2025年3月29日深夜，一辆搭载NOA智能辅助驾驶系统的小米SU7标准版，以116km/h的速度行驶在德上高速池祁段。22时44分，系统检测到前方施工路障并发出警报，驾驶员接管车辆后，仅用2秒完成转向与制动操作，但仍以97km/h撞向隔离带水泥桩，车辆瞬间爆燃，三名年轻女性乘客不幸遇难。

事故次日，小米股价暴跌5.49%，市值蒸发超800亿元。雷军公开哀悼，却被舆论撕裂为两派：一方痛斥“小米草菅人命”，另一方则认为“驾驶员反应过慢负主责”。这场悲剧不仅拷问技术伦理，更折射出公众对智能驾驶的认知鸿沟。

事故统计受限于企业披露透明度与调查进展。以下为公开可查的典型案例（数据截至2025年4月）：

特斯拉：2023年上海高速Model S因Autopilot未能识别静止货车致2死；2024年德国柏林工厂测试车失控撞墙致1名工程师身亡。

蔚来：2022年福建NOP状态下追尾工程车致1死；2024年挪威雪地路况ES8侧滑坠崖致4人重伤。

小鹏：2023年广州P7高速避让失败撞护栏起火致3伤。

比亚迪：2024年汉EV重庆隧道内连环追尾致1死5伤（主因驾驶员超速）。

共性分析：80%以上恶性事故与超速、人机交接失误、临时路障识别失败相关。电车并非“原罪”，但技术局限性与人为疏忽的叠加，往往酿成惨剧。

小米SU7标准版采用纯视觉方案，对锥桶、水马等临时障碍物识别能力有限。此次事故中，系统虽提前1秒发出警报，但施工路段改道至逆向车道的复杂场景超出算法处理范围。更致命的是，从警报到碰撞仅2秒，驾驶员需在极端时间内完成认知-决策-操作，远超人类平均反应极限（1.5秒）。

事发路段夜间施工，仅用简易路障封闭车道，逆向改道缺乏足够警示标志。国内高速公路施工区事故率比普通路段高3倍，但安全规范仍停留在“贴反光条+放锥桶”的原始阶段。

116km/h的初始时速已逼近NOA系统上限（120km/h），而小米AEB功能需OTA升级才能支持135km/h刹停。遇难者家属质疑：“谁会在考试途中冒险飙车？”——这背后是“效率至上”的社会焦虑与对智能系统的盲目信任。

小米在此次事件中暴露的问题，亦是全行业的缩影：

电池安全：SU7搭载磷酸铁锂电池，虽有14层物理防护，但剧烈撞击仍引发热失控。相比之下，比亚迪刀片电池通过针刺测试，宁德时代麒麟电池采用双面水冷技术，显示技术迭代空间。

逃生设计：SU7配备应急机械拉手，但碰撞变形可能导致失效。沃尔沃EX90标配内置破窗器的安全带扣，更值得借鉴。

责任界定：欧盟已立法要求L3级以上自动驾驶车企承担事故主责，而中国仍依赖《道路交通安全法》模糊条款，导致“车企-用户-政府”三方扯皮。

雷军无需“磕头谢罪”，但小米必须回答：

技术改进：是否引入激光雷达补足视觉盲区？能否优化人机交接流程（如接管前强制降速）？

用户教育：购车时是否充分告知NOA边界？模拟训练是否纳入交付流程？

责任共担：能否设立事故基金，用于技术升级与受害者补偿？

而对普通用户，唯有一句警示：再先进的智驾，也只是工具。方向盘后的每一秒，都是生死自负的战场。

2024年全球电车渗透率突破40%，中国更以60%领跑。每一次事故都在推动行业进化：

特斯拉：2025年FSD V12引入“极端场景模拟库”，训练量达10亿英里。

华为：ADS 3.0通过路侧智能协同，实现施工区提前1公里预警。

政策驱动：中国拟强制要求L2级以上车型标配舱内摄像头，监测驾驶员状态。

车轮上的文明，从不是零风险。但正如燃油车历经百年才完善安全带与气囊，电车亦需时间与鲜血的淬炼。事故会过去，热搜会冷却，但生命只有一次。无论是手握方向盘，还是将信任交给算法，唯有对速度的敬畏、对技术的审慎、对规则的恪守，才能让每一次出发，都能平安抵达。