作者丨欣欣
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。
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
，
技术的可靠性究竟应该用实验
车
的百万公里测试数据，还是用真实道路上的每一次生死抉择来丈量？
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。
自动
驾
驶技术基础知
识
1.1
自动驾驶技术分级：
L1-L5
级自动驾驶解析
自动
驾驶技术的
L1
到
L5
五个等级展示了自动化程度的逐步提升，每个等级对应着不同的驾驶责任和技术能力。
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。
全球自动驾驶技术发展及代表企业
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
。
自动驾驶的事故与
“短板”
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。
多起
车祸背后
:
4.1
智能驾驶技术短板多维度分析
为什么到今天，
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。
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