【太平洋汽车 技术频道】2025年3月29日22时44分，一辆小米SU7（询底价|查参配）在安徽铜陵德上高速公路池祁段行驶时遇上施工路段，过程中因避让不及发生严重交通事故导致车辆起火，造成车上3人不幸身亡。目前，该事故仍在调查处理中，事故的具体原因和责任认定还需等待警方的进一步通报。然而，在事故发生后，遇难者家属和小米汽车工作人员却各执一词：据遇难者家属称，事故发生后，车辆碰撞起火燃烧，车门无法打开，导致车上人员无法逃生；而小米汽车工作人员则表示，在四个车门内饰板下方储物格位置均配有应急拉手，为机械锁，即使电池受损也能打开，紧急情况下可使用应急拉手打开车门。
4月1日上午，小米公司发言人通过微博回应了此次事故，并且梳理出这次事故的时间线：
2025年3月29日22:27:17
车辆激活NOA（导航辅助驾驶）功能，以116km/h车速在德上高速公路池祁段行驶。
22:28:17
系统检测到驾驶员“轻度分心”，触发报警。
22:36:48
NOA再次发出脱手预警，提示“请手握方向盘”。
22:44:24
车辆检测到前方施工路段障碍物（路障封闭自车道，改道至逆向车道），发出风险提示“请注意前方有障碍”，并开始减速。
22:44:25
驾驶员接管车辆（进入人工驾驶状态），方向盘左转22.0625度，制动踏板开度31%。
22:44:26
方向盘右转1.0625度，制动踏板开度38%。随后车辆与隔离带水泥桩发生碰撞，碰撞前车速降至约97km/h。
22:44:28
车辆触发紧急呼叫（E-call），系统自动报警并呼叫120。
22:45:06
小米联系车主，确认驾驶者非车主本人。
22:47:15
120急救调配成功，约23:00抵达现场。事故导致车内三名女性乘客（均为学生，计划前往池州参加考试）死亡，车辆起火燃烧。
小米官方表示，据初步了解，事故车辆是一辆小米SU7标准版，事故发生前车辆处于NOA智能辅助驾驶状态，以116km/h时速持续行驶。事发路段因施工修缮，用路障封闭自车道、改道至逆向车道。车辆检测出障碍物后发出提醒并开始减速。随后驾驶员接管车辆进入人驾状态，持续减速并操控车辆转向，随后车辆与隔离带水泥桩发生碰撞，碰撞前系统最后可以确认的时速约为97km/h。
碰撞发生后，小米立即与车主取得联系，了解非车主本人驾驶。同时，紧急救援呼叫车上乘员，并报警、呼叫120急救服务。此后，警方随即抵达现场，全面介入调查事故。同时，小米第一时间成立了专项小组，于30日赶赴铜陵，在警方的指导下，积极配合调查、取证等各项工作，并于31日晚依法向警方提交完成我们所掌握的车辆行驶数据及系统运行信息。
对于小米官方公布的数据，家属提出了质疑。其中一位遇难者小罗的妈妈表示，孩子当时开的是智驾，“当时的情况，谁能2秒钟反应出这个事态来？2秒钟之内谁能立马切换呢？”
前述家属还称，事故发生后，小米汽车方面一直没有人与遇难者家属取得联系，仅在微博作出回应，“小米发布通告说会成立调查组，但是从事件发生到现在，小米从来没有人联系过我，也没有给我来过一个慰问电话。我得到消息，他们也仅仅是把车子拉到北京去做鉴定了”。此外，遇难者家属还称，事故发生后，车辆碰撞起火燃烧，车门无法打开，导致车上人员无法逃生。
网上也有不少对于事故的质疑，包括质疑车辆电池保护设计不到位，造成电池热失控导致爆燃；智能辅助驾驶系统（NOA）的可靠性，尤其是夜间及施工路段的表现；小米宣传中“智能驾驶”与“辅助驾驶”的表述模糊，可能误导用户放松警惕；虽然L2级辅助驾驶要求驾驶员全程保持专注度随时做好接管准备，但实际使用中很多用户对辅助驾驶的依赖性还是很强，安全隐患非常明显。
针对遇难者家属及网上的六大质疑，4月1日22:26，小米汽车官方发布了回应：
而在小米汽车官方发布回应之前，小米创办人、董事长兼CEO雷军也在微博发文回应小米SU7安徽事故。雷军表示：29日晚上的这起事故，我的心情非常沉重。三位年轻女孩不幸离世，这样的消息，对她们的家人、朋友，乃至我们每一个人，都是难以承受的悲痛。我代表小米，表示最深切的哀悼，也向她们的家人致以诚挚的慰问 。
