作者 |豹變 陳法善、朱曉宇 

2016年5月7日，美國佛羅里達州的一起車禍，引發巨大關注。

在一個小鎮的十字路口，一輛高速行駛的特斯拉Model S直接撞上了左方一輛轉彎的白色大貨櫃車，Model S從貨櫃車車底穿出後，又持續行駛，撞上柵欄、電線杆，在30米外才最終停下。

特斯拉車主當場殞命。特斯拉公司的聲明中，當時日照強烈，這輛處在“自動駕駛”狀態的Model S，沒有識別出前方白色貨櫃車，因而未及時剎車，導致事故發生。

這起車禍引發全球汽車產業關注，因爲這是全球首例使用自動駕駛功能而發生死亡的車禍。

自動駕駛是會降低路上的事故率，還是會引發更多危險？討論一直持續。一些觀點認爲，正是因爲技術不到位才導致事故的發生。

彼時，特斯拉“Autopilot”功能“仍處於公共測試階段”。這起事故加速了特斯拉與當時其自動駕駛供應商Mobileye之間的裂痕，五個月後特斯拉宣佈，將向實現完全自動駕駛（FSD，Full Self-Driving）迭代。

到2024年3月，特斯拉FSD V12版本正式上線，在北美推送，採用端到端的神經網絡算法。這也加速了國內智能駕駛技術的迭代和競爭。

智駕能力已然成爲當下車企爭奪的核心戰場，國內隨着比亞迪、小鵬、華爲等頭部企業加速技術下沉，市場競爭更加白熱化。2025年更被譽爲“全民智駕元年”，智能駕駛的技術在以相當快的速度演進，但當大批量的智駕汽車湧入市場，行駛到路面上，更多此前隱藏的問題也開始浮現。

3月29日晚，一輛開啓NOA功能的小米汽車SU7，在一段改道施工的高速公路上以116公里時速行駛，車輛檢測出障礙物後發出提醒並減速，駕駛員接管車輛2秒後與隔離帶發生碰撞，事故造成車上三名女生身亡。

4月1日晚，小米汽車和公司創始人雷軍發聲回應，雷軍承諾盡最大努力回應家屬和社會關心的問題。

這次事故給行業敲響警鐘，智駕在國內迎來蓬勃發展的同時，關於安全性的討論、智駕配置的營銷宣傳，以及配套的用戶教育、事故中車企責任的界定等也被擺到檯面上。

智駕驚魂一刻

這兩年智能駕駛不再是高端豪車的專屬標籤，它就像手機一樣，加速進入普通老百姓的生活，不一樣的體驗讓很多人感嘆科技的硬核魅力。

2024年上半年，中國乘用車L2級及以上自動駕駛的滲透率達55.7%。專家預計這一數字到2025年可能會接近65%。

然而隨着搭載智駕功能車型的交付規模擴大，關於智駕系統的問題也更多浮現。這些問題不像手機出bug時重啓即可，汽車在行駛過程中智駕系統的任何失控都有可能危及生命。而小米SU7的高速事故也讓很多用戶回憶起自己經歷的智駕驚魂一刻。

智駕、高速、深夜、撞到護欄，今年1月，湖南的白先生遇到了跟小米汽車SU7高度相似的事故場景。

當時，白先生剛提車一家“新勢力”品牌兩個多月，爲了讓同行的表哥體驗智駕“黑科技”，就讓表哥開車，自己坐副駕。

汽車在開啓高速NOA後，以90公里/小時的速度在高速上行駛，臨近一個匝道口前，加速到120多公里/小時。同時，一直直行的汽車選擇了最右側車道（不是應急車道）通行，沒想到這條車道後續改變了方向，不再直行，而是拐到下高速的匝道。

眼看着就要進入匝道，智駕識別到自己偏離方向，自動緊急往左打方向，試圖重回主路。但由於車速太快，撞上了隔離帶的護欄，導致車輛翼子板、輪轂受損。

“差點車毀人亡，車子突然猛打方向盤後，緊急把住方向盤才保持了平衡，沒有失控。”白先生回憶說。

從一些車主的反饋看，該品牌智駕“愛跑偏”是通病。買了同一品牌SUV的儲先生， 在高速上遭遇了智駕連續變道後，車輛差點失控撞上護欄，嚇得不輕的諸先生立馬接管了方向盤，此後對智駕心有餘悸。

