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小米SU7撞车事故后,是时候反思一下“纠结”的智驾了

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“等到此时,我觉得我不应该再等了,我必须站出来,代表小米承诺:无论发生什么,小米都不会回避,我们将持续配合警方调查,跟进事情处理的进展,并尽最大努力回应家属和社会关心的问题。”

雷军微博截图

4月1日晚间,在小米公司官方就“2025年3月29日22时44分,一辆小米SU7标准版在德上高速公路池祁段行驶过程中遭遇严重交通事故”回应近十个小时后,小米集团创办人、董事长兼CEO雷军在个人微博进行了回应。

雷军在微博中提到,小米在第一时间成立了专项小组,30日赶赴现场,31日配合警方调取并提交了他们掌握的车辆数据。“由于事故还在调查,我们一直没有接触到事故车,很多问题此刻还没有办法回答。”

雷军口中没有办法回答的问题,包括舆论争议最大的“事故后,车门到底能不能打开”“车辆发生事故后为什么会起火”以及“事故后的救援到底及不及时”等。

事故尚在处理之中,责任究竟该如何判定,还有待进一步调查。

但当智驾一点一点走近每一个汽车用户的身边时,这场事故带来的影响也距离所有的人越来越近。

一个严肃的问题,也越来越亟待重视:在车企不断宣传的全民智驾时代,当科技承诺遭遇现实拷问,智能驾驶的终极考验,或许不在于技术参数的突破,而在于当意外发生时,我们是否已建立与之匹配的安全保障体系。

未知的15分钟

明天和意外,永远不知道哪个先来。

一起因未来得及避障所引发的交通事故,让三名大学生年轻的生命消逝。与悲恸一起而来的,是网友对“NOA智能辅助驾驶功能”的质疑和讨论。

根据小米官方披露的时间线摘要显示,驾驶员在车速116km/h的情况下,激活了NOA(导航辅助驾驶),并在驾驶过程中出现了分心、脱手的情况,同时系统第一时间给出了预警和提示。

小米公告微博截图

这是一份响应迅速且披露详细的时间线公告。

根据时间线里提到的,系统发出轻度分心预警和脱手预警之间的时间间隔为8分半钟;脱手预警与前方有障碍物风险提示之间的时间间隔为7分半钟。

争议点也随之而出,因为没有车内影像记录,外界无法获悉驾驶员和另外两名乘客在接收到预警提示之后的操作,是否及时进行了接管?

更大的争议还在于,长达15分钟的时间,处于NOA情况下的车辆,在已经获悉驾驶员分心和脱手的情况时,能否采取措施?应该采取怎样的措施?以及,有没有采取措施?

黄河科技学院客座教授张翔告诉《凤凰WEEKLY财经》,在NOA状态下,若驾驶员长时间脱手,车辆通常会发出警报。若驾驶员仍未接管,部分车型会主动减速,甚至在条件允许时靠边停车。

“需要注意,高速行驶时紧急刹停并不现实,不仅可能导致车辆失控,还可能对乘员造成严重伤害。”

为了更好地了解NOA情况下,车主长时间脱手系统会采取怎样的安全措施,《凤凰WEEKLY财经》先后询问了包括理想、蔚来、小鹏等在内的多位车主和知情人士。

总结起来,不同品牌的车辆NOA功能在检测到驾驶员脱手后,处理流程大致如下:声音提示——仪表盘文字警告——逐步减速或退出功能。

其中,理想的智驾状态分为时速90km/h以下行驶和时速90km/h以上行驶两种情况,两种情况系统都会报警并逐步退出功能。

一位蔚来车主则详细表述称,从检测到脱手到减速、打开双闪,依旧不接管情况下自动靠边停车,整个过程的时间大概是20秒左右。

目前,小米尚未公布涉事车辆在NOA状态下的具体干预措施和数据。

张翔指出,当前智能驾驶行业的一个关键问题是数据缺乏第三方监管。车企在事故调查中既是数据提供方,又是责任认定方,这种既当运动员又当裁判员的模式,也容易引发公众对调查公正性的质疑。

被放大的“灰色地带”

新能源汽车行业正大力普及智能驾驶功能。

2024年广州车展上,与第十万辆小米SU7下线同步出现的,是小米的“车位到车位”智驾方案。

雷军的解释是,“HAD,就是小米超级智驾的英文单词首字母。小米端到端技术发布,意味着小米智驾进入新阶段。车位到车位,起步即可启动。”

2024年小鹏汽车之所以得以在下半年销量后来居上,也得益于将高阶智驾“低配”撬动市场关注。

人们的普遍认知,或者说对于智驾的普遍需求是,智驾级别越高,自动驾驶适应的场景应该越多,同时应该比驾驶员自己驾驶更安全。

但智驾并不能完全避免交通事故的发生,当汽车发生事故时,智驾功能往往成为被关注的首要对象。

张翔告诉《凤凰WEEKLY财经》,小米SU7这一次的交通事故案例,恰恰暴露出新能源汽车领域在市场宣传过程中存在的误区,引发了业界对智能驾驶技术宣传规范性的深入思考。

市民到“小米之家”北京荟聚汽车体验店打卡

根据国际通用的SAE(国际汽车工程师学会)标准,自动驾驶技术分为 L0-L5 六个级别。级别依次递增,L0是车辆没有任何自动化功能,完全由人类驾驶;L5则是完全自动驾驶,即全场景、全气候自动驾驶,可在任何路况下替代人类驾驶。

