小米SU7事故后，智能辅助驾驶与AEB还能让人信任吗？
事件回顾：小米SU7事故详情
3月29日22时44分，一场悲剧在德上高速公路池祁段上演。一辆小米SU7标准版在行驶过程中遭遇严重交通事故，最终导致车上3人不幸遇难，而这辆车事发时处于NOA智能辅助驾驶状态，以116km/h的时速持续行驶。
事发路段因施工修缮，原本的车道被路障封闭，车辆需要改道至逆向车道行驶。当车辆检测到前方障碍物后，发出了提醒并开始减速。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。但不幸的是，车辆最终还是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。
从小米公布的信息摘要来看，3月29日22:27:17，NOA激活，车速116km/h；22:28:17，出现轻度分心报警；22:36:48，NOA发出脱手预警提示“请手握方向盘”；22:44:24，NOA发出风险提示“请注意前方有障碍”，发出减速请求，并开始减速；22:44:25，NOA被接管，进入人驾状态，方向盘往左转角22.0625度，制动踏板开度31%；22:44:26，方向盘往右转角1.0625度，制动踏板开度38%；在22:44:26-28之间，车辆与水泥护栏发生碰撞。从NOA发出风险提示到车辆碰撞，仅仅过去了2-3秒钟。这起事故发生后，迅速在网络上引发轩然大波，人们对智能辅助驾驶及AEB安全功能的质疑声也随之而来。
智能辅助驾驶及AEB功能解析
（一）智能辅助驾驶的工作原理
智能辅助驾驶系统是一个高度集成的复杂体系，主要由传感器、算法和执行机构三大部分协同工作。
传感器：作为系统的“感知器官”，负责收集车辆周围的环境信息。常见的传感器有摄像头、毫米波雷达、激光雷达等。摄像头就像人的眼睛，通过图像识别技术，能够识别车道线、交通标志、车辆、行人等物体。不同类型的摄像头分工不同，前视摄像头可监测前方路况，环视摄像头提供车辆周围360度的视野。毫米波雷达则利用毫米波频段的电磁波来检测目标物体的距离、速度和角度，它不受光线、恶劣天气的影响，能在黑夜、雨天、雾天等环境下稳定工作。激光雷达通过发射激光束并接收反射光，来精确测量周围物体的距离，从而构建出车辆周围环境的三维点云图，其精度高，能为系统提供更详细的环境信息。
算法：这是智能辅助驾驶系统的“大脑”，对传感器收集到的数据进行分析和处理。基于深度学习的算法能够对摄像头拍摄的图像进行语义分割，识别出不同的物体和场景；对毫米波雷达和激光雷达的数据进行融合处理，更准确地确定目标物体的位置和运动状态。通过算法，系统可以判断车辆是否偏离车道、与前车的距离是否安全、前方是否有障碍物等，并根据这些判断做出相应的决策。
执行机构：根据算法的决策，对车辆进行实际的操控。它主要控制车辆的加速、减速、转向等动作。当系统判断需要减速时，会控制刹车系统增加制动力；当需要保持车道时，会对转向系统施加一定的扭矩，使车辆保持在车道中央行驶。
（二）AEB安全功能的作用与原理
AEB（自动紧急制动）功能是智能辅助驾驶系统中一项至关重要的主动安全技术，其作用在于当车辆检测到即将发生碰撞危险，且驾驶员没有及时做出制动反应时，自动触发刹车系统，以避免或减轻碰撞的严重程度。
AEB系统主要依靠传感器（如毫米波雷达、摄像头等）来监测前方道路状况。当传感器检测到前方有车辆、行人或障碍物时，会将相关信息传输给车辆的电子控制单元（ECU）。ECU通过内置的算法，对这些信息进行分析，计算出车辆与前方物体的距离、相对速度以及预计碰撞时间等参数。如果判断碰撞风险较高，且驾驶员未采取有效制动措施，AEB系统会先通过声音、视觉等方式提醒驾驶员。若驾驶员仍未响应，系统便会自动启动制动装置，对车辆施加制动力，使车辆减速甚至停车，从而降低碰撞的可能性或减轻碰撞造成的伤害。例如，当车辆以较高速度行驶，前方突然出现车辆急刹车或行人横穿马路时，AEB系统能够迅速做出反应，在驾驶员反应过来之前就开始制动，避免事故的发生。
事故引发的质疑
（一）对智能辅助驾驶可靠性的质疑