安徽的丁先生，在一次智駕事故後，至今連自動變道功能都不敢打開。今年1月，他打開NZP智駕，走高速最左側的快車道。途中遇到道路施工，車道放置了一塊欄杆和一排紅色塑料隔離帶。

前方的白車識別到障礙物，正常變換到中間車道，但丁先生的智駕卻出現了“宕機”，沒有識別到障礙物，沒發出變道提醒，也沒有減速剎車，甚至還提速了。結果，車子一頭撞上前方的欄杆和隔離帶。

丁先生回憶稱，車子的AEB自動制動、緊急變道避險功能當時都沒有生效，汽車還是靠他本人踩剎車停下來的。“不然它還能繼續撞。”丁先生說。

事故後，丁先生就此跟車企反覆拉鋸了很長時間，但並沒有獲得車企的任何賠償。“技術人員讓我開車前檢查NZP是否運行正常，我現在連自動變道都不敢打開了。”丁先生說。

智駕，車企把好第一關

當越來越多的智駕事故出現，有一些聲音表示：用戶“應該降低智駕預期”、謹慎使用智駕功能。而實際上，用戶對智駕的閾值是被車企喊上去的。

發佈會上，車企高管們甩金句、亮數據，強調“智駕1000公里以上0接管”“AEB功能在100km/h下穩定剎停”“覆蓋包括潮汐車道、路口環島等357類複雜場景，匝道通過率高達99%”“仿生大腦架構，通過專家經驗引導AI模型動態優化，決策響應速度提升至0.1秒，接近人類駕駛思維”。線下銷售人員賣力兜售，都讓智駕在用戶心中無限接近於安全駕駛。

今年開工後沒多久，王源提了新車，爲了買到智駕能力強又有性價比的車，他試遍了特斯拉、理想、極氪、小米等，各家都有智駕的一套系統名詞，在銷售天花亂墜的術語裏，王源選定了一款新勢力入門車型。

“銷售跟我們說自己家上的無圖NOA，模仿人類駕駛邏輯，比有圖的更靈活。智駕能力行業頭部。”

在回家一百多公里的高速路上，王源開啓了全程智駕。前程絲滑的表現讓他放鬆了警惕，結果車子在保持高速超車之後，突然連續變了兩個車道，中間沒有任何提醒，從左側變道最右車道，保持90多公里的時速也沒有減速跡象，方向也持續偏離，車輛差點失控撞上右邊圍欄，王源稱，“嚇得我心驚肉跳立馬接管了方向盤，出了高速立馬掉頭回去店裏找銷售。”

然而銷售給出的說辭是駕駛人員對智駕掌控不熟練，如果實在不放心可以把車留在店裏做檢測，給車輛重新調教一週後再來提車。“也沒有辦法退車退款，只能一週後再來開走。”

更多車企營銷中“頂配演示”，但實際上“低配交付”，不少車企將基礎L2級功能包裝爲“高階智駕”，給消費者帶來誤導。哪怕是前段時間宣佈全繫上車高階智駕的比亞迪“天神之眼”，也因功能定義模糊遭到外界的質疑。

王源事後對這輛車的智駕能力產生了信任危機，更關鍵的是，不久後這家車企開始煥新升級，全系標配激光雷達。這讓他感到後悔，再晚一點購車，買帶有激光雷達款的，或許智駕能力更有保障。

目前國內車企在智駕領域主要分爲兩種技術路線，比如華爲爲代表的車企使用多傳感器融合（帶激光雷達），以特斯拉爲代表的車企則堅持純視覺。智駕方案純視覺依賴攝像頭和算法，成本低但受環境限制。激光雷達則在攝像頭的基礎上配備激光雷達、毫米波雷達等，精度高但成本也高。

不同車企主攻的路線不同，也說明技術路線的多樣性。激光雷達與視覺方案融合，在雨雪天氣的障礙物識別準確率可以大大提升。

但是在當前技術迭代快、成本壓力大的競爭環境裏，無論哪一家車企採用任何技術路徑，當前智駕功能仍屬L2-L3級輔助駕駛，無法達到真正的自動駕駛水平，因此車企需要明確技術邊界。

