的 ADAS 产品来说，韩春立表示，技术成熟的产品，前装到车上的开发及实验 周期都要在一年半左右，而不成熟的产品和技术整个开发、实验、匹配和测试的周期要长达三年甚至更多，这个时间对于很多 ADAS 创业的公司来说太长，而且风险也过大。
而从车险 UBI 的角度来讲，ADAS 的应用有很大的机会。目前截止 2015 年上半年，我国机动车保有量达到 2.7 亿辆，保险公司一年收入看似很高，但实际上市面上盈利的只有人保和平安，这是因为他们资金池够大，靠理财盈利，而其他的保险公司可以说是「全线亏损」。
对于保险公司来说，车险的「痛点」在于「综合成本率」过高，造成的原因一方面是险种严重同质化，导致市场费用开销大，保单获取成本高；而另一方面，整车零整比不合理、骗保问题频繁、医疗费用日益高涨等，都会导致保险公司赔付率居高不下。
而车险费改则导致保险公司车险业务盈利情况进一步恶化。通过试点地区的结果显示，费改地区保费收入下降 9%，理赔次数大幅下降，运营费用大幅上升，理赔率下降 3%，综合成本上升 6%。所以韩春立认为，从政策、经济、社会和技术因素来看，UBI 在中国的发展正当其时。
而 UBI 模式的车险在国内的发展经历三个阶段：1. 基于里程的 UBP；2. 基于车辆网设备提供数据的 TBI；3. 通过数据和产品降低事故率的 MHYD。UBI 车险产品定价模型可以从三方面来分析：
1. 基准费率：从人因素、从车因素、环境因素
2. 里程计价调整：按照行驶里程折算
3. 动态调整因子：驾驶行为指数（违章信息、驾驶速度、驾驶市场、LDW、加速减速、驾驶路线重复、TTC、THW）、驾驶环境（驾驶时间、天气状况、道路状况）、车辆其他使用情况（停车情况）
ADAS 技术不仅可以帮助降低交通事故率，并且可以收集与驾驶行为和环境以及车辆使用情况的具体动态因素和数据。所以好好开车的战略定位就是：以移动互联网作为技术手段，结合 adas 的能力，以数据的概念来做 UBI。（ADAS+UBI+汽车大数据）
通过智能驾驶安全系统、自动碰撞报警智能系统、一体化网关、行车视频记录、云计算，建立驾驶行为分析模型；通过前碰撞追尾预警、前车移动提醒、车道偏离预警以及骑线形式提醒来分析驾驶行为。通过营造企业大数据生态圈建立好好开车的商业模式。
对于保险公司来说，虽然 ADAS 可以提供 UBI 车险相关的动态因子及大数据分析，但高昂的硬件安装成本会比 OBD 更难普及，所以需要保险公司从保费上有相关的优惠政策支持，不过在这之前，ADAS 公司需要一定的测试实验和分析报告让保险公司看到 ADAS 对于车险 UBI 的帮助和可行性有多大。所以这仍然离不开对于硬件和软件算法准确性的要求以及功能的全面，未来虽然 ADAS 在车险 UBI 领域的应用有极大的想象空间，但除了政策上的支持，还是很考验 ADAS 公司的技术能力以及市场拓展能力。
由于商用车的保险费率要比一般私家车高，在驾驶过程中的事故发生率以及交通事故严重性也要比一般家用车要高，所以 ADAS 从商用车方面突破 UBI 车险的可能性要高一些。
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