近日，在安徽铜陵的高速路上，某米SU7的NOA系统在碰撞前2秒发出警报。彼时车速高达97公里/小时，驾驶员刚握住方向盘，三名年轻大学生的生命就永远定格在了那一刻。

事发当晚，23岁的驾驶员林某驾驶着SU7标准版（采用纯视觉路线NOA），载着两名室友踏上回家之路。车辆以116公里/小时的速度疾驰，前方突遇施工，需紧急变道。NOA系统在碰撞前4秒检测到障碍，开始减速并提示接管，然而林某却在最后1.5秒才惊慌失措地猛打方向盘。此时车速依旧高达97公里/小时，车辆直直撞上水泥护栏，最终三人因起火窒息，不幸离世。

这起事故的核心争议主要集中在两点。其一，是“温水煮青蛙”式的依赖。涉事车辆此前17分钟持续发出“轻度分心报警”，这种频繁却温和的提示，让驾驶员产生一种错觉，误以为系统完全可靠，从而最终错过了最佳接管时机。其二，纯视觉路线存在短板。标准版未配备激光雷达，仅靠摄像头在夜间雨雾环境中识别施工锥桶，由于光线不足，导致模型漏检。清华大学专家指出，纯视觉方案在面对不规则障碍物、逆光等场景时，漏检风险比“视觉+激光雷达”方案高出30%。

正如中消协王主任所说：“当驾驶座变成沙发，比算法漏洞更危险的，是人类对技术的盲目迷信。”这种事件是个例吗？当然不是！

在2018年5月的杭州，某高校教师张某在地下车库启用某品牌的“自动泊车”功能。车辆在识别车位时，竟误将后方立柱视为“可通过区域”，以15公里/小时的时速直接倒车撞击，致使坐在后排的6岁女儿颅内出血，最终不幸身亡。

这起事件的起因是张某过分信赖车企宣传的“全场景自动泊车”，在操作过程中未全程观察后视镜。而在经过方面，该系统仅依靠超声波雷达，未配备摄像头，对垂直立柱的棱角形状识别失败，未能触发紧急制动。从法律结果来看，法院认定车企存在“过度宣传辅助驾驶功能”的行为，责令其赔偿家属85万元，但并未追究刑事责任。这是因为当时《智能网联汽车道路测试管理规范》尚未明确辅助驾驶事故责任划分。

小编认为这起事故暴露出早期辅助驾驶的“硬件瘸腿”问题。车企为控制成本，仅采用低价雷达方案，却大肆宣传“全自动”功能，这本质上是拿用户的生命为技术短板买单。更值得警惕的是，当系统出现误判时，驾驶员因长期“被教育要信任系统”，其反应时间比正常驾驶慢了1.2秒，这无疑是技术与人性之间危险的错位。

还有在2019年10月的深圳，车主李某在广深高速启用某新势力品牌的“高速NOA”。车辆在遇到前方故障车时，系统仅减速至60公里/小时，并未主动变道。李某慌乱之中尝试接管，却发现方向盘锁死了1.5秒，最终导致追尾，致使前车乘客重伤。

此事件中，起因是系统依赖毫米波雷达，对“静止车辆”的识别优先级低于“动态车辆”，进而导致决策延迟。经过是李某听到警报后试图转动方向盘，然而系统却未及时释放控制权，使其错失最佳避障时机。法律结果是交警认定驾驶员负主要责任，车企因“接管机制缺陷”被工信部约谈，涉事车型召回并进行软件升级。

小编认为:与某米事故的“纯视觉漏检”不同，这起案例暴露出“多传感器融合”导致硬件堆砌并不等同于安全。当雷达与摄像头数据出现冲突时，算法优先级设定失误，反而致使系统“犯蠢”。更为关键的是，车企为追求“零接管率”，刻意延迟系统退出时机，使得驾驶员在“该接管时接不了”，这种“技术傲慢”远比技术缺陷更为可怕。

1. 依赖度调查：中消协2024年报告显示，73%的用户在使用辅助驾驶时会“看手机、聊天”，他们认为“系统比自己开更安全”；而美国NHTSA的数据则更令人触目惊心——82%的辅助驾驶事故中，驾驶员在碰撞前1秒才匆忙刹车，78%未及时转向。这无疑表明，许多用户对辅助驾驶系统存在过度依赖，在潜意识里已将自身安全完全托付给了技术。

2. 技术路线差距：特某拉FSD凭借1000万公里真实路况数据进行训练，对施工场景的识别准确率高达98.7%，而国内多数车企数据量不足100万公里，同类场景漏检率超20%。激光雷达方案虽成本要高出3000-7000元，但却能将夜间障碍物识别距离提升至200米，比纯视觉方案多出100米的安全冗余。这组数据清晰地反映出，不同技术路线以及数据积累的差异，对辅助驾驶安全性有着显著影响。

3. 监管空白区：全球仅欧盟制定了L2+级辅助驾驶接管标准（需预留5秒TTC时间），而中国至今尚未明确“驾驶员接管响应时间”“系统退出机制”等核心规则，这导致车企“卷参数不卷安全”。在2024年新上市车型中，60%低配版辅助驾驶硬件缩水，却仍宣传“具备高速NOA”。监管的缺失，使得消费者在这场技术博弈中处于极其被动的地位。

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