把方向盤交給AI，安全嗎？

△ 測試車輛在天津（西青）國家級車聯網先導區封閉測試場內進行自動駕駛主動安全功能測試 （2024年6月14日攝）。

用，還是不用？這可能是每個買了帶有智能駕駛功能汽車的人需要考慮的問題。

謹慎者更依賴自己的駕駛經驗，享受自駕帶來的操控感；樂觀者或許有着強烈的好奇，體驗技術進步帶來的新鮮感。

然而，隨着輔助駕駛加速滲透，甚至更高級別的自動駕駛湧入現實，尤其是不少車企頻頻爆出安全事故時，不少人依然心存疑慮：把方向盤交給人工智能（AI），安全嗎？

安全是最高的標準

在汽車領域，安全是底線，也是「最大的豪—華」「最高的標準」。

根據《汽車駕駛自動化分級》（GB/T 40429-2021）標準，駕駛自動化分為0至5級，分別對應應急輔助（L0）、部分駕駛輔助（L1）、組合駕駛輔助（L2）、有條件自動駕駛（L3）、高度自動駕駛（L4）、完全自動駕駛（L5）六檔。

截至目前，多數車企推出的系統屬於L2級駕駛輔助，即系統可自動完成部分駕駛任務，比如常見的自適應巡航功能，在高速或擁堵路況下，自動保持與前車的安全距離和速度；自動緊急制動功能能在駕駛員未能及時反應時，自動剎車，避免或減輕碰撞；車道保持輔助功能防止車輛因駕駛員無意中的偏離而與鄰車或路邊物體發生剮蹭、碰撞等。

△ 在2025世界人工智能大會上，觀眾在體驗下一代智能座艙Agent OS。

值得注意的是，此前部分車企採用了L2.5、L2.9或準L3級自動駕駛等表述，在業內人士看來，這屬於自創的營銷話術，並非前述官方認定的自動駕駛分級標準，這些本質上仍屬於L2級輔助駕駛。

目前，中國汽車行業已進入「L2標配時代」。在9月23日舉行的2025世界智能網聯汽車大會新聞發佈會上，工業和信息化部裝備工業一司副司長、一級巡視員郭守剛介紹，今年1至7月，我國具備組合駕駛輔助功能（L2級）的乘用車新車累計銷量775.99萬輛，滲透率達62.58%。有機構預計，到2030年滲透率將達到90%，接近實現全民輔助駕駛。

實際上，目前智能駕駛還有技術挑戰需要解決，AI還無法適應所有場景。

天使投資人、資深人工智能專家郭濤告訴《中國報道》記者，智能駕駛在技術層面存在多個難題，傳感器與算法難以應對複雜多變的非結構化場景，如暴雨、濃霧等極端天氣，傳感器性能大幅下降，對障礙物和路況的識別能力大打折扣，算法也會在面對複雜路況時出現決策迟緩或失誤。在人機協同方面，駕駛員在使用智能駕駛輔助時，容易注意力分散，當系統需要接管時，駕駛員可能無法及時響應，且系統本身在接管過程中也可能出現故障，導致事故風險增加。

然而，伴隨着AI大模型浪潮，智能駕駛領域也迎來技術範式變革，從此前的規則驅動轉向數據驅動，端到端大模型成為車企競相佈局的焦點。過去一年，不少車企都在推動大模型上車，謀求智能駕駛技術能力和安全能力的提升。但該模式仍面臨數據挑戰，尤其是極端場景下的數據比較稀缺。

智能駕駛野蠻生長亂象多

今年3月底，小米SU7的一場高速爆燃事故，奪去了3位年輕人的生命。事故發生前，該車處於領航輔助駕駛狀態，車企宣傳的AEB（自動緊急制動）功能因未識別出水泥隔離樁而沒有觸發。

輔助駕駛系統在複雜道路場景下的識別盲區與響應侷限導致類似事故已發生多起。這些帶來人員傷亡的事故頻現為輔助駕駛的安全發展敲響警鍾，並持續引發公眾質疑車企在該技術能力上的虛假宣傳，一定程度上影響了消費者的接受度和使用度。

北京一車主李磊告訴《中國報道》記者，其所購買的車雖然帶有輔助駕駛功能，但基本從來不用，因為覺得不可靠，北京車流量大，很容易堵，感覺還是自己開更靠譜。

電動化是上半場，智能化是下半場，幾乎成為行業共識。過去幾年，中國新能源汽車在電動化領域發展迅速，智能化也在最近兩三年加速推進，其中智能駕駛成為車企競爭的焦點。但在過去很長一段時間內，車企在宣傳智能駕駛時提出的叫法五花八門。智能導航輔助駕駛（NGP）、領航輔助駕駛（NOA）、城市智駕導航輔助系統（NCA）、領航輔助（NOP）等各種宣稱讓人眼花繚亂。甚至有的宣稱有關功能強大領先、可實現零接管等，使得消費者混淆了輔助駕駛和自動駕駛的概念和區別。

△ 一輛智能網聯汽車正在做測試（6月19日攝）。

「汽車行業已經很同質化，而智能駕駛還是一個沒有被征服的高地。」國際智能運載科技協會祕書長張翔在接受《中國報道》記者採訪時表示，如果有車企能實現突破，肯定能吸引消費者的注意力，從而促進銷量的提升。但由於車企的概念包裝和過度宣傳，不少消費者對輔助駕駛產生了天然的信任感，甚至出現了在車上玩手機、睡覺等注意力不集中的危險駕駛行為，過去不少事故正是因此發生。

