小米高速事故冷思考：相比於情緒宣洩，我們更需要「智駕共識」

2025年04月05日12:30:41 科技 1822

技術總要向前，重要的是研發者和使用者要先有基本認知和共識。

作者｜周永亮
編輯｜靖宇

2025 年 3 月 29 日，一輛小米 su7 標準版在德上高速公路池祁段行駛過程中，遭遇嚴重交通事故。

即便小米創始人雷軍第一時間在社交平台宣布，小米將「負責到底」，但一時之間，小米公司和創始人雷軍成為眾矢之的，甚至連小米公司股價，也在最近下跌超過 25%，千億港幣市值蒸發。

在小米公布的事故詳細說明中，事故發生前車輛處於 noa（navigate on autopilot）智能輔助駕駛狀態。而隨着事故細節的逐步披露，社會各界對智駕安全性的討論和質疑再度升溫。

事實上，不僅小米，國內外眾多推出智駕產品的車廠，或多或少都遇到過用戶使用智駕在路上出現事故的案例。

如今全民智駕正在成為浪潮，但對很多用戶來說，智駕仍然是第一次接觸，它的功能邊界、使用場景和潛在風險尚未被充分認知。

小米 su7 的高速事故，再次將智駕和普通消費者的關係擺到了一個最顯眼的地方：面對一個並非全新但並未普及的技術，消費者應該如何認知智能駕駛技術？在這個層面上，主機廠、消費者和監管層，還有哪些路徑可選？

車企橫跨八年的安全實驗

智駕的發展過程，也是一個挑戰人性的過程：一方面，智駕系統為用戶提供了顯著的行車便利；但另一方面，在遇到突發情況時，駕駛員被要求及時接手。

這種既依賴又戒備、有限信任的關係，讓人在具體操作時很難把握「邊界」。

早在 2016 年 1 月 20 日，中國發生第一起跟自動駕駛有關的致命事故。在京港澳高速河北邯鄲段，一輛特斯拉 model s 撞上前方作業的道路清掃車，23 歲的駕駛者高雅寧因傷勢過重不幸離世。特斯拉事後確認，事故發生時車輛處於自動駕駛狀態。

這一事件及其後續的多個類似案例，引發了全球範圍內對自動駕駛系統安全性的關注。事故的發生不僅暴露了當前技術的局限性，也反映了駕駛員在過度依賴技術的情況下，可能放鬆警惕，無法及時作出反應。

為應對這一挑戰，車企其實並非視而不見，而是針對用戶使用智能輔助駕駛，推出了不同的方案，加大對用戶的智駕安全教育。

例如，特斯拉針對多次忽視安全提醒的用戶，採取了功能限制的措施。

國內車企則大多採取「考試准入」策略，實施視頻學習加考試的強制准入機制，希望讓用戶在使用輔助駕駛之前，掌握必要的安全知識。

處於輔助駕駛中的特斯拉 model y｜圖片來源：視覺中國

目前主流車企對於用戶智能輔助駕駛使用的要求：

特斯拉

特斯拉是車企中最早宣傳和推廣智駕的車企，它在國內的智駕被劃分為三個層次：

基礎版輔助駕駛（ap 免費）；

增強版自動輔助駕駛功能（eap，需額外支付 3.2 萬元）

完全自動駕駛能力（fsd，2025 年剛推出，需額外支付 6.4 萬元）

經歷國內外多起安全事件後，特斯拉主動調整傳播策略，開始淡化「自動駕駛」的表述，而是強調「輔助駕駛」的定位。

3 月 26 日，特斯拉將原「基礎版輔助駕駛」的名稱調整為「基礎輔助駕駛」，將原「增強版自動輔助駕駛」（eap）的名稱調整為「增強輔助駕駛」，將原「完全自動駕駛能力」（fsd）的名稱調整為「智能輔助駕駛」等。

雖然特斯拉並不需要考試，但它對於忽視警告的規定非常嚴格。當系統檢測到駕駛員注意力不集中時，觸摸屏的車輛狀態部分的頂部將會出現提示。在多次聲音和圖像警告被忽略後，當次駕駛會臨時禁用智能輔助駕駛，連續觸發五次臨時禁用後，會禁用一周時間。這應該是當前最嚴格的「處罰」。

