摘要：3月29日22时44分，一辆搭载NOA智能辅助驾驶系统的小米SU7标准版在安徽德上高速公路池祁段疾驰，时速达116公里。

作者丨欣欣

因经施工临时改道路段，车辆虽检测到障碍物并发出预警，但仅在碰撞前2秒启动减速，驾驶员紧急接管后仍以97公里时速猛烈撞击隔离带水泥桩，车体燃烧，三名年轻女性驾乘人员未能逃生，最终酿成惨剧。

这一事件迅速引发全网关注，不仅因事故本身的惨烈，更因其直指当前智能驾驶技术的核心争议——这场由科技公司主导的汽车革命，是否在不成熟的新技术与人类驾驶经验之间制造新的危险盲区？

在车企竞相将"城市NOA"作为卖点的今天，消费者权益保护委员会收到的"过度宣传"投诉量却同比增长214%。

行业专家指出，车企在“智驾平权”浪潮中急于技术落地，却忽视安全冗余与用户教育，此次事故暴露了L2辅助驾驶“接管悖论”，系统要求人类在极短时间弥补算法缺陷，实为“将生命置于灰色地带”。正如事故家属悲痛的质问“谁能2秒内反应生死？”

或许需要重新审视

据工信部智能网联汽车安全监测平台数据显示，2024年国内L2+级自动驾驶渗透率突破58%的同时，涉及智能驾驶的交通事故同比增加37%，这种技术普及与安全质疑并存的矛盾现状，折射出对智能汽车革命最尖锐的安全拷问。

下面，将通过拆解的方式，了解当前自动驾驶技术的发展、短板与经验教训。

1.1 自动驾驶技术分级：L1-L5 级自动驾驶解析

1.2 自动驾驶系统的关键关键组成部分

关键说明：

--感知系统是自动驾驶的“感官”。依赖多传感器融合技术解决复杂环境（如雨雪天气、夜间）的感知可靠性问题。

--决策系统的核心是动态平衡安全性与效率。例如，在紧急避障时需同时考虑路径可行性、交通规则和乘客舒适度。

--控制执行系统需与车辆动力学深度耦合。例如通过电机扭矩分配优化转向精度。

--高精度地图与定位是L4/L5级自动驾驶的必要条件。需与实时感知数据匹配以修正定位误差。

--支撑技术中，车联网（V2X）可突破单车智能的局限性。例如通过路侧设备提前预知交叉路口盲区风险。

2.1 自动驾驶商业化历程

自动驾驶技术的百年演进不仅是技术迭代史，更是人类对交通效率与安全性的终极探索，其核心矛盾始终围绕“机器决策的确定性”与“人类需求的不确定性”展开。

2.2 截至2025年4月全球自动驾驶技术发展概况

目前，全球自动驾驶技术呈现出显著的区域差异化特征，不同地区在技术研发重点、应用场景以及商业化推进速度等方面都存在差异。

2.3 全球关键领域技术对比

2.4 一些知名企业技术路径对比

特斯拉FSD以纯视觉方案立足，8摄像头+超声波传感器实现360°感知，影子模式每日采集10万公里异常数据驱动48小时内算法迭代。

Waymo采用激光雷达+视觉多模态融合，可识别500米外障碍物类型（精度98%），凤凰城Robo-Taxi单公里成本降至1.2美元，接近传统网约车水平。

百度Apollo依托高精地图+实时数据融合，动态更新频率达10Hz，覆盖30万公里道路。萝卜快跑日均订单破2万，干预率0.02次/公里，并与比亚迪合作开发160TOPS算力车载平台。

华为ADS推动“无图化”转型，GOD网络识别未标注障碍物误报率低于0.1%，赋能赛力斯、长安等车企，构建国产化智驾生态链。

奔驰Drive Pilot作为全球唯一L3/L4双认证车企，在德国高速路支持95km/h有条件自动驾驶，方向盘缩进与3D导航投射提升人机交互体验，计划2030年实现130km/h时速突破。

3.1 事故高发场景

自动驾驶车辆的快速发展，在为交通安全带来新潜力的同时，也引发了人们对事故分布和安全性的密切关注。从事故高发场景和责任归属来看，目前还存在诸多问题和争议。

3.2 事故频率与关键事件统计

陕西海普睿诚律师事务所郭永林律师对蓝鲸记者表示，现行法律未对L2-L3级自动驾驶责任作专门规定，但可依据过错责任原则和产品责任规则进行责任划分，具体责任需通过司法鉴定及详细的事故调查确定。

根据现有相关部门规定，L2-L3级辅助驾驶系统需明确“驾驶员是驾驶安全的责任主体”，驾驶员需全程监控路况并随时接管。类似案件中，法院一般会认为驾驶员开启辅助驾驶后未尽注意义务的，需承担主要责任.

