在接管預警僅1.7秒的極端場景下，駕駛員難以完成有效避險，而現行法律對智能駕駛權責劃分仍處空白。小米SU7事故暴露了L2級輔助駕駛的技術局限性與行業風險提示不足，亟須通過立法明確車企、駕駛員與道路管理方的責任邊界，避免生命為技術過渡期買單

文｜陳亮

編輯 |李皙寅

本次事故中從系統提示風險到駕駛人員接管并做出避險僅有2秒，而這2秒成為人機轉換的致命時間差。

4月1日深夜，小米公司（01810.HK）創始人雷軍和小米汽車對SU7高速爆燃事故作出回應。雷軍表示：“無論發生什么，小米都不會回避，我們將持續配合警方調查，跟進事情處理的進展，并盡最大努力回應家屬和社會關心的問題。”

針對外界所關心的AEB等主動安全功能是否觸發問題，小米汽車進一步回應稱，本次事件中，NOA提示“注意障礙”后已啟動減速。約1秒后，駕駛員接管，NOA功能退出。小米SU7 標準版有前向防碰撞輔助功能包括碰撞預警 (FCW) 和緊急制動 (AEB) 兩個子功能，作用對象是車輛、行人、二輪車三類目標，其中AEB功能工作速度在 8-135km/h之間。這個功能和行業同配置的AEB功能類似，目前不響應錐桶、水馬、石頭、動物等障礙物。

據銅陵市交通運輸局消息，事故原因正在調查中，銅陵市已就此次事故成立了專門的工作組。更多事故情況仍需等待官方通報。

在宣揚智駕平權的2025年，小米的事故無疑是給火熱的市場潑了冷水。智能駕駛是不是等于無人駕駛？車企宣傳的高階智駕和實際應用是否有差距？有沒有做好足夠的風險提示？這仍是老生常談的問題。

當企業演示宣傳上的“眼見為實”成為駕駛者的思維惰性，將智能駕駛混同于自動駕駛時，智能駕駛的隱患就此埋下。

在全民沉浸于智能駕駛，若干公里0接管的語境下，當前首要任務是盡快解決L2、L3級自動駕駛的相關法律法規問題，這給相關部門提出了緊迫要求。而L4級自動駕駛需要積累經驗、穩步推進，現階段不宜提全民自動駕駛。

1.7秒鐘的自救夠不夠？

從小米公布的事故過程中智能駕駛細節可以看到，3月29日晚10時27分，NOA輔助駕駛激活。22時36分，NOA曾發出脫手預警提示。22時44分24秒，NOA提示前方有障礙，1秒后進入人駕狀態，22時44分26至28秒間，車輛發生碰撞。

《中國汽車報》報道指出，同濟大學汽車學院教授朱西產團隊研究發現，從系統提示到事故發生的平均時間僅1.7秒，而人類駕駛員平均需要2.3秒才能完成從識別提示到有效接管的操作。按照當下接管邏輯，“這就像要求運動員在發令槍響前0.5秒完成起跑。”朱西產說。

朱西產的研究也得到了多方響應。清華大學車輛學院教授李升波指出，實驗證明，駕駛員從“感知異常”到“完成轉向+制動”的平均反應時間為2.6秒，而當前主流2級自動駕駛在突發場景下留給用戶的接管時間僅有1.5秒-2秒。

德國全德汽車俱樂部的測試結果表明，駕駛員平均需要2.3秒才能完成有效接管，高速公路場景下這一時間甚至延長至2.6秒。不同駕駛人員情況也不相同，部分駕駛員可能因疲勞、分心或注意力不集中而導致接管延遲。

而且不同硬件設備和路況也將影響接管算法的成功率。目前智能駕駛環境感知的主要手段是純視覺算法或視覺+激光雷達。

純視覺算法將攝像頭作為主要硬件設備，相對激光雷達而言成本低廉，這使得搭載純視覺算法的智能駕駛方案在大規模應用時更具成本效益。視覺系統能夠捕捉到豐富的紋理、顏色等信息，對于識別交通標志、車道線、行人面部表情和車輛外觀等具有天然的優勢，可以為自動駕駛車輛提供大量的語義信息。