張翔認為，智能駕駛從實驗室要走向大規模商品化，需要試錯的過程。如果讓車企去完成，這個工作量太大，車企也沒有這麼多資金去做。所以現在行業，包括特斯拉這種頭部車企，都是把試錯的任務交給了車主，也就是公測。因此當出現交通事故時，有些車主認為他們是受害者。

郭濤表示，從長遠看，過度誇大技術的成熟度和功能，容易讓消費者對智能駕駛產生不切實際的期望，當實際體驗與宣傳不符時，會嚴重損害消費者對品牌的信任。此外，虛假宣傳擾亂了市場秩序，破壞行業生態，讓整個智能駕駛行業的公信力受損。這種商業利益驅動下的激進宣傳，是技術與商業的失衡表現。

小米SU7事件成為行業重要的監管拐點。該事故發生后，工業和信息化部、公安部等多個部門發文要求業內明確智能駕駛功能邊界，規範宣傳口徑，不得進行誇大和虛假宣傳，嚴格履行告知義務。

為進一步規範車企對輔助駕駛功能的宣傳，9月17日，工業和信息化部組織全國汽車標準化技術委員會開展《智能網聯汽車 組合駕駛輔助系統安全要求》強制性國家標準的制定。該標準要求組合駕駛輔助系統必須在其設計運行條件內工作，比如限定道路類型、車速範圍、天氣條件等，製造商也需充分説明適用條件。這意味着廠商必須向用户清晰説明「功能在哪些情況下能用、在哪些情況下不能用」，幫助消費者建立對技術的正確認知，加強用户的安全教育。

誰來擔責？

除了安全性，公眾和行業對智能駕駛的另一大關注點在於當出現事故后，權責到底如何劃分。特斯拉和車頂維權的車主張女士為此進行了長達4年的互訴。如此長時間的互訴正是歸因於事故責任難以明確。

北京社科院副研究員王鵬提到，當前智能駕駛責任劃分標準模糊，L2級事故中駕駛員全責，但系統缺陷導致的責任難以界定；L3級責任雖明確轉移至系統，但全國性立法仍滯后。

北京市京師律師事務所律師盧鼎亮在接受《中國報道》記者採訪時提到，目前智能駕駛領域的法律法規存在滯后性，現行法律體系仍停留在人駕為主的框架下，對L3及以上系統的責任界定、事故取證等缺乏明確規範，尤其是在系統與人類駕駛員處於責任過渡期時，如何劃分雙方權責還是法律盲區。

△ 汽車搭載先進傳感裝置（示意圖）。

根據前述自動駕駛分級標準，L0—L2級駕駛輔助，駕駛主體為駕駛員；L3級及以上自動駕駛，系統在設計運行條件下代替人類執行動態駕駛任務，當功能激活時，駕駛主體是系統。駕駛主體的不同，可能會導致不同的權責劃分。

「目前輔助駕駛車輛出現的交通事故都是按照傳統汽車的規則進行責任評判。」張翔表示，但如果車企宣稱其技術達到L3級，那麼在其規定的場景發生交通事故，有關功能沒有起作用的話，車企就應該承擔責任。

盧鼎亮則認為，L3級自動駕駛是責任主體轉移的分水嶺，事故責任認定需要建立技術事實+法律判斷的雙軌體系。首先需要根據事故數據進行技術鑑定，明確事故原因，判斷事故是硬件故障、算法缺陷還是用户操作失誤造成，同時結合保險制度設計責任分擔比例。

9月12日，工業和信息化部聯合公安部等八部門印發的《汽車行業穩增長工作方案（2025—2026年）》中，首次在國家層面明確提出有條件批准L3級車型生產准入，並規定當L3級系統激活時，駕駛責任由駕駛員部分轉向車企，某種程度為有關事故權責劃分明確了原則。

王鵬認為，這體現了技術分級決定基礎責任的思路，而事故時系統是否激活是關鍵證據。具體來看，系統缺陷導致的事故，車企承擔產品責任；駕駛員未履行義務導致的事故，駕駛員擔責；第三方責任（如其他車輛違規、道路缺陷）則應由相應方承擔。

此外，在有關智能駕駛的責任判定中，多位業內人士均提到「黑匣子」的重要性。所謂的「黑匣子」即事件數據記錄儀（EDR），用於記錄關鍵的行駛數據。

張翔認為，「黑匣子」可以為判定交通事故的責任提供依據，也會對車企形成監督作用，比如對輔助駕駛、自動系統的上線就會非常慎重，增強車企的責任感。

根據工業和信息化部修改的《機動車運行安全技術條件》要求，從2022年1月1日起，新生產的乘用車必須配備EDR系統。但在現實中，由於車企壟斷數據，車主在發生事故后往往舉證困難。「目前所有的行車數據，都是車企自己掌握，因此出現事故后，車企既是運動員，又是裁判員，這就很難讓消費者信服，很難給消費者一個公平、合理的解釋。」張翔説。

值得注意的是，前述特斯拉維權車主張女士此前因行車數據問題把特斯拉告上了法院。北京大興法院9月16日的判決認定行車數據為消費者知情權範疇，故責令特斯拉提供發生交通事故前30分鍾的完整行車數據，這起行業首例判決也有望為后續類似案件提供判例。

張翔強調，車主對自己開車的數據也應該有權知曉，而在出現事故后，數據應該交給第三方機構來託管和鑑定分析。

目前，行業不少從業者都對智能駕駛的未來充滿樂觀，不少人認為很快就能實現自動駕駛，實現解放人的雙手、雙腳，甚至雙眼。但在技術狂飆突進的過程中，相關的法律法規等配套措施也需跟上，只有這樣才能保證技術的規範健康發展。

國報道》記者 王金臣

圖片來源：新華網

責編：張利娟