智能驾驶和自动驾驶到底有什么区别？

深度剖析：智能驾驶与自动驾驶，一字之差，天壤之别

在汽车科技飞速发展的当下，“智能驾驶” 与 “自动驾驶” 这两个词汇频繁出现在公众视野中，许多人往往将它们混为一谈。然而，事实上，这两者虽仅有一字之差，却存在着本质的区别。深入了解这些差异，不仅有助于消费者正确认识车辆的功能，更关乎交通安全与未来出行模式的发展走向。

从技术定义来看，全国人大代表、上汽大众汽车有限公司人事与组织执行副总经理刘懿艳指出，智能驾驶本质是 “电脑辅助人类开车”，驾驶员在驾驶过程中仍占据主导地位。在这一模式下，车辆通过传感器、摄像头等设备收集路况信息，借助算法和人工智能技术为驾驶员提供诸如自适应巡航、车道保持辅助、自动泊车等辅助功能，帮助驾驶者减轻驾驶负担，提升驾驶的安全性与舒适性，但最终的驾驶决策权依然掌握在人手中。例如，目前市场上常见的 L2 级智能驾驶，车辆能够在一定条件下实现自动跟车、保持车距等操作，但驾驶员必须时刻保持注意力，随时准备接管车辆。

而自动驾驶则更进一步，目标是实现车辆的完全自主驾驶，无需人为干预，堪称真正的 “脱手许可”。按照国际自动机工程师学会（SAE）的分级标准，自动驾驶从低到高分为 6 个级别，其中 3 级及以上才真正进入自动驾驶范畴。以 4 级自动驾驶为例，车辆在特定场景（如限定区域的城市道路或高速公路）内，可独立完成所有驾驶操作，即便出现突发状况，也能自行应对，驾驶员甚至可以在车内休息或从事其他活动。不过，目前能够达到这一高级别自动驾驶的车辆在市场上仍属凤毛麟角，大多还处于测试或特定场景应用阶段。

从实际应用现状来看，智能驾驶技术已经广泛应用于各类量产车型中。数据统计显示，2024 年，L2 级别智能驾驶的市场渗透率已达 55.7%，预计到 2025 年这一数字可能攀升至 65% 。众多车企纷纷将智能驾驶作为产品的重要卖点，消费者在日常购车时，也能轻松选购到具备不同程度智能驾驶辅助功能的车辆。相比之下，高级别的自动驾驶应用仍面临诸多挑战。尽管 DeepSeek 等国产 AI 大模型技术快速崛起，有望推动国内智驾技术进一步突破，L3 级自动驾驶也被认为有望在 2025 年迎来落地元年，但目前我国现行法律法规体系对于自动驾驶汽车的支持力度尚显不足，滞后于技术发展，这使得自动驾驶汽车的商业化、规模化应用面临较大障碍。

从法律责任层面分析，智能驾驶由于驾驶员始终处于主导地位，一旦发生交通事故，责任主要由驾驶员承担。但在自动驾驶场景下，尤其是从 L3 级别开始，随着车辆能够在一定程度上自主决策驾驶行为，法律责任从驾驶者向生产车辆的企业发生转移。然而，我国目前在自动驾驶责任划分方面的法律细则尚未完善，《道路交通安全法》有关自动驾驶的后续细则尚未出台，这给自动驾驶技术的广泛应用带来了不确定性。

此前发生的小米 SU7 高速碰撞爆燃事件，就凸显了对智能驾驶与自动驾驶概念厘清的重要性。该事件中，车辆事发前处于 NOA（导航辅助驾驶，属于智能驾驶范畴）状态，由于事发路段施工等复杂情况，车辆感知系统未能及时检测出危险，驾驶员在接管车辆后也未能避免事故发生。这一悲剧提醒我们，尽管智能驾驶技术在不断进步，但消费者不能将其与自动驾驶混淆，过度依赖车辆的辅助功能。在使用智能驾驶功能时，驾驶员仍需时刻牢记自己的主导责任，保持高度的注意力。

智能驾驶与自动驾驶虽然有着紧密的联系，但绝非同一概念。随着技术的不断发展，未来我们或许会迎来真正的自动驾驶时代，但在此之前，无论是车企、消费者还是监管部门，都需要清晰认识两者的区别，合理推动技术发展，确保交通安全。广大消费者在选购车辆时，也应仔细了解车辆所搭载的智能驾驶或自动驾驶功能的具体级别与适用范围，避免因概念混淆而带来潜在风险。