（本文系紫金財經原創稿件，轉載請注明來源）2025年，當車企紛紛打響智駕普及戰時，一場突如其來的交通事故，踩下了智駕“高速行駛”的剎車鍵。
3月29日的深夜，安徽德上高速上，有部分路段因施工修繕，用路障封閉部分路段，并自行引導、改道至逆向車道。一輛小米SU7標準版新能源車正是在此處發生了交通事故，三名大學生因此身亡。根據小米公布的信息，車輛在事故前處于NOA智能輔助駕駛狀態，而車輛從系統發出障礙物提醒，到發生碰撞，前后僅有2-4秒鐘的時間。
這場事故悲劇，暴露了智駕系統在復雜場景下的技術短板，讓“智能駕駛”陷入輿論漩渦，多地警示屏密集出現“慎用輔助駕駛”、“前方占道施工，關閉輔助駕駛”、“自動駕駛非萬能，安全駕駛靠自身”等標語。
不得不說，當下的智駕領域正處于“狂飆突進”的關鍵節點，車企們紛紛在發布會上高喊“全場景智駕”、“零接管”等口號，資本市場也尤其青睞智駕賽道，對國內眾多自動駕駛獨角獸企業估值超過500億美元。
而今，這場以技術躍進為名的狂歡，正在被現實的悲劇敲醒，當車企用各種營銷手段爭奪市場份額時，安全基線的缺失正將行業推向危險邊緣，或許我們應從這場事故開始，重新審視智駕對人類生活的意義。
激進商業化后的失衡
在當前汽車市場中，智能駕駛無疑是新能源車企競爭的焦點領域。然而，車企對智駕功能的過度包裝，正在制造危險的“認知泡沫”。
行業普遍存在將 L2 級輔助駕駛（組合駕駛輔助）包裝為“無限接近 L3”的現象，“全場景智駕”、“比人類安全10倍”這些充滿未來科幻感的宣傳語，業已成為新能源車企的標準宣傳話術。
甚至在很多車企的宣傳片中，駕駛員雙手脫離方向盤、甚至在駕駛位呼呼大睡的畫面，不斷向消費者強化“自動駕駛已成熟”的錯覺。
這些模糊化、過度化的包裝，直接導致了消費者的認知偏差。清華大學汽車工程系的一項研究顯示，超70%的用戶對智駕功能存在不同程度的誤解，認為智駕等同于自動駕駛。另有調查顯示，62%的年輕車主將“智駕”等同于“自動駕駛”，僅9%能準確理解責任邊界。
更隱蔽的是，車企通過“頂配高位宣傳、低配跑量交付”的策略制造信息差。為了搶占市場份額，車企紛紛將智能駕駛功能下放至低配車型，表面上看讓更多消費者能夠體驗到智駕功能，但實際上硬件配置卻大幅縮水。很多頂配車型才會搭載激光雷達、高算力芯片，而中低配車型則采用純視覺方案，以此節省成本開支。
以小米SU7為例，其標準版采用純視覺方案，硬件配置為11 顆攝像頭 + 1個毫米波雷達，未配備激光雷達，算力僅 84TOPS，AEB 功能明確顯示“不響應錐桶、水馬等障礙物”。
這種配置在雨雪、夜間等復雜場景中的短板暴露無遺，視覺傳感器容易受到光線干擾，而毫米波雷達難以識別靜止障礙物。硬件的“分級”策略，使得低配車型在關鍵場景下成為“技術試驗品”，消費者在認知不清的情況下使用這些車型，無疑增加了駕駛風險。
另一方面，在可展示的功能上車企們投入大量資源，卻在最重要的數據積累上“空心化”。智駕系統的可靠性依賴海量真實場景數據訓練，但新能源車企的數據積累普遍存在不足的情況。這里不得不強調一句，涉及不到安全的一些功能可以彎道超車，但智駕系統數據的積累，顯然需要時間和投入的打磨。
當L2級包裝成“自動駕駛”營造營銷狂歡，低成本方案下硬件配置縮水，數據“空心化”，智駕的悲劇早已埋下伏筆。
倒逼行業重新審視“智駕”
一場慘烈的車禍，給狂熱的智能駕駛行業潑下一盆冷水，也倒逼行業重新審視真正的“智駕”，才能給生活帶來改變。
近日，理想汽車CEO李想就呼吁媒體和行業機構，統一“自動駕駛”中文名詞的標準。在他看來，L2和L3都是專業話術，用戶并不真正理解，他建議統一名稱：“L2＝輔助駕駛；L3＝自動輔助駕駛；L4＝自動駕駛；L5＝無人駕駛。”
除了在宣傳方面需要回歸克制理性，消除消費者“認知泡沫”外，在技術層面，也需要車企們在看不見摸不著的安全上下更多硬功夫。
硬件層面，全系統一標配，安全不分等級，并且做融合冗余，將激光雷達、毫米波雷達、攝像頭等多種傳感器進行融合，開發多傳感器融合方案，確保單一部件失效時仍有預案，尤其在應對極端場景方面，硬件性能的冗余可以減少因傳感器局限性導致的事故風險。
