3月29日，小米SU7在德上高速公路池祁段的严重交通事故，再次印证了当前智能驾驶系统在面对复杂危险场景时的脆弱性。在这起令人痛心的事故中，三位年轻生命的陨落让人扼腕。这场以“智能”为名的出行，却在瞬间演变为无法挽回的悲剧，不仅让三个家庭陷入深渊。当“科技向善”的承诺与“车门锁死”的绝望现实碰撞，我们有理由怀疑：车企在追求智驾赛道领跑时，是否统筹考虑过技术创新和基础安全？

技术分析：智能驾驶辅助应与人工监管紧密结合

在痛缅遇难者的同时，国家智能网联（长沙）测试区根据小米发布的驾驶日志，对事故进行技术的可能性分析。从驾驶日志得知，从系统发出障碍物提醒（22:44:24），到车辆发生碰撞（22:44:26-28），前后仅有两秒钟的时间，在这极为短暂的2秒内，驾驶员迅速接管了车辆，接管时车辆时速仍在100km/h以上，根据国标《智能网联汽车自动驾驶系统通用技术要求》规定，介入请求从发出到因执行最小风险策略（MRM）而终止的时长应不小于10s，使驾驶员有充足的时间接管车辆。根据驾驶日志，可以知道驾驶员接管后，采取了向左打22度方向盘，刹车踏板开度31%，明显是仓促之下的应对，在短短的2秒内应对如此紧急的情况，对驾驶员的驾驶技术和心理素质无疑提出了极高要求。根据国标《乘用车自动紧急制动系统（AEBS）性能要求及试验方法》的规定，小米SU7应该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，但从驾驶日志中未看到AEB被激活且碰撞前最后速度仍为97km/h，可以判断小米SU7的AEB功能在发生事故前没有生效，可能是因为夜间高速修路场景并未在小米SU7的AEB能够生效的场景范围内。综合来看，此次事故很有可能是小米SU7的NOA发出接管请求过晚且AEB功能没能生效而造成的。

作为汽车智能驾驶检验检测第三方单位，国家智能网联（长沙）测试区再次呼吁：智能驾驶并不等同于自动驾驶。汽车主机厂应在加快提升智能驾驶技术水平的同时，在宣传时应避免对智能驾驶系统过度营销，让消费者了解其真实水平；驾驶者应在使用智能驾驶系统时务必谨慎小心，不能完全依赖；4S店应在销售汽车时，清晰传达智能驾驶系统的应用场景和使用边界。

智能驾驶系统虽能在一定程度上辅助驾驶员减轻负担、提高便利性，但并非万能。在复杂路况、特殊天气等极端情况下，可能会出现判断失误或应对不及时的问题。只有将智能驾驶辅助与人工监管密切结合，发挥两者优势，才能最大程度提高出行安全系数，让人们在享受智能科技便利的同时，拥有可靠的安全保障。

特殊天气和危险场景：智驾挑战普遍存在

一直以来，国家智能网联汽车（长沙）测试区研发的智车信心度（C-IAC），重点关注报警时间和刹停距离这两个关键参数，因其可精准反映汽车AEB的性能表现，以及是否为驾驶员预留了足够的反应时间。以CIAC体系为评价基础，国家智能网联汽车（长沙）测试区在2024年举办了首届智驾“封神榜”——湖南全民智能驾驶挑战赛。挑战项目以“驾考科目二”为蓝本，采用国内首次智能汽车测试的连续场景，对比亚迪、小鹏、小米、蔚来、问界、理想、极氪、极越、智界、smart精灵等知名品牌在内的10款明星车型在8个场景中进行了评测。

2025年，智驾“封神榜”计划通过6期测评和1次智驾国考科目二赛事，对市场关注度较高的车型进行测评。目前，第1期测评已经完成，环境涵盖白天、夜间、雨天、雾天，测试场景包括事故和行人两大场景，坦克700、阿维塔07、小鹏MONA M03、蔚来ET5T、理想L6等五款热门车型的智能驾驶系统轮番上阵进行测评。在测评中，除阿维塔07，其他车型在夜间雨天测试场景中，车辆报警时间和刹停距离表现一般。其中，以表现较好的阿维塔07为例，该车型在夜间雨天-行人场景测试中，在中雨环境下测试速度为50km/h时，车辆能够精准识别前方静止的行人，并及时实施制动，最终以2.71m的刹停距离安全停下，而当测试速度提升至60km/h时，同样能识别前方静止行人，并在碰撞前0.81s进行预警提示，但车辆未减速避撞，而在大雨环境下则完全无法识别前方静止行人。在夜间雨天-事故场景测试中的中雨环境下，阿维塔07的表现和夜间雨天-行人场景测试中基本一致；在大雨环境下测试速度为40km/h时，也能识别前方事故场景并在碰撞前进行预警提示。表现一般的车型中，以坦克700为例，在夜间雨天-行人场景和夜间雨天-事故场景测试中，均无法识别前方静止行人或前方事故，车辆既未报警提示驾驶员，也未减速避撞前方行人。

国家智能网联（长沙）测试区建立了国内首个在工信部备案、基于特殊天气和危险场景的智能驾驶测评体系——智车信心度（C-IAC）。C-IAC体系以《汽车驾驶自动化分级》《智能网联汽车自动驾驶系统通用技术要求》为依据，构建了涵盖雨、雾、夜间逆光、高速车载物跌落、特殊目标物场景、飞溅、城区十字路口、泊车场景等8大类24个常见场景，测试汽车智能驾驶功能。C-IAC体系将持续以行业及驾驶者关注的测试场景和技术为导向，在接下来的测评和挑战赛中，让智能驾驶问题暴露在测试场和实验室，不断为行业持续进步、平安社会构建、守护老百姓安全出行做好服务。