来 源 | 每天学点hr
作 者 | 秋天
前几天，小米SU7智能驾驶电动车发生了一场令人揪心的高速车祸。
小米su7在高速路段以97公里的时速撞上混凝土护墙，造成车内3人死亡。
这场事故不仅让小米股价蒸发800亿，更引发了公众对智能驾驶安全性的深刻反思。
雷军曾说：
“让每个人都能享受科技的乐趣。”
但这场车祸让我们不得不问：
科技的乐趣，是否以安全为前提？
这不仅是小米的危机，也是整个智能驾驶行业的一次震动。
01
技术与人的双重迷雾
要理解这场事故，我们需要拆解问题的本质。
1. 技术的局限
根据事件数据，小米SU7的智驾系统在116公里时启动了强减速，并发出“2秒接管预警”，随后系统退出，车辆以97公里时速撞墙。
然而，系统退出后并未持续减速，驾驶员也仅轻踩刹车，导致车辆失控。
更重要的是，这段危险弯道并未被系统数据库覆盖，无法准确判断风险。
这暴露了智能驾驶行业的通病——
数据库覆盖有限
，面对未见过的场景时常
“束手无策”
。
2. 人性的弱点
驾驶员对智能驾驶系统过于信任，认为车可以“自动驾驶”，却忽视了现阶段技术仍需人类随时接管。
这种轻敌和依赖，让事故变得不可挽回。
事实上，智能驾驶并
不是“自动驾驶”，而是“辅助驾驶”。
但许多用户并未真正理解其中的区别。
3. 舆论的次生灾害
事故后，小米的官方公告被解读为将责任推给死者。这种表态直接点燃了公众的怒火。
02
行业的三大问题：速度与安全的竞速
这场车祸不仅属于小米，也属于整个智能驾驶行业。它暴露了行业背后的三大问题：
1. 研发周期压缩
传统车企需要5年时间验证一款新车，但新势力往往只用2年就能量产。
看似是效率的奇迹，实则是安全的隐患。
很多潜在问题根本来不及发现，就匆忙推向市场。
2. 成本优先逻辑
智能驾驶技术依赖庞大的数据库，但覆盖所有工况的成本极高。
数据显示，未经验证的工况占比超过70%。
这意味着大部分场景下，系统只能“见招拆招”，但在关键时刻却可能“掉链子”。
3. 用户教育缺失
很多品牌用“自动驾驶”的字眼吸引用户，但实际上只是“辅助驾驶”。
这种宣传误导让用户对技术能力产生认知错位，埋下了安全隐患。
03
从薪酬体系看智能驾驶的管理问题
表面上看，小米SU7车祸是技术问题，但深层次上，它反映了企业对资源配置和价值衡量的失误。
这里，我们可以从我们的公开课
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1. 安全冗余也是岗位价值的一部分
智能驾驶研发岗位的价值，不仅仅是开发出高效的算法，更在于能否覆盖更多复杂工况，确保系统在极端场景下的稳定性。
这种“安全冗余”虽然增加成本，却是对岗位价值的全面衡量。
如果企业在评估岗位价值时忽略了这一点，就可能导致资源倾斜到“速度”而非“安全”。
2. 时间压缩的代价
研发周期过短，导致
岗位价值与实际需求不匹配。
小米SU7的研发周期被压缩到不足两年，导致智驾系统的数据库覆盖率不足。
这种“快产出”逻辑，牺牲了岗位价值的深度。
3. 安全指标纳入绩效考核
传统车企常以量产速度或市场表现作为研发团队的绩效指标，但
智能驾驶行业应设立“安全质量系数”，将部分奖金与自动驾驶系统的安全测试指标挂钩。
比如说，小米可以
用“安全绩效”替代“速度奖金”，倒逼技术团队对产品安全负责。
说在最后
智能驾驶行业正在以惊人的速度向前狂奔，但问题是，
当上市速度成为KPI，安全冗余还剩多少？
或许，是时候建立新能源时代的
“汽车安全红皮书”
了。
它不仅是一份技术规范，更是一份行业的道德底线。
科技的乐趣，必须以安全为前提。否则，再多的创新，也只是一场危险的冒险。
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