智能驾驶的边界：从两起事故看 AI 辅助驾驶的责任之辨

2025 年 3 月 29 日的安徽铜陵枞阳高速事故，将小米汽车的智能辅助驾驶系统推向舆论风暴中心。

三个年轻生命的消逝，不仅让公众对自动驾驶技术产生信任危机，更引发了一场关于人机责任边界的社会大讨论。

当搭载着NOA智能辅助驾驶系统的小米SU7(图片|配置|询价)以116公里的时速冲向施工封闭路段时，技术与人性的博弈就已然拉开帷幕。

事故现场的路况数据显示，施工区域已设置规范改道标识，但车辆的激光雷达与摄像头似乎未能及时识别这些关键信息。

这与某网友在 80 公里时速下进行的实测形成鲜明对比 —— 当测试者刻意脱离方向盘时，小米系统在四次声光警告后主动减速并开启双闪，展现出严格的安全冗余机制。

这两起事件同样映照出智能驾驶技术的两面性。

在网友测试中，系统展现出超乎预期的安全防护意识，持续升级的警报机制如同尽责的副驾驶；

但在实际道路场景中，面对临时施工标识和复杂路况时，毫米波雷达与视觉算法的协同判断仍存在明显短板。

北京理工大学智能驾驶实验室的测试数据显示，现有技术对非标准道路标识的识别准确率仅 68%，这种局限性在夜间或恶劣天气下更为突出。

真正值得深思的是驾驶席上的人类角色。

当某位 SU7 车主在高速路上安然入睡，当事故车辆在施工路段持续加速，这些极端案例暴露出部分驾驶者对辅助系统的危险误解。

智能驾驶技术从 L2 到 L3 的进化之路上，最危险的障碍或许不是技术瓶颈，而是人类对机器能力的过度期待。

某车企后台数据显示，开启辅助驾驶后，驾驶者平均注意力分散时间从 7 秒骤增至 23 秒，这种心理依赖正在制造新的安全隐患。

在技术专家与法律学者共同参与的研讨会上，一个共识逐渐清晰：智能辅助驾驶的本质是 "增强型工具"，而非 "替代型司机"。

小米事故中，系统在 1.2 秒内完成了从环境感知到决策执行的完整链条，这个反应速度远超人类极限。

但当遇到算法模型未曾覆盖的特殊场景时，最终的安全阀门仍需人类及时介入。

这要求车企在设计交互系统时，不仅要考虑技术可靠性，更要研究驾驶者的心理行为模式。

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事故调查报告指出，遇难车辆在碰撞前 8 秒已触发车道偏离预警，但驾驶者未采取任何干预措施。

这个细节暴露出当前人机协同的深层矛盾 —— 如何在不过度干扰驾驶体验的前提下，建立有效的注意力维持机制。

某新势力车企正在研发的生理指标监测系统，或许能为此提供新思路，通过实时追踪驾驶者心率、眼动等数据，动态调整系统介入策略。

这场悲剧带给行业的启示远超技术层面。

当智能汽车成为移动的科技产品，安全责任的界定需要重新校准。既不能出现问题就否定技术进步，也不能将创新风险转嫁给消费者。

建立分级响应机制、完善道路基础设施数字化、制定特殊场景应对标准，这些系统性工程远比研发某个新功能更为迫切。

在通往完全自动驾驶的道路上，每起事故都应成为技术进化的路标。

小米汽车的双闪警示灯不仅照亮了路面，更应照亮人机共驾时代的责任盲区 —— 真正的智能驾驶，永远需要人类保持对技术的敬畏之心。