值得注意的是，在回应中，雷军还表示，“由于事故还在调查，我们一直没有接触到事故车，很多问题此刻还没有办法回答。”这也和遇难者家属声称“把车子拉到北京去做鉴定了”的说法存在矛盾，双方依然各执一词。
随着智驾技术的普及，其犹如一个“潘多拉魔盒”，安全问题逐渐成为当前行业发展的核心挑战——从小米汽车的回应内容中，我们可以清晰地看到，NOA功能和AEB功能都不是“万无一失”的，比如AEB功能对于异形障碍物的识别，目前技术仍然很难响应。
结合近期的典型案例与技术研究，笔者认为智驾技术的风险主要体现在以下维度：
一、感知与决策的技术边界
首先是极端环境容易失效。传感器在暴雨、浓雾等天气下性能衰减显著，毫米波雷达可能误判金属障碍物距离，激光雷达在强光下也会出现 “失明”。有数据显示，智驾系统在雨雾天气的障碍物识别准确率下降 42%，AEB（自动紧急制动）响应距离缩短 37%。
其次是异形障碍物识别缺陷。对临时路障、水马、消防栓等非标准物体的识别，智驾系统容易存在盲区。其中，纯视觉方案依赖图像语义分割，对不规则物体的特征提取存在误差；而多传感器融合则可能因数据时空对齐问题导致误判。
还有就是算法决策的伦理困境。在不可避免的碰撞场景中，系统难以模拟人类的道德判断：例如面对行人与障碍物的二选一，到底应该保护哪方？算法可能会选择保护车内乘员，但这就容易引发法律争议。
二、人机交互的固有矛盾
首先是接管响应的时间。在此次小米SU7事故当中，智驾系统提示接管到事故发生的时间仅2秒，而人类驾驶员完成有效接管最快需要2.3秒（城市道路）至2.6秒（高速公路），驾驶员很难在短时间内作出有效的反应。
其次是注意力监控的漏洞。目前仍有不少车型通过方向盘扭矩传感器判断驾驶员状态，导致用户用矿泉水瓶或其他带重力的物品 “欺骗” 系统。尽管部分车企升级了DMS驾驶员监测系统，但疲劳检测仍主要依赖摄像头，在强光环境或驾驶员佩戴墨镜时可能会失效，导致事故发生。
最后就是用户认知的错位。不少车企宣传其“高阶智驾”“无限接近L3” “零接管”，但实际水平仍为L2 级辅助驾驶，这种无底线的宣传也会导致用户对系统能力产生误判。
三、法规与标准的滞后
现行法律将L2级事故责任归咎于驾驶员，即使系统存在缺陷，例如某车主因系统误判导致碰撞，法院也会以“未及时接管”为由判决其全责。然而，目前国内尚未建立统一的智驾系统极端场景测试规范。
尽管北京、深圳允许L3级自动驾驶上路，但国家层面的责任认定、保险机制尚未明确。车企推出的L3级方案仍需依赖地方性法规，存在法律风险。
四、行业充斥“过度营销”
近年很多车企在智驾技术方面的营销，已经出现了过度营销的隐患。部分车企将L2+包装为 “高阶智驾”，诱导用户过度依赖系统，很多所谓“端到端自动驾驶”，实际仅支持高速领航，城市道路仍需人工干预。
此外，很多入门级车型为控制成本，削减激光雷达、高算力芯片等配置，采用纯视觉方案，对远距离障碍物的检测距离不足，容易导致事故发生。此次发生事故的小米SU7标准版，并没有配备激光雷达。
此次小米SU7高速事故，暴露了智能辅助驾驶技术在复杂场景下的局限性，以及车企在宣传与用户教育中的责任问题——用户盲目相信智驾系统，可能会发生不可挽回的局面。智驾技术的安全突围，需要“技术-法规-用户”三方协同，而非单方面追求功能迭代。只有在安全底线与创新自由之间找到平衡，才能让智驾技术真正成为生命的守护者，而非风险的制造者。
小米虽然强调“辅助驾驶需人工接管”，但在此次事故当中，驾驶员反应时间与系统预警机制的匹配度、车辆安全设计（如车门解锁、电池防护）等因素，仍是事故调查的关键。不幸事故已经发生，三条鲜活生命的离世让人痛心。我们希望这次事件能有效推动行业对智驾系统标准、用户告知义务及事故责任划分的进一步规范，避免悲剧重演。（文：太平洋汽车 李喆）