从 "辅助" 到 "依赖"：SU7 事故揭示智驾认知偏差与行业责任边界

导语：技术进步不能以生命为代价。

3月29日，一辆搭载智能辅助驾驶系统的小米SU7在高速公路上发生严重事故，导致3人遇难。尽管事故责任尚未最终认定，但这一事件引发了激烈讨论，再次将公众视线聚焦到了技术安全和设计可靠性上。近年来频发的智能驾驶事故，无一不在警示我们：技术的进步固然令人振奋，但若宣传过度、责任模糊，每一次大意驾驶引发的事故，都可能酿成无法挽回的悲剧。

图片来源：小米汽车官方直播

智能驾驶技术被誉为汽车工业的“第四次革命”，其潜力不可否认。然而，当前很多车企在对智驾技术的宣传中，往往只突出了智驾技术的先进性，却忽视了技术局限性和消费者的认知偏差。这种“过度宣传”的背后，其实隐藏着巨大的安全隐患。我们亟需在产业发展与用户安全之间找到平衡——产业内部应该鼓励大胆探索技术边界，但面向消费者的市场推广必须保持克制，构建起一道坚实的“安全防火墙”。

反对过度宣传：智能驾驶的“信任陷阱”

部分车企的营销策略往往将智能驾驶技术包装成“完美解决方案”。这些表述看似诱人，实则模糊了技术的本质：当前的智能驾驶系统（如L2-L3级）仍属于“辅助驾驶”范畴，需要驾驶员全程监控。然而，消费者在广告的引导下，容易对技术产生不切实际的期待，甚至将车辆完全交由系统控制。这种“信任陷阱”的根源在于宣传的失范，应该尽快建立宣传备案制度、严打虚假广告、引入消费者监督机制等措施，从源头遏制夸大宣传的泛滥。正如烟草行业在包装上标注警示语一样，智能驾驶的宣传也需以“真实”为前提，并进行风险警示，避免消费者因信息不对称而陷入风险。

重视技术升级：安全不能仅靠“算法自信”

智能驾驶的核心是感知、决策和执行，但这三大环节均存在技术瓶颈。以感知为例，摄像头和毫米波雷达在雨雪、强光等复杂环境下容易失效，而激光雷达的高成本又让许多车企望而却步，目前智驾配置方案按照不同的算法和传感器组合进行了差异，但是很多方案本身并不能全面覆盖所有场景，还是存在很多的隐患，这也是为什么现在的智驾技术，还是停留在“高级辅助驾驶”阶段，而非真正意义上的自动驾驶。同时，技术标准必须与人性化设计结合。 例如，强制要求车辆配备“驾驶员注意力监测系统”，通过摄像头或方向盘传感器实时监测驾驶员状态，一旦发现分神或疲劳，立即发出警报甚至强制降速。此外，优化人机交互设计也至关重要——系统接管的提示不能仅依赖单一信号，而应通过声音、灯光、触觉等多维度提醒，确保驾驶员在紧急情况下及时响应。这些措施并非限制技术发展，而是通过规范为技术探索划定安全边界。

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明确责任边界：谁该为事故“买单”？

智能驾驶事故的责任划分一直是行业难题。车企认为“驾驶员应全程监控”，消费者则质疑“系统为何未能避免事故”。这种模糊地带的存在，不仅加剧了纠纷，也削弱了公众对技术的信任。如何“明确车企、驾驶员及第三方责任”至关重要。例如，在L2级辅助驾驶模式下，驾驶员仍是责任主体；若系统存在设计缺陷或数据篡改，车企则需承担主要责任。此外，建立独立的技术鉴定机制和数据回溯制度，能为责任认定提供客观依据。

强化车企责任还需制度护航。 例如，推行“智能驾驶产品责任险”，要求车企为每辆智能驾驶汽车购买保险。这不仅是对消费者权益的保障，也能倒逼车企提升技术可靠性——事故赔偿成本越高，企业越有动力优化系统安全。

加强公众教育：破除“技术万能”的迷信

智能驾驶的普及离不开用户教育。当前，许多消费者将智能驾驶等同于“自动驾驶”，甚至有人在行驶中睡觉、玩游戏，完全依赖系统操作。这种认知偏差的背后，是安全教育的严重缺失。应该把智能驾驶纳入驾校培训内容，正是为了从源头培养正确的使用习惯。此外，相关部门还可以通过公益广告、科普讲座等形式，向公众传递“人机共驾”的理念——技术是辅助，人才是主导。

图片来源：小米汽车APP

另一方面，车企也需承担教育责任，而非只是突出技术先进性。在交付车辆时，销售人员应详细讲解功能边界，并通过模拟场景训练帮助用户掌握应急操作。例如，如何快速接管车辆、如何启用物理应急按钮等。只有让消费者真正理解技术的局限性，才能避免盲目信任导致的悲剧。

在狂热与克制中寻找平衡

智能驾驶技术的未来充满希望，但这份希望必须建立在安全的基础上。产业内部可以“激进”——鼓励技术迭代、开放路测数据共享、推动跨领域合作；但在面向消费者时，必须“克制”——规范宣传、明确责任、强化教育。正如提案所强调的，安全是智能驾驶发展的“1”，其他都是后面的“0”。没有这个“1”，再炫酷的技术都可能归零。

小米SU7的事故是一记警钟，提醒我们：技术的使命是服务于人，而非让人成为技术的奴隶。 唯有在狂热与克制中找到平衡，智能驾驶才能真正驶向安全的未来。