在算法層面，一方面要加大數據積累的投入，海量數據是算法迭代的基礎，尤其是測試里程，行業或許需要設置統一的標準線。很多時候，有些傳統車企看上去“保守”，但基本功扎實，這些企業的新車反而更為可靠。
造車與人的生命安全息息相關，該付出的時間和成本必須付，過于追求速度或者是僅花力氣做“表面功夫”，最終都將被反噬。
另一方面， 算法決策仍需做人性化的改進，不論是緊急制動減速度，還是此次小米SU7事故暴露出的接管提醒時間不足等問題，都需要進一步升級，給司機留出足夠的反應時間。
實際上，智駕的應用在一定程度上，讓駕駛員在行駛過程中注意力分散的情況非常普遍。有統計顯示，在開啟智駕功能后，有相當比例的駕駛員會出現雙手脫離方向盤、玩手機甚至打瞌睡等行為。“智駕”與“人駕”，需要一個更加靠譜的平衡點，來確保行車安全。
除此之外，單純依賴車輛智能駕駛已經顯露瓶頸，車路協同與法規也需要迅速補位。車路協同系統（V2X）可以通過路側傳感器實時更新施工信息、交通擁堵、惡劣天氣等動態信息并傳輸給車輛，智駕系統可以有更充足的時間提前規劃合理的行駛路線，減少行車危險發生。
紫金財經一直認為，未來的智駕競爭，不應過度宣傳那些車上看得見的功能和配置，而更應將圍繞硬件冗余、人性化決策、車路協同展開，所有創新都必須回歸“安全至上”的初心。
技術狂飆下需要敬畏之心
小米 SU7 的這場事故，如同一面棱鏡，折射出智能駕駛狂飆背后的深層隱患，更給行業敲響了警鐘。當車企在智駕賽道上演“速度與激情”時，安全這一汽車工業的核心底線，正面臨前所未有的挑戰。
近年來，新能源車企越來越卷。2024年開始，車企們為了爭奪更多市場份額，紛紛喊出“智駕平權”、“全民智駕”，號稱高階智駕功能下放至 10 萬元級車型，將智駕推向了前所未有的熱度中，根據工業和信息化部的數據，2024年我國具備L2級的新乘用車滲透率已經達到57.3％。
但這背后是不少車企做了降本的技術分層，隱藏了很多危險。而造車，安全至始至終都應該是第一性的。
當車企用“營銷話術”爭奪市場份額時，行業亟需建立統一的安全基線。不論是智駕應配備的硬件標準，例如激光雷達、緊急逃生裝置等，還是由國家授權機構對智駕系統分級認證，限制低階系統在復雜場景的使用速度，都應該有一條明確的基準線。
當下，現行法規將 L2 級事故責任歸咎于駕駛員，但事故中系統預留的接管時間不足、減速策略保守等問題，也凸顯出硬件與算法的設計缺陷。有專家指出，若能證明車企存在“系統設計缺陷”或“數據篡改嫌疑”，可能面臨產品侵權追責。然而，當前行業缺乏統一的事故調查標準，第三方鑒定機構資質模糊，數據黑箱難以服眾。
同時，當道路警示屏上的“慎用智駕”與系統里的“一鍵開啟”并存，消費者教育就成為關鍵。系統性的消費者智駕教育如今也處在缺失狀態，很多車主在使用智駕功能時都未曾閱讀過車輛手冊里的智駕系統內容。
根據報道，有人探訪的濟南市區的6家主流車企的線下門店中，僅有4家車企要求用戶在使用智駕系統前進行培訓，且培訓內容大都為看視頻，或者非A即B的考試。
這些討論的聲音，相信會促使行業盡快建立起安全標準、責任認定的界限以及系統化的消費者智駕教育。
小米 SU7智駕事故引發的討論，本質是技術激進主義與安全保守主義的激烈碰撞。當車企沉迷于“行業第一梯隊”的營銷狂歡，當資本追逐“數據漂亮”的短期泡沫，汽車工業最核心的“安全基因”正在被稀釋。
智能駕駛的現階段的目標，不是超越人類駕駛員，而是成為更可靠的駕駛輔助伙伴。唯有建立統一的安全基線、明晰的責任邊界、系統的教育體系，才能讓技術狂飆真正服務于人類。
結語
有志于自動駕駛賽道的企業，需要重新錨定技術發展的初心，相信未來的智駕競爭，必將回歸“安全至上”的原則。在智能駕駛的賽道上，速度從來不是第一性追求，安全第一才是終點。
只有那些在安全面前保持敬畏的企業，才能在時間的長河里贏得持久的競爭力。汽車工業的每一次進步，都不應以生命為代價。
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