【太平洋汽車 技術頻道】2025年3月29日22時44分，一輛小米SU7（詢底價|查參配）在安徽銅陵德上高速公路池祁段行駛時遇上施工路段，過程中因避讓不及發生嚴重交通事故導致車輛起火，造成車上3人不幸身亡。目前，該事故仍在調查處理中，事故的具體原因和責任認定還需等待警方的進一步通報。然而，在事故發生后，遇難者家屬和小米汽車工作人員卻各執一詞：據遇難者家屬稱，事故發生后，車輛碰撞起火燃燒，車門無法打開，導致車上人員無法逃生；而小米汽車工作人員則表示，在四個車門內飾板下方儲物格位置均配有應急拉手，為機械鎖，即使電池受損也能打開，緊急情況下可使用應急拉手打開車門。

　　4月1日上午，小米公司發言人通過微博回應了此次事故，并且梳理出這次事故的時間線：

　　2025年3月29日22:27:17

　　車輛激活NOA（導航輔助駕駛）功能，以116km/h車速在德上高速公路池祁段行駛。

　　22:28:17 

　　系統檢測到駕駛員“輕度分心”，觸發報警。

　　22:36:48

　　NOA再次發出脫手預警，提示“請手握方向盤”。

　　22:44:24

　　車輛檢測到前方施工路段障礙物（路障封閉自車道，改道至逆向車道），發出風險提示“請注意前方有障礙”，并開始減速。

　　22:44:25

　　駕駛員接管車輛（進入人工駕駛狀態），方向盤左轉22.0625度，制動踏板開度31%。

　　22:44:26

　　方向盤右轉1.0625度，制動踏板開度38%。隨后車輛與隔離帶水泥樁發生碰撞，碰撞前車速降至約97km/h。

　　22:44:28

　　車輛觸發緊急呼叫（E-call），系統自動報警并呼叫120。

　　22:45:06

　　小米聯系車主，確認駕駛者非車主本人。

　　22:47:15

　　120急救調配成功，約23:00抵達現場。事故導致車內三名女性乘客（均為學生，計劃前往池州參加考試）死亡，車輛起火燃燒。

　　小米官方表示，據初步了解，事故車輛是一輛小米SU7標準版，事故發生前車輛處于NOA智能輔助駕駛狀態，以116km/h時速持續行駛。事發路段因施工修繕，用路障封閉自車道、改道至逆向車道。車輛檢測出障礙物后發出提醒并開始減速。隨后駕駛員接管車輛進入人駕狀態，持續減速并操控車輛轉向，隨后車輛與隔離帶水泥樁發生碰撞，碰撞前系統最后可以確認的時速約為97km/h。

　　碰撞發生后，小米立即與車主取得聯系，了解非車主本人駕駛。同時，緊急救援呼叫車上乘員，并報警、呼叫120急救服務。此后，警方隨即抵達現場，全面介入調查事故。同時，小米第一時間成立了專項小組，于30日趕赴銅陵，在警方的指導下，積極配合調查、取證等各項工作，并于31日晚依法向警方提交完成我們所掌握的車輛行駛數據及系統運行信息。

　　對于小米官方公布的數據，家屬提出了質疑。其中一位遇難者小羅的媽媽表示，孩子當時開的是智駕，“當時的情況，誰能2秒鐘反應出這個事態來？2秒鐘之內誰能立馬切換呢？”

　　前述家屬還稱，事故發生后，小米汽車方面一直沒有人與遇難者家屬取得聯系，僅在微博作出回應，“小米發布通告說會成立調查組，但是從事件發生到現在，小米從來沒有人聯系過我，也沒有給我來過一個慰問電話。我得到消息，他們也僅僅是把車子拉到北京去做鑒定了”。此外，遇難者家屬還稱，事故發生后，車輛碰撞起火燃燒，車門無法打開，導致車上人員無法逃生。

　　網上也有不少對于事故的質疑，包括質疑車輛電池保護設計不到位，造成電池熱失控導致爆燃；智能輔助駕駛系統（NOA）的可靠性，尤其是夜間及施工路段的表現；小米宣傳中“智能駕駛”與“輔助駕駛”的表述模糊，可能誤導用戶放松警惕；雖然L2級輔助駕駛要求駕駛員全程保持專注度隨時做好接管準備，但實際使用中很多用戶對輔助駕駛的依賴性還是很強，安全隱患非常明顯。

　　針對遇難者家屬及網上的六大質疑，4月1日22:26，小米汽車官方發布了回應：

　　而在小米汽車官方發布回應之前，小米創辦人、董事長兼CEO雷軍也在微博發文回應小米SU7安徽事故。雷軍表示：29日晚上的這起事故，我的心情非常沉重。三位年輕女孩不幸離世，這樣的消息，對她們的家人、朋友，乃至我們每一個人，都是難以承受的悲痛。我代表小米，表示最深切的哀悼，也向她們的家人致以誠摯的慰問 。