小鵬汽車

在國內車企中，小鵬是最早推出智駕技術的企業，也是首個要求用戶完成智駕教程並通過考試的品牌。用戶在啟用小鵬汽車的城市 ngp 功能之前，必須觀看安全教育視頻並通過相應的考試，整個過程大約需要半小時。

此外，小鵬的城市 ngp 還有一個「新手模式」，用戶需要在適宜的路段體驗系統的能力與限制，逐步熟悉人機共駕系統的交互方式。只有當用戶在城市 ngp 功能下累計行駛超過 100 公里，且距首次激活功能達到 7 天后，才能解鎖全部可用路段。

為了進一步規範用戶行為，小鵬還推出了 xpilot 智駕分，這是一套駕駛員智能輔助駕駛行為評分體系。用戶在第一次完成智能輔助駕駛安全考試後，將獲得智駕分（初始值為 100 分），這有點類似傳統駕照的考核體系，違規會扣分，扣到相應分數需要重新考核才能使用相關功能。

從用戶的實際體驗來看，小鵬的智駕分考核還是很嚴格的。

鴻蒙問界

問界是把智駕帶到國內大眾視野的車企。要開啟它的高階智駕，用戶需通過 aito app 或華為智駕 app 完成線上學習，並通過智駕考試後，方可解鎖高階輔助駕駛功能。

該課程涵蓋五大科目，包括車道巡航輔助、智能領航輔助、智能泊車輔助、代客泊車輔助、遙控泊車輔助。

同時，完成智駕考試後，還需要車輛累積智駕里程達 100km 或訂閱 ads 功能包達 14 天，才能開啟高階智駕功能。

要開啟小米的城市 noa，不僅需要完成智駕考試，還要累計 1000 公里的智駕里程 | 圖片來源：小米

小米汽車

作為智能汽車行業的後起之秀，小米在 2024 年才推出首款車型——小米 su7，並搭載了 noa 智駕系統。為了讓用戶正確地使用智駕功能，小米汽車引入了「智駕學堂」的學習機制，用戶只有完成相應課程並通過考試後，才可以解鎖智駕功能。

這些課程主要包括領航輔助（高速篇）、領航輔助（全域篇）和代客泊車輔助。課程內容覆蓋了智駕的核心應用場景，包括高速行駛與城市道路行駛、自動泊車等。用戶需要觀看相關教學視頻並通過考試後，也只能解鎖高速智駕與自動泊車功能。

此外，針對城市 noa 功能，小米汽車設定了額外的安全門檻：用戶需累計行駛 1000 公里的安全智駕里程。因為相較於高速 noa，城市 noa 面臨更加複雜的交通環境。

比亞迪

2025 年 2 月，比亞迪正式吹響了「全民智駕」的號角，推出了「天神之眼」高階智駕系統。這也意味着，即便是 7.88 萬元海鷗車型，也可以實現高階智駕，加速了智駕的普及。

要啟用領航功能，用戶也是需要完成智駕學習並通過相關考試。

2025 年 1 月，王朝/海洋系列的 app 上線了「智駕考試」功能。用戶必須觀看所有相關教學視頻，並通過考試後，才能激活智駕功能。值得注意的是，首次觀看時，視頻內容不可跳過，確保用戶全面了解各項功能和安全要求。

雖然在售後端，車企已經推出了各種各樣的策略，但在現實生活中，智能駕駛常常處於一個「扭力場」中，在賣車宣傳的需求與實際效果之間不斷擠壓。

一方面，很多車企強調，當前智駕技術仍處於輔助駕駛階段，並非完全自動駕駛，無法應對所有天氣和路況。駕駛員需時刻保持注意力，尤其在使用城市 noa 功能時，必須對複雜路況進行及時干預，以確保行車安全。

然而，在具體的宣傳和銷售過程中，部分車企為了賣車，不惜誇大智駕技術的實際能力，忽視了技術和使用場景的局限。這在一定程度上容易導致消費者對智駕產生誤解。

必將到來的智駕，如何共存？

事故發生後，國家應急管理部發文稱，自動駕駛技術根據自動化程度的不同，被分為 l0 到 l5 六個級別。其中，l0 級、l1 級、l2 級都只能稱為輔助駕駛系統。

文中強調：

目前，市售車輛提供的智能輔助駕駛功能，最多也只屬於 l2 級。

儘管部分車企宣稱其智能駕駛技術已達到 l3 級別，但考慮到政策和技術成熟度，距離實現 l3 的全面應用仍存在不短的差距。這也意味着，在很長時間裏，智駕系統仍將處於「人機共駕」的過渡階段，簡單說就是：

