智能驾驶安全边界谁来守？车企营销与用户信任双陷阱

2025年3月29日，安徽德上高速公路上一辆小米SU7(图片|配置|询价)在智能驾驶状态下高速撞击隔离带并爆燃，三名乘客遇难。这场悲剧将智能驾驶的“安全边界”争议推向顶点——车企用“L2.9级”“无限接近自动驾驶”等话术模糊技术局限，用户因过度信任系统而放松警惕，最终酿成惨剧。当技术理想撞上现实风险，智能驾驶的“安全神话”正面临前所未有的信任危机。

事故直击：技术局限与人性盲区的致命碰撞

涉事车辆搭载的NOA系统（自动导航辅助驾驶）在时速116km/h时，仅预留2秒接管时间，而人类平均反应需1.5秒。事故路段为夜间施工改道区域，纯视觉方案对静止障碍物的识别率不足40%，系统误判路况后，驾驶员因分心未能及时补救。更致命的是，碰撞导致车门锁死、电池爆燃，暴露出安全冗余设计的严重缺陷。

这并非孤例。2024年某车主在高速上开启辅助驾驶后睡觉，车辆擦护栏行驶两公里；2025年初某企业家因依赖NOP系统追尾身亡……数据显示，2024年国内智驾相关事故同比激增178%，其中73%与用户过度依赖系统相关。

营销乱象：从“人机共驾”到“人机夺权”的话术陷阱

车企为抢占市场，正将智能驾驶包装成“解放双手”的革命性技术：

概念偷换：将L2级辅助驾驶冠以“全场景自动驾驶”之名，用“16.8亿种驾驶模式”等伪技术参数误导消费者；

风险隐匿：宣传视频刻意规避雨雪、施工等复杂场景，却对系统失效条件轻描淡写。某品牌手册用0.5毫米小字标注“驾驶员需全程监控”，销售却口头承诺“可完全脱手”；

责任转嫁：事故后车企以“用户未及时接管”为由甩锅，但系统设计缺陷（如接管窗口过短、传感器冗余不足）才是根本诱因。

这种“技术乌托邦”式营销，让消费者误将辅助工具当作安全保障。调查显示，82%的智驾用户认为“系统比人类更可靠”，仅9%能准确说出L2与L3级功能差异。

技术真相：L2级系统的“概率性安全”困局

当前量产智驾系统的技术瓶颈清晰可见：

感知局限：纯视觉方案在夜间对异形障碍物探测距离缩至200米内，雨雪天气失效率超37%；

决策滞后：系统优先执行转向而非紧急制动，导致人机博弈失败。特斯拉曾因类似逻辑在德国被判赔偿；

场景缺失：车企算法库缺乏施工路段、紧急避障等专项训练，遇到突发路况时易“宕机”。

以小米SU7事故为例，若系统预留10秒接管时间（行业建议标准），在32米/秒的时速下，驾驶员可移动距离从60米增至160米，逃生概率将大幅提升。但车企为压缩成本，普遍压缩安全冗余设计。

破局之道：构建“技术-法规-教育”三角防线

技术升级

强制传感器融合方案（如激光雷达+摄像头），提升极端场景识别率；

建立场景化算法库，针对施工、隧道等高风险路段专项优化。

法规完善

明确L2-L3级系统责任边界，车企需承担过度宣传导致的连带责任；

推行“黑匣子”数据强制托管，第三方机构介入事故分析。

用户教育

车企交付时须提供智驾系统能力边界说明，禁止使用“自动驾驶”等误导性话术；

将安全操作纳入驾照考试，增设智驾风险情景模拟测试。

智能驾驶的终极目标应是“让出行更安全”，而非“让资本更狂欢”。当车企用“科技感”掩盖技术缺陷，当用户用“懒人思维”放任系统，这场关于安全的博弈注定没有赢家。唯有让技术回归理性、让营销回归真实、让责任回归本位，智能驾驶才能真正驶出“危险区”。