2025 年 3 月 29 日晚，安徽德上高速公路池祁段發生一起慘烈事故：一輛小米 SU7 在行駛過程中與隔離帶水泥樁劇烈碰撞后爆燃，車內 3 名年輕女性不幸遇難。

這起事件迅速引發輿論關注，不僅將新能源汽車的電池安全與智能駕駛技術推至風口浪尖，更暴露出人機協同駕駛模式下的深層矛盾。

事故經過：1.8 秒的生死時速

據警方初步調查及小米官方通報，事故發生前，車輛處于 NOA 智能輔助駕駛狀態，以 116km/h 的時速行駛。

事發路段因施工臨時封閉車道，改道至逆向車道。系統于 22 時 44 分 24 秒檢測到障礙物并發出預警，同時自動減速。僅 1 秒后，駕駛員接管車輛，方向盤左轉 22 度，制動踏板開度 31%；2 秒后，方向盤微幅右轉 1 度，制動力度增至 38%；最終在 22 時 44 分 26 秒至 28 秒間，車輛以 97km/h 的速度撞上隔離帶。從預警到碰撞，整個過程僅持續 1.8 秒。

事故現場照片顯示，車輛前部完全損毀，電池組在碰撞后起火燃燒。家屬稱，車輛爆燃導致車門無法開啟，3 人被困車內。

盡管消防部門迅速到場救援，但前排兩人已無生命體征，后排乘客經搶救無效身亡。

技術爭議：智能駕駛的 "完美陷阱"

事故核心爭議集中在智能駕駛系統的響應邏輯與駕駛員接管能力上。根據《汽車駕駛自動化分級》標準，NOA 屬于 L2 級輔助駕駛，駕駛員需始終保持注意力并隨時準備接管。

然而，系統在檢測到障礙物后僅預留不足 2 秒的反應時間，這對人類生理極限構成嚴峻挑戰。

沃達福數字汽車研究中心主任張翔指出，智能駕駛系統的決策機制存在 "黑箱" 特性：傳統車輛的機械操控由駕駛員直接執行，而智能汽車需通過傳感器、算法和執行器的協同完成動作。此次事故中，系統從識別障礙物到執行減速指令的時間差，可能成為事故的關鍵變量。

此外，車輛搭載的 "前向防碰撞輔助" 功能在此次事故中未發揮作用。根據小米官方宣傳，該功能可在 30-130km/h 范圍內主動制動。但實測數據顯示，在極端工況下，系統的制動響應可能滯后于人類反應時間。

電池安全：設計缺陷還是不可抗力？

碰撞后的爆燃現象引發對電池安全的質疑。小米 SU7 采用電芯倒置設計，并配備低電導率冷卻液，理論上可降低短路風險。

但業內人士指出，動力電池在劇烈撞擊后，即使結構設計優化，也難以完全避免熱失控。某車企研發人員解釋："碰撞導致電池包變形，內部短路引發熱擴散，這一過程可能在數秒內完成。"

車門解鎖問題同樣備受關注。據家屬描述，碰撞后電動門鎖因斷電失效，而機械應急拉手未被及時使用。小米官方回應稱，四門儲物格均配備機械拉手，但在慌亂中，車內人員可能無法迅速找到并操作這一裝置。

責任歸屬：法律與倫理的灰色地帶

目前，事故責任認定仍需等待交警部門的最終報告。根據《民法典》第 1202 條，因產品缺陷造成損害的，生產者應承擔侵權責任。但若駕駛員未履行安全注意義務，也可能被判定為過失。

智能駕駛領域的法律空白加劇了責任認定的復雜性。我國現行法規尚未明確 L2 級輔助駕駛事故的責任劃分標準，國際上也無統一判例。

美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）曾裁定，在 Autopilot 激活狀態下，駕駛員仍負主要責任。但此次事故中，系統的預警時間是否充足、駕駛員是否具備合理反應條件，將成為關鍵證據。

行業警示：智能駕駛的 "技術烏托邦" 困境

此次事故并非孤例。據不完全統計，2024 年全球涉及智能駕駛輔助系統的事故超萬起，其中 32% 發生在施工路段。行業專家指出，當前智能駕駛技術存在三大局限性：

環境感知缺陷：對異形障礙物（如臨時路障）的識別準確率不足 90%；

決策邏輯僵化：在突發情況下缺乏人性化判斷；

人機協同失效：長期依賴導致駕駛員注意力分散。

未來之路：技術迭代與制度重構

事故發生后，小米股價當日下跌超 5%，市值蒸發近百億港元。公司已成立專項小組配合調查，并承諾將根據結果優化系統。但更深遠的影響在于，它迫使整個行業重新審視智能駕駛的發展路徑。

從制度層面看，建立智能駕駛事故的專項法律框架已迫在眉睫。參考歐盟《自動駕駛法》草案，可探索 "分級責任" 制度：L3 級以下事故以駕駛員責任為主，車企需承擔系統缺陷舉證責任；L3 級以上則實行車企無過錯責任。

結語

小米 SU7 事故是一記沉重的警鐘，它揭示了智能駕駛技術在追求 "完美" 過程中遭遇的人性困境。

真正的安全，不應建立在對人類反應極限的考驗之上，而應通過技術創新與制度完善，構建起人機協同的安全屏障。這不僅是車企的責任，更是整個社會對生命的敬畏與承諾。