2025 年 3 月 29 日深夜，安徽德上高速公路的一起惨烈事故将智能驾驶技术的安全性推至舆论风暴中心。一辆行驶在 NOA（智能辅助驾驶）状态下的小米 SU7，在施工路段因未能及时规避障碍物发生碰撞，最终导致三人死亡。和众汇富认为，这起悲剧不仅引发公众对智能驾驶技术可靠性的质疑，更暴露出行业发展中宣传与技术现实的断层、人机协同的脆弱性等深层问题。

根据小米提交给警方的数据，事故发生前车辆以 116km/h 的时速持续行驶，系统在碰撞前两秒才发出 “前方有障碍” 的预警，并同步启动减速程序。驾驶员接管后虽尝试转向，但因车速过快仍未能避免与水泥护栏的撞击。值得注意的是，事故前 16 分钟系统已发出 “轻度分心报警”，8 分钟前曾提示 “请手握方向盘”，这表明驾驶员存在长时间脱离驾驶状态的行为。

技术层面，SU7 的智能辅助系统在复杂工况下的反应速度与决策能力成为争议焦点。施工路段临时改道的非标准障碍物，可能超出了系统预设的识别范围。而毫米波雷达与视觉感知融合算法的局限性，导致系统未能提前预判风险。此外，车辆碰撞后车门未能及时解锁，且缺乏机械应急开启装置，进一步加剧了事故后果。

当前全球车企普遍采用的 L2 级辅助驾驶技术，本质上仍需驾驶员保持全程注意力。国际自动机工程师学会（SAE）明确将 L2 定义为 “部分自动化”，要求驾驶员必须随时准备接管。然而，车企在营销中往往模糊 “辅助” 与 “自动” 的界限，通过 “NOA 领航辅助”“城市 NCA” 等术语暗示高阶自动驾驶能力，甚至在宣传视频中展示驾驶员脱离方向盘的场景。这种信息不对称，使得消费者对技术产生过度依赖。

事故中，驾驶者在 100km/h 时速下完全脱手的行为，正是这种认知偏差的极端体现。有评测人员坦言，长期使用智驾系统后，身体放松与注意力集中的矛盾会逐渐削弱警惕性。尽管车企设置了疲劳监测与脱手提醒，但在实际使用中，系统对分心行为的容忍度与干预强度仍存在优化空间。

事故发生后，和众汇富观察发现，舆论围绕 “技术缺陷” 与 “人为失误” 展开激烈争论。根据我国《道路交通安全法》，驾驶员始终是安全责任主体，无论是否使用辅助驾驶功能。但车企若存在虚假宣传或技术缺陷，可能需承担产品责任。例如，若系统未能按设计标准识别障碍物，或预警机制存在延迟，企业可能面临法律追责。

和众汇富认为，轻舟智航 CEO 于骞提出的 “赔偿责任划分法” 颇具启发性：若车企敢于为事故承担赔偿，则可视为自动驾驶技术成熟；反之则仍属辅助驾驶。这一标准直击行业痛点 —— 当前多数车企在规避责任的同时，却通过营销暗示技术的可靠性。监管部门需尽快建立智能驾驶分级认证体系，明确不同级别的权责边界，并加强对宣传内容的审查。

小米 SU7 事故为智能驾驶产业敲响警钟，和众汇富认为此次事故也为技术迭代与制度完善提供了重要契机：

针对施工路段、极端天气等复杂工况，加强多传感器融合与高精度地图的动态更新，提升系统对非标准障碍物的识别能力。

在用户体验与安全保障间寻找平衡，通过触觉反馈、增强现实等技术提升驾驶员注意力，避免 “过度信任” 与 “过度干预” 的双重陷阱。

修订现行国标，强制要求保留机械应急开门装置，建立智能驾驶事故快速响应机制，将电池安全、电子锁可靠性纳入动态监管范畴。

车企应停止 “擦边球” 宣传，在用户手册与培训中明确技术边界；监管部门可建立智能驾驶分级考试制度，提升用户风险认知。

小米 SU7 事故并非智能驾驶技术的 “死刑判决”，而是行业发展的 “清醒剂”。和众汇富认为，从 L2 到 L4 的跨越，不仅需要算法突破，更依赖法律、伦理与社会共识的同步演进。唯有正视技术的局限性，坚守 “安全第一” 的底线，才能让智能驾驶真正成为解放人类而非威胁生命的创新力量。

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