小米SU7事故:三名年輕女性不幸離世,給誰敲響了警鐘?

2025年04月02日19:03:04 汽車 1088

3月29日夜間,三名年輕女性駕駛小米SU7在高速路上行駛,遇上施工路段,隨後撞上高速公路邊上的水泥墩,因車輛自燃導致三名年輕女性不幸身亡。事件引發持續關注。

因事發前,駕駛車輛的女生開啟了NOA智能輔助駕駛功能,引發外界的種種質疑。

根據小米公司相關公告,先來梳理一下事發前後的脈絡。

22:27:17 NOA激活,車速116km/h

22:28:17 輕度分心報警

22:36:48 NOA發出脫手提示“請手握方向盤”

22:44:24 NOA發出風險提示“請注意前方有障礙”,發出減速請求並開始減速

22:44:25 NOA被接管,進入人駕狀態,方向盤向左轉角22.0625度,制動踏板開度31%

22:44:26 方向盤往右轉角1.0625度,制動踏板開度38%

22:44:26~22:44:28之間 車輛與水泥護欄發生碰撞

22:44:28 車端Ecall觸發

22:44:39 車端Ecall接通,確認事故發生,並報警、呼叫120急救服務

22:45:06 與車主取得聯繫,確認非車主駕駛

22:47:15 調配120救護車成功

23時許 120救護車抵達現場

根據此前媒體的報道,針對該起事故,4月1日,安徽省銅陵市高速公路三大隊回應,專案組已介入調查。隨後,小米公司公開發布“SU7高速事故致3人遇難”事發前後信息摘要,事故原因尚待警方進一步調查。

4月1日晚間,小米公司創始人雷軍首次對此事進行公開道歉。並表示一定會查明原因,給受害者家屬滿意的答覆。

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4月2日,據界面新聞消息,有投資者向寧德時代提問:3月29日發生事故的小米SU7汽車是不是用的公司的電池?對此,寧德時代回復:不是我們的電池。

截至發稿,事故原因尚處於調查中。

新能源電池在汽車遭受猛烈撞擊時起火是個例還是通病?

4月2日,澎湃新聞報道中提到,同濟大學汽車學院教授、汽車安全技術研究所所長朱西產在接受記者採訪時表示,這應該是因為目前全球的電動汽車都還是液態電解液的鋰電池,陰極和陽極之間必須依靠隔膜隔開,否則就會發生短路,被擠壓和穿刺的時候隔膜破裂,內短路瞬間就會着火。

新能源車着火案例屢見不鮮。

近年來,各電車品牌均有不少起事故後起火情況發生。

根據新浪財經梳理報道,2020年6月16日,南昌一特斯拉車主駕駛Model 3在一條馬路上撞上土堆,十分鐘後車輛起火,事故導致一人重傷。

2023年8月1日,義烏市一輛蔚來汽車在行駛過程中撞上路柱,造成車輛起火,駕駛員經搶救無效當場死亡。

2024年2月29日,一輛小鵬P7在江蘇省蘇州市吳江區蘇震桃公路與思進路交叉口發生事故,該車在雨天高速行駛,最終發生碰撞起火。

2025年3月18日,一輛極氪009碰撞護欄後起火,事故導致乘客不幸受傷。

……

一場場慘劇,給所有人都敲響了警鐘。

新能源車企在智能化與安全性上該如何取捨?消費者對購買新能源汽車上是否具有充分的認知?新能源電池監管部門是否在追求經濟效益的過程中弱化了對安全性的監管標準?

回顧此次事故時間線,事故後的應急反應還算及時,而事發時的制動反應效率成為問題的關鍵。

按照NOA提示前方障礙,到發生碰撞,只有2秒左右,其間,車速僅從116km/h降到了97km/h。

根據小米SU7實測的制動數據,其標準版車型(與該事故車型一致)100-0km/h的剎停距離為34.64米,算上車輛的載重,這一數據也不會有太大變化。然而,按照事故發生的時速匡算,預警前車輛與碰撞點的距離在300米左右。

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4月2日,晚點latepost報道稱,他們在向智駕系統安全問題資深學者的對話中獲悉,人在沒有分心的狀態下,面對突發情況時所需的反應時間大約是2.5秒到3秒,但在分心或脫手的狀態下,至少需要5秒到10秒才能反應過來。而碰撞前2秒左右的報警,無疑會增加駕駛員的緊張程度,進而造成錯誤的緊急操作以致發生更為嚴重的事故。

關於NOA系統,有專業人士指出,NOA分為高速NOA和城市NOA兩種。

其中,高速NOA系統主要利用車輛的GPS定位、雷達、攝像頭等傳感器數據,以及高精度地圖數據進行路徑規劃和實時路況分析,提供自動變道、超車提醒、車道保持等功能。

而城市NOA則針對城市道路,除了基本的導航功能外,還包括自動泊車、定點停車、智能跟車等功能,可以更好地適應城市道路的環境和交通狀況。

由此不難看出,智能駕駛的安全性,主要來源於傳感器數據及高精地圖。

再結合專家學者的分析,此次事故中,無論是傳感器數據,還是高精地圖數據,智駕預警基本是按照人在全神貫注下對事故預警的反應時間來設定的,完全拋開了人機切換的反應,而將更大的壓力,給到了被動安全設置。

每一次的技術顛覆,都不能以生命為代價。新能源的迭代,讓人工智能擁有了更大的應用場景。對於造車企業而言,對技術標準的模糊處理固然有錯,但從消費者角度來說,多數消費者很難搞懂複雜晦澀的專業名詞。

這就要求B端企業轉變思維方式,不能再將技術標準建立在人對複雜問題的應對上,而是要綜合考慮人與機器的反應,以及二者之間的衝突。

比如在此次的事故中,如果NOA避障預警在一公里外就有提示,這樣的悲劇就能得到很大程度上的規避。

(大眾新聞記者 李振興)

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