智駕靠不靠譜，車企得把好第一關。

除了技術要持續突破，往更安全更負責任的反向發展，車企在“重營銷”之後，更應該重服務，尤其是用戶提車後進行基本的智駕教育和培訓，降低操作不熟練導致的事故風險。

用戶，重新認知智駕

智駕車發生事故，責任的劃分一直存在着不少爭議。爭議的核心在於，司機、車企、技術供應商等多方的責任界定比較模糊。

例如，當車輛處於L2、L3等輔助駕駛模式時，仍需要司機保持注意力，以便隨時接管車輛。此時，若司機分心、未及時接管導致的事故，責任可能要歸於司機。

但是，如果車輛因技術缺陷，導致未及時預警，甚至乾脆沒發出預警，車企又該承擔多少責任？在小米SU7的事故中，不少網友認爲，車輛在發生碰撞前兩三秒才提示司機接管，預警時間太短了，車企需要爲此承擔責任。

值得注意的是，當前爆出的不少智駕事故中，給出的技術鑑定都是事故發生前車輛已經退出智駕，被網友們調侃“還好退出及時，雖然出事了，但智駕系統保持完好”。

由於技術超前性跟法律滯後性、個體行爲跟系統可靠性之間的衝突，這個爭議在短期內恐將難有定論。但從實際操作層面看，現行法律、保險制度看，通常駕駛員需要爲事故負全責或主責，駕駛員一定要有安全駕駛意識。

由於各家車企採用的智駕方案不同，盲目相信智駕，往往容易導致事故。白先生在用智駕的兩個多月裏，漸漸摸清了自己車的脾氣——走高速喜歡靠最右側車道。於是，白先生自己開車會有意讓車子走左側快車道。但當天開車的是他表哥，因爲對車不熟悉，並沒有進行干預。

在事故前，車輛曾有機會從虛線進入中間車道，但當時有車阻擋，沒變道成功，後來全都是實線，車輛不會自動實線變道，導致最後突然轉彎，發生碰撞。“以後自己的車不能讓其他人使用輔助駕駛。”白先生說。

就算司機適應了自己車的智駕方案，在複雜路況、惡劣天氣條件下，仍需要集中注意力。但車企在宣傳時，常以理想工況展示功能，忽視了實際路況的複雜多變，容易讓用戶產生“全場景”智駕的錯覺。

丁先生就爲自己迷信“全場景”智駕付出了代價。事故後，在跟車企的拉鋸戰中，客服發來的解釋說明顯示，NZP在面對高速施工路段的錐桶、水馬、施工牌等時，可能會失效，需要司機始終保持專注，隨時準備接管車輛。而他平時根本沒注意到NZP還有這些使用限制。 

“不能識別的東西太多了。現在就敢拿它當個車道保持加自動跟車，別的情況就得時刻盯着。”丁先生說。

跟丁先生遇到的施工路段類似，匝道、夜間、惡劣天氣等場景都是智駕預判的短板，感知能力受限，很多事故的發生都跟司機過度依賴智駕決策密不可分。

《Nature》雜誌2024年一篇《自動駕駛與人工駕駛車輛事故案例對照分析》的文章中顯示，在黎明、黃昏，或者轉彎條件下，涉及高級駕駛系統的事故發生概率高於人工駕駛事故，分別是5.25倍和1.98倍。這可能是由於自動駕駛車輛使用的傳感器和攝像頭無法快速適應光照條件的變化，這會影響它們檢測障礙物、行人和其他車輛的能力。

在白先生看來，智駕有其能力邊界，在跑長途、高速時可以緩解疲勞，但“輔助≠替代”，智駕並非自動駕駛。“與其讓智駕適應人，更應該讓人適應智駕，要先了解智駕的習慣和安全便捷，不能過分依賴，安全還是要掌握在自己手裏。”白先生說。

除此之外，爲自己預留安全冗餘，也是司機的必修課。例如，熟悉機械門把手位置，避免因碰撞導致車門打不開；或者備一把破窗錘，以便車內乘客逃生等。

智駕，原本是想讓車企跟用戶實現雙贏，但倘若一方誇大宣傳，一方盲目迷信，則可能就變成雙輸了。