技術可以在部分場景下提供有效輔助，但駕駛者仍然是駕駛安全的最終責任方。

人類司機與智能輔助駕駛如何能達到理想狀態，關鍵在於要弄明白智駕系統的能力邊界，清楚技術的適用範圍、局限性和可能的失效場景，從而在必要時及時接管，確保行車安全。

智駕的普及不僅依賴於技術的進步，更需要駕駛員與智駕系統之間的磨合。這是一個系統工程，需要車企端、用戶端、監管端達到一種平衡。

智能輔助駕駛使用的錯誤示範，雙手離開方向盤 | 圖片來源：視覺中國

當前，首先要做的是從行業層面統一自動駕駛術語，術語應簡潔準確，避免誇大宣傳誤導用戶。隨着智駕技術的發展，行業內出現了眾多相關術語，如「智駕」「自動駕駛」、「高階智駕」、「高級智能駕駛」等。

然而，這些概念在不同車企的宣傳中缺乏明確界定，容易導致消費者對車輛功能的誤解，甚至錯誤判斷其自動化程度。部分廠商過度強調技術潛力，而弱化「輔助駕駛」的本質，可能使用戶高估系統能力，影響行車安全。

此前，理想汽車創始人李想曾呼籲行業機構與媒體統一自動駕駛的中文命名標準，並提出以下建議：l2 = 輔助駕駛，l3 = 自動輔助駕駛，l4 = 自動駕駛，l5 = 無人駕駛。同時，行業應在推廣上保持克制，在技術上持續投入，以確保長期健康發展。

其次，當前輔助駕駛的用戶培訓仍存在許多不足之初，比如過度依賴理論學習，缺乏真實駕駛場景模擬；教學內容沒有針對複雜路況（如施工路段、惡劣天氣）進行專項培訓等，這些都需要車企加以重視，並不斷補足。

再有，車企還可以考慮建立用戶智駕能力檔案，根據不同用戶群體提供差異化培訓方案。如果是小白用戶，則重點講解智駕系統的基本功能與操作方法；普通用戶則採取進階訓練，涵蓋複雜場景，如夜間駕駛、施工路段應對等；硬核用戶則支持用戶最大化發揮智駕系統的潛力。

特斯拉 fsd 測試視頻截圖 | 圖片來源：特斯拉

特別值得一提的是，從行業監管的角度來看，需要推動建立第三方數據監管平台，推動行業透明化。

當前，每當智駕車輛發生事故，數據的歸屬權經常成為爭議焦點。由於大部分數據掌握在車企手中，外界難以判斷事故責任，甚至在一些情況下，企業與用戶的利益訴求出現矛盾，導致信任危機。

要解決這一問題，建立國家層面的第三方數據存管平台非常有必要。這個平台要做的是確保事故數據的真實性，並賦予行業、監管機構更公平的調取權限，能夠進行更加客觀化的責任認定。

智能駕駛技術雖然已經發展了很多年，但對於主流大眾來說，它仍然是一個新事物。隨着技術的快速迭代，在某些場景下發生安全事件的概率會逐漸降低，但由於全面智駕帶來用戶基數增大，相關事件的數量可能仍然會增加。

然而，我們也大可不必因此過度恐慌。

人們習慣將帶有智駕功能的智能汽車比喻為帶輪子的 iphone，事實上 iphone 代表的智能手機和移動互聯網浪潮中，人們也經歷過手機上癮、短視頻上癮、隱私泄露等眾多事故。而隨着技術發展，隱私保護法、防沉迷機制、屏幕時間控制等方法也隨之出現。

智能駕駛、或者說自動駕駛技術，不會因為一場事故而停止進化，它終將進入到人類社會之中。不過，這場惹來熱議的事故，確實再次提醒人們，對於一個尚未真正成熟的新技術，我們應該以怎樣的心態和認知來面對。更重要的是，作為技術的研發者和終端使用者，是否在同樣的共識之中。

因為，只有達成共識，才有可能讓技術來得更早一些，也讓人們的生活因為技術而變得更好、更便捷。

*頭圖來源：視覺中國

本文為極客公園原創文章，轉載請聯繫極客君微信 geekparkgo

極客一問

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