作者 | 华卫
近日，小米 SU7 的一场高速事故，不仅让作为厂商的小米汽车陷入了安全的舆情危机中，由于事故车辆期间使用了智能驾驶功能，同时正在引发公众对当前智能驾驶能力的更多疑问和争议。
事故发生后，小米汽车在官方通告中表示，“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，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。”
其中所提到的 NOA 全称为 Navigate on Autopilot，通常被业界称为“领航辅助驾驶”，是一种基于车辆传感器和高精度地图数据的自动驾驶辅助系统，允许车辆在导航系统的指引下自动驶入或驶出高速公路匝道，甚至在某些情况下实现自动变道超车。按照应用场景，NOA 可分为高速 NOA 和城市 NOA，当前高速 NOA 已在规模化落地，城市 NOA 正进入快速推进阶段。
在小米公司发言人披露初步事故信息后，许多人对其智驾系统发出了种种安全疑问：从进入人驾状态到碰撞发生，实际操作时间仅 1 到 3 秒钟。为何小米 SU7 的智驾系统直到障碍物已在跟前了才发出警告，而不是更早发现危险、变道躲避？AEB 急刹为什么没有被触发？
就此次小米汽车的事故，有网友表示，“不要过度信任所谓的智能驾驶 / 自动驾驶，当前还是 L2 级别，哪怕以后提升到了 L3 级别，也不要过于信任，哪怕你用自动驾驶安全驾驶了 10 万公里，它帮你规避了 1000 次可能发生的事故，但凡有一次出现问题，驾驶员可能就会失去生命。”
在识别到前方障碍物时，除 NOA 会提示外，通常汽车的主动安全功能也会被触发，如 AEB（Autonomous Emergency Braking，自动紧急刹车系统）。AEB 是一种汽车主动安全技术，能够实时检测车辆前方行驶环境，并在可能发生碰撞危险时自动启动车辆制动系统，使车辆减速，辅助驾驶员避免碰撞或减轻碰撞后果。
AEB 系统从 2010 年代初开始出现在车辆中，去年 4 月 29 日，美国汽车安全监管机构宣布了一项新规定，要求到 2029 年所有乘用车和轻型卡车都必须配备 AEB 系统。
据了解，AEB 系统是通过摄像头、毫米波雷达或激光雷达等传感器来检测前方车辆是否减速、刹停或道路上是否有障碍物。由于毫米波雷达的分辨率很低，很难识别体积小的物体，并且对金属很敏感，容易误触发 AEB，引发幽灵刹车，因此车企为不降低静态障碍物的识别能力，多选择在摄像头的基础上增加激光雷达。此前业内也流传着这样一种说法：AEB 必须带有激光雷达，虽然成本更高但更安全。
小米此次的事发车辆是 SU7 标准版，搭载了一颗英伟达 OrinN 智驾芯片，算力为 84TOPS，未配备激光雷达，仅采用纯视觉方案，SU7 的 Max 和 Ultra 版本都标配有激光雷达。相比其他传感器，激光雷达具备抗干扰能力强、在强光、夜晚等环境下仍能为车辆提供可靠感知数据的优势。
此外，也有网友指出，虽然激光雷达有它的优势，但想要 AEB 效果好，还得软件算法和硬件一起配合，不然就是给你装十个激光雷达，也发挥不出它的作用。
就此次事故，小米汽车在通告中对该功能的回应是：“小米 SU7 标准版有前向防碰撞辅助功能包括碰撞预警 (FCW) 和紧急制动 (AEB) 两个子功能，作用对象是车辆、行人、二轮车三类目标，其中 AEB 功能工作速度在 8-135km/h 之间。这个功能和行业同配置的 AEB 功能类似，目前不响应锥桶、水马、石头、动物等障碍物。”
值得注意的是，根据公开信息，多家车企升级后的 AEB 系统似乎并不止能识别车辆和行人了。
比如 2023 年，华为在发布的 ADS 2.0 智驾方案中基于上一代增加了 GOD 网络，全称为 General Obstacle Detection（通用障碍物检测），并将其融入到 AEB 功能中，可以帮助车辆识别除传统 AEB 能“看到”的以外的异形障碍物，如土堆，躺着的行人、侧翻车辆、掉落的大纸箱、落石、倒地大树等，在车辆产生碰撞风险前及时采取自动紧急制动，避免事故发生或是降低事故损失。
去年 7 月，蔚来在 Banyan 2.6.5 版本软件中升级了基于大模型架构的增强型自动紧急制动 AEB，并搭载全向误加速抑制辅助 MAI+ 功能，无论前进或倒退，能够在识别有行人、车辆或者其他非标准障碍物如锥桶、水马等情况下，抑制车辆的误加速，降低用户误操作碰撞风险。同时，蔚来还引入了“通用障碍物预警与辅助 GOA”，目的是为了配合 AEB，在真实道路环境下去响应 AEB 识别不了的物体，包括栅栏、锥桶、路沿等。
