3月29日發(fā)生的小米SU7高速碰撞事故令人痛心，這場悲劇再次將智能駕駛技術的安全邊界問題推向風口浪尖。作為同樣使用智能駕駛輔助系統(tǒng)的車主，結合自身5000公里高速駕駛梟龍MAX的經驗，對此次事件有以下幾點思考。

一、智能駕駛的認知誤區(qū)

我曾親歷過兩次智能巡航系統(tǒng)的危險狀況：在高速直行時車輛突然偏移護欄，以及東山陡坡路段因攝像頭視野受限導致的異常偏移。這些經歷印證了智能駕駛系統(tǒng)在復雜路況下的局限性——正如中國汽研報告指出，現有L2級系統(tǒng)對靜態(tài)障礙物的平均識別延遲達1.2秒，車速超過80km/h時避障成功率驟降1。而小米SU7事故數據顯示，系統(tǒng)從識別障礙物到碰撞僅間隔2秒，這暴露了當前技術難以應對突發(fā)狀況的硬傷。

二、使用智能駕駛的切身體會

心理負擔始終存在：即便在5000公里的長途駕駛中，我的雙手始終虛握方向盤，視覺神經保持高度警覺。這種"人在心在"的狀態(tài)，印證了資深工程師周強的判斷："L2級系統(tǒng)需要駕駛員全程監(jiān)控，但多數用戶存在認知偏差"。

夜間駕駛的風險警示：我曾在海南夜駕時發(fā)現，智能巡航在無路燈路段會出現車道線誤判。這與小米SU7事故中夜間施工路段的碰撞場景高度相似——攝像頭在低光照條件下的識別能力存疑。

緊急制動機制差異：梟龍MAX在突發(fā)障礙物前會觸發(fā)自動緊急制動，而小米SU7事故中系統(tǒng)未啟動AEB（自動緊急制動），這可能與傳感器配置或算法邏輯有關。

三、責任邊界的技術審視

系統(tǒng)設計缺陷：事故車輛在116km/h時速下僅觸發(fā)"請手握方向盤"提示，卻未主動降速至道路限速（80km/h）。專業(yè)機構實驗表明，若提前100米預警并降速，碰撞速度可控制在60km/h以下。

用戶行為爭議：家屬披露遇難者曾有用餐行為，這與特斯拉Autopilot事故中駕駛員分心刷手機的案例高度相似。但需注意，L2級系統(tǒng)本就不應允許駕駛員完全脫離監(jiān)控。

行業(yè)標準滯后：我國《汽車駕駛自動化分級》雖明確L2級需駕駛員全程監(jiān)控，但車企普遍采用"智駕"等誤導性宣傳話術，導致用戶產生錯誤認知。

四、安全改進的迫切需求

技術層面：建議增加多傳感器冗余設計，如毫米波雷達與攝像頭的融合感知；優(yōu)化夜間低光照場景的識別算法。

交互設計：借鑒華為ADS系統(tǒng)經驗，建立分級預警機制——當監(jiān)測到駕駛員分心超過3秒時，逐步升級警示直至強制接管。

法規(guī)完善：參考美國NHTSA最新提案，要求智駕系統(tǒng)在施工路段等高風險場景自動降速至60km/h。

五、駕駛者的自我修養(yǎng)

作為擁有15年駕齡的老司機，我始終遵循"智能輔助，人工主導"原則。建議所有用戶：

保持手握方向盤的肌肉記憶

每5分鐘主動觸碰方向盤確認接管能力

夜間/惡劣天氣主動降速20%

定期參加智駕系統(tǒng)認知培訓

這場悲劇不應成為阻礙技術進步的絆腳石，而應成為完善安全體系的契機。正如中國電動汽車百人會理事長陳清泰所言："智能駕駛的初心是消除事故，但發(fā)展過程中必須直面新的安全挑戰(zhàn)"。在L4級自動駕駛真正到來之前，人類駕駛員仍是最后的安全防線。