小米SU7事故让人们对智能辅助驾驶在复杂场景下的可靠性产生了深深的怀疑。在这次事故中，事发路段因施工改道，出现了非常规的道路状况，而智能辅助驾驶系统似乎未能充分应对。这不禁让人思考，智能辅助驾驶系统在面对复杂场景时，其识别能力是否足够强大。例如，在一些道路施工路段，会出现各种临时的交通标志、路障，这些物体的形状、位置和摆放方式都可能与正常道路情况不同，智能辅助驾驶系统能否准确地识别它们，并做出正确的决策呢？在暴雨、浓雾等恶劣天气下，传感器的性能会受到严重影响，摄像头的视线可能会被遮挡，毫米波雷达的探测距离会缩短，激光雷达也可能出现信号衰减等问题。此时，智能辅助驾驶系统是否还能稳定运行，准确感知周围环境，也是一个亟待解决的问题。
从更广泛的角度来看，现实中的道路场景千变万化，除了施工路段和恶劣天气，还有道路坡度变化、路边有特殊建筑或景观等情况，这些都可能对智能辅助驾驶系统的识别和决策能力构成挑战。如果系统不能准确地处理这些复杂场景信息，就可能导致车辆在行驶过程中出现错误的操作，如错误的加速、减速或转向，从而引发交通事故。
（二）对AEB安全功能的质疑
此次事故中，AEB功能未正常触发，这也引发了公众对该功能的诸多质疑。AEB功能作为智能辅助驾驶系统中的重要安全保障，其对不同障碍物的识别能力至关重要。目前，市场上大多数AEB系统主要针对常见的车辆、行人等目标进行设计和优化。然而，对于一些特殊的障碍物，如道路施工时使用的锥桶、水马、临时摆放的水泥桩等，AEB系统的识别效果往往不尽如人意。就像小米SU7事故中的水泥桩，AEB系统未能及时识别并触发制动，导致车辆最终发生碰撞。
AEB功能的触发条件也受到了广泛的关注和质疑。不同品牌和型号的车辆，其AEB系统的触发条件存在差异，这使得驾驶员很难准确把握在何种情况下AEB会启动。一些AEB系统在车辆速度较高时，触发的灵敏度会降低，或者对某些特定角度和位置的障碍物反应不及时。还有部分AEB系统可能会受到周围环境因素的干扰，如强光、反光物体、电磁干扰等，导致误判或无法正常触发。如果AEB系统的触发条件不合理，在关键时刻不能及时启动，那么它就无法发挥应有的保护作用，从而给驾乘人员带来安全隐患。
质疑对智驾的影响
（一）技术研发方向的调整
小米SU7事故发生后，智能辅助驾驶和AEB技术研发方向必然会做出相应调整。在传感器融合方面，车企会更加注重多种传感器的协同工作，以弥补单一传感器的不足。例如，增加激光雷达的应用，提升系统对周围环境的感知精度。激光雷达能够提供高精度的三维信息，在复杂场景下，如施工路段，对路障等障碍物的识别能力更强。同时，优化摄像头和毫米波雷达的算法，使其与激光雷达的数据更好地融合，提高系统对不同场景和障碍物的识别准确率。像特斯拉在其Autopilot系统中，不断改进传感器融合技术，通过摄像头、毫米波雷达和超声波传感器的协同工作，提升系统的感知能力。
在算法优化上，车企会投入更多资源，提高算法对复杂场景的处理能力。通过大量的实际道路测试和数据收集，对算法进行训练和优化，使其能够更好地应对各种特殊情况。例如，针对道路施工、恶劣天气等场景，开发专门的算法模型，提高系统在这些场景下的决策准确性和可靠性。此外，还会加强对算法的安全性验证，采用更加严格的测试标准和方法，确保算法在各种情况下都能稳定运行，避免出现误判和错误决策。
（二）市场竞争格局的变化
这起事故对智能汽车市场竞争格局产生了显著影响。消费者对不同品牌智驾系统的信任度发生了变化，进而可能导致市场份额的重新分配。原本在智能辅助驾驶领域表现突出、市场份额较高的品牌，如果不能有效回应此次事故引发的质疑，可能会失去部分消费者的信任，市场份额受到冲击。而那些一直注重技术安全性和可靠性，在事故后能够积极采取措施改进智驾系统的品牌，则有可能赢得消费者的青睐，获得更多市场份额。
以特斯拉为例，此前也曾因智能辅助驾驶相关事故引发争议，部分消费者对其Autopilot系统的信任度下降，导致在某些市场的销量受到影响。而一些传统车企，如丰田、本田等，在智能辅助驾驶技术上相对较为保守，但在安全性方面有着良好的口碑。此次小米SU7事故后，这些传统车企可能会加大在智能辅助驾驶领域的投入，凭借其品牌的安全形象，吸引更多消费者。对于一些新兴的造车新势力来说，这既是挑战也是机遇。如果能够在技术安全上取得突破，提升智驾系统的可靠性，就有可能在市场竞争中脱颖而出。