　　值得注意的是，在回應中，雷軍還表示，“由于事故還在調查，我們一直沒有接觸到事故車，很多問題此刻還沒有辦法回答。”這也和遇難者家屬聲稱“把車子拉到北京去做鑒定了”的說法存在矛盾，雙方依然各執一詞。

　　隨著智駕技術的普及，其猶如一個“潘多拉魔盒”，安全問題逐漸成為當前行業發展的核心挑戰——從小米汽車的回應內容中，我們可以清晰地看到，NOA功能和AEB功能都不是“萬無一失”的，比如AEB功能對于異形障礙物的識別，目前技術仍然很難響應。

　　結合近期的典型案例與技術研究，筆者認為智駕技術的風險主要體現在以下維度：

　　一、感知與決策的技術邊界

　　首先是極端環境容易失效。傳感器在暴雨、濃霧等天氣下性能衰減顯著，毫米波雷達可能誤判金屬障礙物距離，激光雷達在強光下也會出現 “失明”。有數據顯示，智駕系統在雨霧天氣的障礙物識別準確率下降 42%，AEB（自動緊急制動）響應距離縮短 37%。

　　其次是異形障礙物識別缺陷。對臨時路障、水馬、消防栓等非標準物體的識別，智駕系統容易存在盲區。其中，純視覺方案依賴圖像語義分割，對不規則物體的特征提取存在誤差；而多傳感器融合則可能因數據時空對齊問題導致誤判。

　　還有就是算法決策的倫理困境。在不可避免的碰撞場景中，系統難以模擬人類的道德判斷：例如面對行人與障礙物的二選一，到底應該保護哪方？算法可能會選擇保護車內乘員，但這就容易引發法律爭議。

　　二、人機交互的固有矛盾

　　首先是接管響應的時間。在此次小米SU7事故當中，智駕系統提示有障礙物到事故發生的時間只有2-5秒，而人類駕駛員完成有效接管最快需要2.3秒（城市道路）至2.6秒（高速公路），事故發生時還是處于夜間高速的環境，駕駛員很難在短時間內作出有效的反應。

　　其次是注意力監控的漏洞。目前仍有不少車型通過方向盤扭矩傳感器判斷駕駛員狀態，導致用戶用礦泉水瓶或其他帶重力的物品 “欺騙” 系統。盡管部分車企升級了DMS駕駛員監測系統，但疲勞檢測仍主要依賴攝像頭，在強光環境或駕駛員佩戴墨鏡時可能會失效，導致事故發生。

　　最后就是用戶認知的錯位。不少車企宣傳其“高階智駕”“無限接近L3” “零接管”，但實際水平仍為L2 級輔助駕駛，這種無底線的宣傳也會導致用戶對系統能力產生誤判。

　　三、法規與標準的滯后

　　現行法律將L2級事故責任歸咎于駕駛員，即使系統存在缺陷，例如某車主因系統誤判導致碰撞，法院也會以“未及時接管”為由判決其全責。然而，目前國內尚未建立統一的智駕系統極端場景測試規范。

　　盡管北京、深圳允許L3級自動駕駛上路，但國家層面的責任認定、保險機制尚未明確。車企推出的L3級方案仍需依賴地方性法規，存在法律風險。

　　四、行業充斥“過度營銷”

　　近年很多車企在智駕技術方面的營銷，已經出現了過度營銷的隱患。部分車企將L2+包裝為 “高階智駕”，誘導用戶過度依賴系統，很多所謂“端到端自動駕駛”，實際僅支持高速領航，城市道路仍需人工干預。

　　此外，很多入門級車型為控制成本，削減激光雷達、高算力芯片等配置，采用純視覺方案，對遠距離障礙物的檢測距離不足，容易導致事故發生。此次發生事故的小米SU7標準版，并沒有配備激光雷達。

　　此次小米SU7高速事故，暴露了智能輔助駕駛技術在復雜場景下的局限性，以及車企在宣傳與用戶教育中的責任問題——用戶盲目相信智駕系統，可能會發生不可挽回的局面。智駕技術的安全突圍，需要“技術-法規-用戶”三方協同，而非單方面追求功能迭代。只有在安全底線與創新自由之間找到平衡，才能讓智駕技術真正成為生命的守護者，而非風險的制造者。

　　小米雖然強調“輔助駕駛需人工接管”，但在此次事故當中，駕駛員反應時間與系統預警機制的匹配度、車輛安全設計（如車門解鎖、電池防護）等因素，仍是事故調查的關鍵。不幸事故已經發生，三條鮮活生命的離世讓人痛心。我們希望這次事件能有效推動行業對智駕系統標準、用戶告知義務及事故責任劃分的進一步規范，避免悲劇重演。（文：太平洋汽車 李喆）