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进入2026年,智能驾驶系统已成为中国汽车市场的“标配”。根据工业和信息化部数据,今年前两个月,国内L2级(组合驾驶辅助)新车渗透率已达69%。以自适应巡航、车道居中保持为核心功能的L2系统,正从高端车型快速下探至十万元级经济型电动车。
与此同时,行业竞争焦点正从功能的“有无”转向用户体验的“优劣”,以华为、小鹏、特斯拉为代表的头部企业,在纯视觉、多传感器融合等不同技术路线上持续角力。
然而,无论技术如何演进,L2系统的法律定位始终明确,它是一项辅助功能,要求驾驶员全程监控路况并随时准备接管,驾驶员仍是安全责任的最终承担者。这一技术普及与责任边界之间的张力,在一场致命交通事故的调查报告公布后,再次成为公众关注的焦点。
2025年10月2日凌晨,江西济广高速发生一起致3人死亡的交通事故。一辆开启智能辅助驾驶功能的长安启源A07轿车,追尾了一辆因故障停在快车道上的重型半挂车。2026年5月底,官方调查报告公布,认定轿车驾驶员过度依赖辅助驾驶、双手脱离方向盘,以及货车违法停车、警示不足,双方均负直接责任。
事故还原:致命的40秒
根据江西赣州市应急管理局公布的《赣州瑞金济广高速“10·2”较大道路交通事故调查报告》,事故发生在2025年10月2日凌晨4时许。
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顺着时间线,我们清晰地看到了这场悲剧发生的全过程:
3时41分:货车驾驶人谭某兵驾驶的重型半挂车在超车过程中因燃油耗尽,熄火停在了济广高速1408km处的左侧快车道内。停车后,谭某兵在车尾后方摆放了4个警告锥筒,但最远距离不超过45米,未达到法规要求的150米标准。
3时54分:轿车驾驶人张某驾驶长安启源A07纯电动轿车驶离宁都东服务区,车上载有两名家人。
3时59分34秒:张某主动开启车辆的IACC(集成式自适应巡航)功能,车辆进入辅助驾驶状态。
4时0分0秒至4时0分13秒:车辆EDR(汽车事件数据记录系统)数据显示,方向盘处于脱手状态。
4时0分9秒至碰撞发生:驾驶员未踩下加速或制动踏板。
4时0分14秒左右:轿车以高速状态直接撞上货车尾部,造成车内三人全部死亡,死因为胸腹部损伤。
也就是说,轿车从开启辅助驾驶到发生碰撞,时间仅40秒。
责任认定:双方均负直接责任
事发后,事故调查组认定,这是一起由小型轿车驾驶员分心驾驶,撞上因故障停于行车道内的重型半挂牵引车,所引发的生产安全责任事故。
轿车驾驶员张某夜间使用“智能驾驶辅助”系统,在高速公路上行驶时,未能及时发现前方路况并采取有效避让措施,是造成事故的重要原因之一。其双手脱离方向盘的行为,直接违反了L2级辅助驾驶系统要求驾驶员全程监控并随时准备接管的规定。
货车驾驶人谭某兵驾驶不合格车辆上高速,车辆存在非法改装、后位灯不亮、反光标识污损脱落等问题,车辆熄火后违法停在行车道内,且警示措施严重不到位。
处理结果显示,轿车驾驶员张某已在事故中死亡,依法免予相关处罚。货车驾驶员谭某兵对事故发生负有直接责任,司法机关已对其采取刑事强制措施。涉事货车所属的运输公司因安全管理不到位被建议行政处罚,车辆非法改装线索已移交有关部门。
车企回应:系统可识别,但车速过快可能无法刹停
事故调查报告公布后,涉事车辆辅助驾驶系统在夜间面对静止物体时的表现成为焦点。2026年5月30日,长安启源技术人员在回应媒体询问时,对系统能力边界作出了解释。
长安启源工作人员表示,其系统可以识别夜间静止的车辆,主要依靠车辆前方的毫米波雷达进行探测。但同时强调了重要限制条件:如果车速过快,“一般大于60公里/小时之后”,车辆的刹车能力是有限的,“不一定说能够完全帮您刹停”。制动效果还受轮胎性能及道路条件影响,存在“完全刹不住”的可能性。
该工作人员重申,长安启源A07搭载的是L2级别辅助驾驶,是辅助性功能。开启后,驾驶员必须一直关注路况,手握方向盘,并在发现危险时及时人为接管。
据公开信息,涉事的长安启源A07搭载的是长安汽车自研的“天枢智驾”系统,属于L2+级智能驾驶辅助,全系标配高速领航辅助功能,硬件上包括800万像素摄像头和5个毫米波雷达。官方始终强调,驾驶员必须全程保持注意力,双手不得离开方向盘。
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长安汽车官网介绍,针对“黑夜+ 远光灯+行人横穿”等高风险场景,天枢智能驾驶辅助系统可有效抑制眩光干扰,实现对行人的提前识别,并较人眼更早作出制动响应,显著提升夜间行驶安全性。高速突遇前车紧急避让时,系统在0.1秒内协同转向与动力分配,即使时速120公里也能稳稳控制方向。仅需30米跟车距离,比常规安全间距更短。
但这一事故的曝光,也让其智驾系统的安全性宣传,再次受到了大众的审视。
近两年来,涉及智能驾驶系统的事故并非个例,涵盖了特斯拉、华为、小鹏、小米等多个主流品牌。事故原因多样,包括系统未能识别静止或异形障碍物、驾驶员过度依赖系统未及时接管、恶劣天气影响传感器性能、系统误触发或误判等。这些案例反复凸显了当前L2级辅助驾驶系统的能力边界,以及驾驶员保持注意力、随时准备接管的极端重要性。
这起事故再次将L2级辅助驾驶的安全使用边界问题置于公众视野。在系统可以识别障碍物的情况下,为何未能触发有效制动?除了车速可能超过系统制动能力上限外,行业分析指出,毫米波雷达对静止物体的滤除(防止误刹)、夜间视觉摄像头识别能力下降、传感器融合算法的局限性等,都可能是影响因素。
此次事件也引发了关于驾驶员教育、功能宣传与责任界定的深入讨论。如何让用户清晰理解“辅助驾驶”绝非“自动驾驶”,以及在发生事故后,如何公正地划分人、车、路各方的责任,仍是智能汽车时代亟待解决的难题。
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