数据显示，2021 年 6 月至 2024 年 6 月，NHTSA 记录 3979 起事故，53.9% 涉及特斯拉车辆，主要为其 Autopilot 和 Full Self-Driving 系统，这些属 ADAS，旨在辅助驾驶员，却因名称易引发误解和争议。

常见事故有与紧急停靠车辆碰撞、幻影刹车、逆向驾驶、未检测到行人或骑行者。

截至 2023 年 6 月 16 日，加州记录 612 起碰撞，占美总量显著部分。2023 年加州报告显示，事故多发生在高速公路（46.3%）、干燥路面，涉及固定物体、乘用车和 SUV，特斯拉 Model 3 和 Model Y 是事故高发车型，技术成熟度与实际应用存在差距。

3.3 案例回顾

2016年特斯拉Model S致死事故是自动驾驶技术首次引发公众安全争议。

美国佛罗里达州车主布朗驾驶特斯拉时启用Autopilot功能，系统因强光干扰未能识别前方白色卡车，导致车辆从卡车底部钻过，车顶被掀飞，布朗当场死亡。此事故暴露了纯视觉方案在低对比度场景下的致命缺陷，并引发美国政府对自动驾驶技术的首次大规模调查。

2016，特斯拉Model S在京港澳高速致死事故是中国首例自动驾驶技术致人死亡事件，也是全球最早引发法律诉讼的自动驾驶事故。

司机高雅宁驾驶特斯拉时启用Autopilot功能，系统因无法识别前方静止的道路清扫车，以未减速状态直接撞击，导致车辆损毁、司机当场身亡。

事故调查发现，特斯拉系统对锥桶、异形车辆等障碍物的识别能力存在严重缺陷，且碰撞前无任何刹车痕迹。

此案历时一年诉讼后，特斯拉被迫承认事故发生时车辆处于自动驾驶状态，暴露了早期纯视觉方案在静态障碍物检测上的致命短板。

2018年Uber自动驾驶测试车撞人事件则将责任归属问题推向风口浪尖。亚利桑那州坦佩市一辆Uber自动驾驶测试车在夜间撞倒横穿马路的行人，安全员因分心观看手机未及时接管，最终致行人死亡。

事故调查显示，Uber系统在撞人前仅1.3秒识别出行人，未触发紧急制动，而测试车辆缺乏对安全员的实时监控机制，暴露了企业安全管理的重大漏洞。

江苏夫妻辅助驾驶致死事故则揭示了过度依赖技术的风险。2024年12月，一对夫妻在开启智能辅助驾驶功能后睡着，车辆失控撞上护栏，两人当场身亡。目击者称事故车辆完全依赖自动驾驶系统，而驾驶员未保持对路况的监控。

4.1 智能驾驶技术短板多维度分析

自动驾驶技术的可靠性目前仍处于持续优化与争议并存的阶段。

从技术层面看，其依赖的传感器融合（如激光雷达、摄像头、毫米波雷达）和人工智能算法已能实现高精度环境感知与常规场景决策。

例如，L2-L3级系统在结构化道路中可有效降低80%人为因素导致的事故，特斯拉FSD等系统通过深度学习在多数场景下表现稳定。

然而，技术的脆弱性在极端条件下暴露。激光雷达在雨雪天气探测距离衰减近半，摄像头在隧道出入口存在0.8秒视觉延迟，毫米波雷达对塑料路障漏检率达32%，这些硬件短板导致多源数据冲突，引发广州白云机场高速连续撞击锥形桶等事故。

算法层面，深度学习模型虽能处理99%常规场景，却难以应对0.1%的“边缘案例”，例如将飘落的头纱误判为障碍物急刹引发追尾，或无法理解“压速并线”等人性化策略。

美国国家公路交通安全管理局数据显示，L2级系统误触发率达0.23次/千公里，相当于每4347公里可能出现危险误判。

尽管车路协同、多级监控系统和冗余设计提升了安全性，但通信时延、网络攻击等隐患仍未根除。

当前技术虽在特定场景展现潜力，但其可靠性仍受限于传感器性能边界、算法逻辑缺陷及复杂环境适应能力，需通过持续技术迭代、法规完善与大规模道路测试才能逐步逼近“完全可信赖”状态。

今天，无论车厂如何宣称自家技术先进，但自动驾驶仍然是一种辅助驾驶，方向盘应牢牢掌握在驾驶员手中。同时，广大车厂应多一点对安全的敬畏，少沉迷于对智能化的卖弄，在“自动驾驶”这项关乎生命的技术上，有几分把握说几分话。

本文内容仅供参考，不构成任何投资建议。图片源自AI图片。

来源：铅笔道