（三）政策法规的完善
小米SU7事故极有可能推动相关政策法规的完善，加强对智能辅助驾驶和AEB功能的监管和标准制定。目前，虽然一些国家和地区已经出台了关于智能辅助驾驶的政策法规，但在面对复杂多变的现实场景时，这些法规仍存在一定的局限性。此次事故后，监管部门可能会提高智能辅助驾驶系统的准入门槛，要求车企在产品上市前进行更严格的测试和验证。例如，增加对特殊场景的测试，如道路施工、极端天气等，确保智驾系统在各种情况下都能保障行车安全。
在AEB功能方面，会制定更加明确和统一的标准，规范其触发条件、响应时间和制动效果等参数。同时，加强对车企宣传行为的监管，防止夸大智能辅助驾驶和AEB功能的作用，误导消费者。一些国家已经开始采取行动，如欧盟对智能辅助驾驶系统的安全标准进行了更新，要求车企必须满足更高的安全要求才能在市场上销售相关产品。我国也在不断完善智能网联汽车的政策法规体系，未来可能会针对此次事故暴露出的问题，出台更具针对性的政策法规，推动智能辅助驾驶技术的健康发展。
车主信任度分析
（一）现有车主的态度变化
在小米SU7事故发生后，不少智能汽车现有车主的态度发生了明显变化。通过一些线上论坛和车主社群的调查发现，部分车主对智驾功能的信任度有所下降。一位拥有特斯拉Model 3的车主表示，之前他经常在高速上使用Autopilot功能，觉得很方便，但小米SU7事故让他心有余悸，现在他使用Autopilot时会更加谨慎，不再像以前那样完全放松。还有一些车主甚至表示，短期内会减少使用智能辅助驾驶功能，更倾向于完全手动驾驶。
在一些线下的车主交流活动中，也能明显感受到车主们对智驾功能的讨论增多，且担忧情绪蔓延。例如，在一次新能源汽车车主聚会上，小米SU7事故成为大家热议的话题，许多车主分享了自己对智驾功能的看法。一位小鹏P7的车主提到，他原本对小鹏的NGP（导航辅助驾驶）功能很信任，但现在开始怀疑其在复杂路况下的可靠性。他说：“以前觉得有NGP在，跑高速轻松多了，可看到小米SU7的事故，就怕万一遇到类似情况，自己也反应不过来。”这种态度的变化，不仅影响了车主的日常驾驶习惯，也对智能汽车品牌的用户粘性产生了一定的冲击。
（二）潜在消费者的购车决策影响
对于潜在消费者来说，小米SU7事故无疑给他们的购车决策带来了重要影响。在考虑购买智能汽车时，他们会更加谨慎地对待智驾功能。一项针对潜在消费者的市场调查显示，事故发生后，超过60%的受访者表示会更加关注智能汽车的安全性能和智驾系统的可靠性。一位原本打算购买蔚来ES6的消费者表示：“之前觉得蔚来的智能辅助驾驶很先进，是吸引我购买的重要因素。但现在出了小米SU7的事故，我得再好好考虑一下，不能只看智驾功能，还是要把安全放在首位。”
在汽车销售市场上，也能明显感受到这种变化。一些汽车销售人员表示，近期不少客户在咨询时，会特别询问智驾系统在特殊场景下的安全性，以及AEB功能的可靠性。有些客户甚至因为对智驾功能的担忧，转而考虑传统燃油车，或者选择智能配置较低但安全性口碑较好的车型。这表明，小米SU7事故使得潜在消费者在购车时，会更加理性地评估智驾功能的利弊，不再盲目追求智能化，而是更注重车辆的整体安全性和稳定性。
结论与展望
小米SU7事故无疑给智能辅助驾驶及AEB安全功能带来了巨大的冲击，引发了公众的广泛质疑。这些质疑对智能驾驶行业产生了多方面的影响，从技术研发方向的调整，到市场竞争格局的变化，再到政策法规的完善，都促使整个行业重新审视智能驾驶技术的安全性和可靠性。
对于车主信任度而言，无论是现有车主还是潜在消费者，都对智驾功能的安全性产生了担忧，这对智能汽车的市场推广和普及带来了一定的阻碍。但我们不能因噎废食，智能驾驶技术作为未来交通发展的重要方向，具有巨大的潜力和优势。
未来，为了重建消费者信任，智能驾驶技术需要在多个方面努力。车企应加大研发投入，不断优化技术，提高智能辅助驾驶和AEB功能的可靠性和安全性。加强对车主的安全教育，让消费者正确认识智能驾驶技术的边界和局限性，避免过度依赖。同时，政府和监管部门要进一步完善相关政策法规，加强对智能驾驶技术的监管，为行业的健康发展提供保障。只有这样，智能驾驶技术才能在安全的基础上不断发展创新，为人们带来更加便捷、高效、安全的出行体验。