但是，純視覺算法受環境影響大，在惡劣天氣條件下，如暴雨、大霧、大雪、強光直射等，圖像質量會嚴重下降，導致識別精度降低甚至失效。例如，在暴雨中，攝像頭拍攝的圖像會出現模糊、反光等現象，影響對道路和周圍物體的識別。

深度感知能力有限和對遮擋敏感也是純視覺的短板。當物體被部分遮擋時，純視覺算法可能無法準確識別整個物體，從而影響對場景的理解和判斷。

從本次小米SU7事故到之前多起事故，都充分反映了合理的接管機制對安全的重要性。人作為差異化的個體，無法像機器人那樣完美卡點執行指令，因此，如何利用冗余機制為駕駛員爭取額外反應時間，是提升智能駕駛安全的重要一步。

亟須解決法律法規問題

“目前中國仍處于全民智駕而非全民自動駕駛時代。”中國科學院院士、中國電動汽車百人會副理事長歐陽明高近日再次提出上述論調。

在全民沉浸于智能駕駛，若干公里0接管的語境下，歐陽明高認為，當前首要任務是盡快解決L2、L3級自動駕駛的相關法律法規問題，這給相關部門提出了緊迫要求。而L4級自動駕駛需要積累經驗、穩步推進，現階段不宜提全民自動駕駛。

現行的《中華人民共和國道路交通安全法》并未對智能駕駛汽車事故責任作出明確規定。《中華人民共和國道路交通安全法》第七十六條規定，機動車發生交通事故造成人身傷亡、財產損失的，賠償責任首先由保險公司在機動車第三者責任強制保險責任限額范圍內予以賠償。不足的部分，則按照以下規定承擔賠償責任：

1.機動車之間發生交通事故的，由有過錯的一方承擔賠償責任；雙方都有過錯的，按照各自過錯的比例分擔責任。

2.機動車與非機動車駕駛人、行人之間發生交通事故，非機動車駕駛人、行人沒有過錯的，由機動車一方承擔賠償責任；有證據證明非機動車駕駛人、行人有過錯的，根據過錯程度適當減輕機動車一方的賠償責任；機動車一方沒有過錯的，承擔不超過10%的賠償責任。

上位法沒有明確規定責任情況，而相關文件和條例只是針對道路測試與示范應用主體、駕駛人及車輛作出規范，而非涉及日常駕駛情況。

例如工業和信息化部、公安部、交通運輸部印發的《智能網聯汽車道路測試與示范應用管理規范（試行）》中提到，本規范適用于在中華人民共和國境內進行的智能網聯汽車道路測試與示范應用。道路測試主體是指提出智能網聯汽車道路測試申請、組織道路測試并承擔相應責任的單位

針對交通事故和違法行為的處理是，在道路測試、示范應用期間發生交通違法行為的，由公安機關交通管理部門按照現行道路交通安全法律法規對駕駛人進行處理。

在道路測試、示范應用期間發生交通事故，應當按照道路交通安全法律法規規章確定當事人的責任，并依照有關法律法規及司法解釋確定損害賠償責任；公安機關交通管理部門應當依法對當事人的道路交通安全違法行為作出處罰；構成犯罪的，依法追究當事人的刑事責任。

在道路測試、示范應用期間發生交通事故時，當事人應保護現場并立即報警。道路測試、示范應用主體每月應將道路測試、示范應用期間發生的交通事故情況上報省、市級政府相關主管部門。

造成人員重傷或死亡、車輛損毀的，道路測試、示范應用主體應在24小時內通過信息系統將事故情況上報省、市級政府相關主管部門，未按要求上報的可暫停其道路測試和示范應用活動24個月。省、市級政府相關主管部門應在3個工作日內上報工業和信息化部、公安部和交通運輸部。

因此，在針對智能駕駛權責的法律法規出臺前，莫讓生命去填補空白地帶。

責編 | 張生婷
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