但也有网友提出，“全依赖 AEB 也一样会致命，AEB 的设计肯定不能非常灵敏，有的时候必须允许车辆撞上去。”其进一步解释道，“由于道路状况复杂，障碍物的强度很难判断。在传感器的眼里，水泥护栏与雪糕筒都一样。如果障碍物是雪糕筒，那么为了避让它而起动 AEB 急停，结果人给飞出去了，那就是 AEB 制造出重大事故了，所以这种情况让就应该让车辆给撞过去。”
该网友还提到，“如果制动反应太灵敏，车内惯性碰撞就会很严重，甚至在没有系安全带的情况下，驾驶员撞穿挡风玻璃，飞出车外也不奇怪。像这小米的事故当中，碰撞前的速度仍有 97km/h，那么如果在这种情况下 AEB 接管，在 2 秒的时间内从 116km/h 的速度降到 0，那么刹车的力度将接近于 2~3 个 G。”
值得注意的是，小米在 SU7 的发布会上展示该车型的主动安全功能时称：AEB 在 135km/h 的高速下，成功识别前方车道静止的故障车并立即刹停，还在夜间 120km/h 静止故障车、100km/h 消失的前车等挑战项目中成功通过测试。
近几年，智驾逐步成为汽车行业的竞争焦点，车企们纷纷推动相关技术研发和功能上线。
今年 2 月，比亚迪提出了“全民智驾”、“智驾平权”的口号，宣布旗下品牌和车型全部标配至少高速 NOA 起步的高阶智驾。随后，吉利、奇瑞等车企也纷纷跟进。3 月初，吉利发布能适配旗下所有新能源车系的千里浩瀚高阶智驾方案，从高速 NOA 入门到量产 L3 架构全覆盖。3 月 18 日，奇瑞宣布在 2025 年实现全品牌全系车型搭载标配高速 NOA 的猎鹰智驾系统，包括燃油车和新能源动力形式。
技术和产业迅速发展的同时，现实安全隐患也开始暴露出来。在使用智驾功能期间发生事故，小米 SU7 并不是个例。
就在几天前，问界车主“秦风”在鸿蒙智行 APP 发文称，其在 2024 年 12 月 22 日晚开启问界 M7 的 NCA（智驾领航辅助）功能后，以 120km/h 的速度行驶时追尾前方静止的水泥泵车，导致车辆当场报废、驾驶员受伤送医。对此，问界方面发布声明称，“碰撞前 AEB（自动紧急制动）触发，车速从 115km/h 降至 64km/h，由于对向车灯光、前方静止或低速行驶的工程车辆等局限性场景，未能避免碰撞。智驾领航辅助 (NCA) 为辅助驾驶功能，使用时驾驶员需双手握住方向盘，时刻关注周围环境，必要时及时人工控制车辆。”
近期，小鹏汽车和理想汽车也频繁被曝智驾质量方面的车主投诉事件。据汽车 365 热线报道，一位来自安徽淮北的车主李先生前不久驾驶小鹏 G6 时，在晚上开启 NGP 功能的情况下撞上了倒在路中央的广告牌。事故发生后，NGP 并未退出，直到自己踩下刹车才停止运行。今年 2 月，一位浙江温州的网友发视频称：夜间在高速驾驶中，使用理想 l6 noa 智驾功能时，因理想汽车未能识别路障锥桶，导致车辆没有任何减速撞上锥桶，发生碰撞事故。
去年年初，特斯拉遭遇在华最大召回，共计召回超过 161 万辆车，主要原因是车辆在自动辅助转向功能开启情况下，驾驶员可能误用 2 级组合驾驶辅助功能，增加车辆发生碰撞的风险，存在安全隐患和车辆因车门解锁逻辑控制问题。
小米 SU7 事故后，还引发了大家对汽车厂商对“辅助驾驶”的宣传是否具有误导性的讨论。实际上，关于驾驶辅助功能的宣传方式，监管部门的确有所要求，工信部发布的《智能网联汽车产品准入、召回及软件在线升级管理与技术指南》规定到：
企业向消费者提供有关智能网联汽车驾驶自动化等级、系统能力、系统边界等信息时，应当真实、全面，不得作虚假、夸大系统能力或引人误解的宣传，确保消费者正确理解和使用智能网联汽车产品。企业在组合驾驶辅助系统或功能命名及营销宣传中，不得使用暗示消费者该系统可以作为自动驾驶系统使用，具备实际上并不具备的功能等用语，防止驾驶员滥用风险。
但实际中，车企在介绍自动驾驶功能时常以“智能驾驶（智驾）”来代替“智能辅助驾驶”的说法，一部分不懂技术、不了解详情的人会误读为自动驾驶。在后续宣传中，不少车企会选择在社交平台发布以“智驾 0 接管”为主题的行车直播和视频，营造了一种“智驾系统十分可信”的效果氛围。
智能驾驶功能在成为汽车的标配，但包括此次小米 SU7 事故在内的重重智驾安全事件正不断向行业敲响警钟，也在提醒公众需正视智驾系统的能力边界，规范使用和谨慎看待这项仍在持续发展完善的前沿技术。
在今年的电动汽车百人会高层论坛上，中国工程院院士、清华大学智能产业研究院（AIR）院长张亚勤表示，智驾可以比人安全，无人车安全性可以比老司机高 14 倍。中国科学院院士欧阳明高则在该论坛上强调，目前仍处于“全民智驾”而非“全民自动驾驶”时代。
据了解，当前的智能辅助驾驶功能都属于 L2 级，根据我国现行《道路交通安全法》，L2 级辅助驾驶仍要求驾驶员全程监管。目前为止，也并没有一个车企宣布自己品牌的车能完全自动托管。小米也在其用户手册明确写道：“智能驾驶功能为辅助驾驶系统，驾驶员需始终保持对车辆的控制”“系统无法替代人类判断，事故责任由驾驶员承担。”
（文：AI前线）