需要注意的是,目前,大多数量产车处于L2-L3阶段,L4主要在测试或商用运营中,而L5仍是未来目标,尚未有量产车达到。

根据国际标准,L2为部分自动驾驶,驾驶员仍需随时接管,不能完全依赖系统。L3为有条件自动驾驶,驾驶员无需时刻监控,但需在系统提示时接管。各国对于L2-L3的落地进度不同,我国工信部也尚未批准量产车L3上路(仅允许试点)。

对于车企来说,尽管还不能完全达到L3级别,但在某种意义上说,在L2的基础上“进化”越深,越能无限接近更高的阶段,也越能成为自家产品的一大卖点。

因此,L2-L3(有条件自动驾驶)的过渡阶段,成为了车企宣传的“灰色地带”,被车企在宣传中“玩出了花”。

张翔强调,如果严格按照技术标准来评估,目前市场上包括特斯拉、问界、小米等头部车企的产品,实际上都未能真正达到L3级别自动驾驶的要求。

但为了强化智能驾驶的科技感,车企抛弃了国际标准中的级别宣传,另辟蹊径找到了诸如NOA(导航辅助驾驶)、NOP(领航辅助)、NGP(自动导航驾驶)、NCA(城市智能驾驶)等高阶智能驾驶系统名称。

这样的功能带来的帮助是,在高速公路、城市快速路或高架路,以及车道线清晰的场景下,驾驶员可以开启高阶智驾,由智驾系统自行选择更合适、更安全的车道行驶。其中,因为城市路况相较于高速来说更为复杂,因此具备城市NOA功能的智能驾驶,也被认为更智能。

基于此,为了彰显自家品牌产品应对复杂路况的能力,车企创造了“端到端““车位到车位”“L2.999/L2++”等技术亮点营销词语,以塑造品牌在智能驾驶技术上的领先形象。

张翔直言不讳地指出,这类宣传本质上是在规避L3级别的严格定义。包括特斯拉FSD(完全自动驾驶能力)在内的诸多系统命名,实际上既不符合国家标准,也不符合国际惯例,本质上都是车企的市场营销手段。

安全仍需步步为营

为何这些明显不合规的宣传能够大行其道?其深层次原因在于全球自动驾驶标准体系的缺失。

张翔解释道:“目前在全球范围内,智能驾驶领域处于'三无'状态:没有明确的规则、没有统一的标准、没有完善的管理办法。虽然各国都有相关文件出台,但基本都停留在征求意见稿阶段。”

也正是在这一背景下,滋生出了两大问题:行业缺乏有效约束,在没有严格监管的情况下,车企的宣传尺度越来越大;消费者认知出现偏差,缺乏专业知识的消费者往往误以为搭载NOA等系统的车辆已经具备自动驾驶能力。

放在小米SU7此次交通事故上来看,则是更直观的体现。无论是交通法律法规,还是车企自己随车交给车主的安全手册,均明确表明,驾驶员在驾驶期间,需要全程保持控制,也就是“双手不能离开方向盘”。

但与此同时,多家车企在展现自家技术的智能驾驶直播中,不断强调“全程零接管”“全程无需人工接管”等。

事实上,“零接管”“无需接管”尽管反映出智驾的适应能力在不断提升,但仍然不意味着说驾驶员双手可以离开方向盘。在直播过程中,驾驶汽车的司机也一直是扶住方向盘的状态。

这到了对智驾专业术语不了解的普通汽车用户耳中,便会“转了方向”,“不能离开方向盘”和“零接管”之间对普通用户而言,本身就是个理解上的矛盾体。

也正是基于此,打开社交媒体时不难发现,驾驶员在高速公路上一边开车一边看电影,甚至是“前排无人,后排观影”的现象屡有发生。

“标准的制定总是滞后于技术的发展。”张翔补充道,“在产品尚未成熟的情况下,确实很难制定出完善的标准。但这种滞后性不应该成为车企过度宣传的借口。”

另一个问题是,在部分消费者的认知偏差中,认为智能汽车价格越高,或技术越先进,其安全性必然越高。

这种观念在理论上存在一定合理性,但需明确的是,价格与安全的正相关并非绝对,而是一个相对概念,且高度依赖于具体的技术实现路径和测试数据。

例如,本次事发的小米SU7标准版,采用的是纯视觉智驾方案,即通过摄像头拍摄周围方案来为智驾系统提供数据支持,这也是特斯拉常用的一种智驾方案。在事发前,亦有不少行业人士评价,纯视觉智驾方案在夜间、雨天等场景中的识别精准度会有下降的可能。

与之相对的是激光雷达方案,由于雷达是发射激光束来感知周围环境,对周围的障碍物有更立体的感知,安全系数比视觉方案更高,但安装和使用成本也更高。

但随着时间的推移、数据的累积,两种方案的前景和优劣又可能会发生新的变化。

更重要的是,无论技术如何发展,驾驶员的注意力始终是安全的关键前提。所有关于智能驾驶安全性的讨论,都必须建立在驾驶员保持注意力高度集中,且有一定理论积淀的基础之上。

当前,车企在用户首次开启智能驾驶功能前,虽然设置了视频学习、安全考试等环节,但缺乏更精细化的分级准入机制——比如根据驾驶经验逐步解锁高阶智驾功能,或对初次使用NOA的车主限制时速、使用场景和累计里程。

智能驾驶的普及,不仅需要技术突破,更需要建立与之匹配的安全规则。科技可以飞跃,但安全必须步步为营。

唯有当车企的营销话术与用户的实际能力对齐,当功能开放节奏与安全验证同步,智能驾驶才能真正从“实验室的完美演示”走向“现实道路的可靠伙伴”。

否则,激进的宣传与滞后的安全措施,只会让技术的光环在一次次事故中褪色。

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