2025 年 4 月初，中国智能驾驶技术领域被两起事件推向舆论的深渊。一边是真实事故中血淋淋生命代价，另一边则是真假难辨的谣言在公众认知中掀起滔天巨浪。当技术尚未跨越安全鸿沟，舆论场已提前陷入真相与谎言的混沌漩涡，这场 " 罗生门 " 不仅撕开了智能驾驶行业的遮羞布，更暴露出人性在利益与伦理间的摇摆与撕裂。

真相与谣言交织的 " 罗生门 "  

一切始于 3 月 29 日的深夜。在德上高速公路安徽铜陵段的一处施工改道区域，夜色笼罩下，一辆开启 NOA 智能导航辅助驾驶功能的小米 SU7 正以 116 公里的时速疾驰。就在这个本该由智能系统保驾护航的时刻，车辆却径直撞向了隔离带的水泥桩基。剧烈的撞击引发瞬间爆燃，冲天的火光中，三位年轻乘客被困车内，最终在迅速蔓延的火势中不幸遇难。

随着事故细节的逐步披露，互联网上掀起了汹涌的舆论浪潮。公众的质疑声此起彼伏：有人追问车辆安全设计缺陷—— " 为何碰撞后会发生如此剧烈的爆燃？"" 车门是否因变形而无法开启，导致救援希望破灭？"；也有人将矛头指向驾驶员的操作。但最核心的质疑始终围绕着一个问题：被寄予厚望的智能驾驶系统，为何在关键时刻未能避免悲剧的发生？

面对持续发酵的舆情，小米官方在事件曝光后分两次作出了正式回应。根据官方公布的行车数据，系统在碰撞发生前 2 秒确实发出了减速预警，驾驶员在 1 秒后接管了方向盘控制权。然而，转向与制动操作仅持续了短短 1 秒，车辆就发生了致命撞击。

这些数据一经公布，立即在舆论场引发了泾渭分明的两种声音。一方是对 "2 秒生死窗口 " 的强烈质疑——根据人类生理学研究，普通人面对突发状况平均需要 1.5 秒的感知时间、1 秒的决策时间以及 0.5 秒的动作执行时间。而在这场事故中，留给驾驶员的反应时间甚至不足以完成一次完整的应急反应流程。

另一方则为车企辩护的声音同样响亮：" 施工区域的警示锥桶摆放得如此明显，驾驶员为何不及时介入？"" 限速 60 公里的路段开到 116 公里，这种严重超速行为，任何车辆都难以保证安全 "，更有观点提出颇具讽刺意味的假设：" 如果完全信任自动驾驶系统不作干预，或许反而能逃过一劫。"

就在事故责任尚未厘清之际，关于小米汽车是否如声明所说 " 已联系事故受难家属 " 的争议又在网络上掀起新的波澜。正当公众聚焦于这场悲剧的真相时，另一出荒诞的舆论闹剧已在广深沿江高速上演。

图片来源：鸿蒙智行发言人

4 月 1 日晚间开始，一份标注为 " 享界 S9 高速追尾致 3 人死亡 " 的声明在各大社交平台疯狂传播。这份伪造声明不仅配有精心编造的行车记录仪数据，甚至还附有经过剪辑的事故路段视频，细节之逼真令人咋舌。鸿蒙智行发言人不得不在 4 月 2 日午间紧急辟谣，表示经与相关路段警方核实，该时段并无任何事故记录，并已就造谣行为报警处理。

值得玩味的是，这则谣言的传播高峰恰好与小米事故的舆情发酵期高度重合。更巧合的是，谣言中同样出现了 "2 秒反应时间 " 和 "3 人遇难 " 的关键要素。部分敏锐的网友将这种现象解读为 " 围华救米 " 的舆论战术——通过虚构竞争对手的事故来转移公众视线。虽然缺乏确凿证据，但这起闹剧无疑揭示了智能驾驶行业竞争中的阴暗面：当技术角逐进入白热化阶段，恶意中伤与舆论操控正在成为某些参与者手中的灰色武器。

智能辅助驾驶的 " 能力边界 "

两起事件如同照妖镜，映照出智能驾驶舆论场的重重割裂。其中备受消费者质疑的便是技术理想与现实的鸿沟。

" 智驾为何没能识别施工区域提示区的锥桶？" 这个问题，是事故发酵期无数网友最为关心的重点。毕竟在小米 SU7 发布会上，硕大的电子屏上赫然写着 " 全系标配智能辅助驾驶 "" 高速 NOA 上市即交付 "，尤其是在高速领航（NOA）所具备的功能之一便是 " 施工避让 "。这种前期宣传与现实表现的落差，自然引发了消费者的强烈质疑。

图片来源：小米 SU7 上市发布会直播截图

面对舆论压力，小米汽车官方在 4 月 1 日夜间的最新声明中做出了回应：本次事件中，NOA 提示「注意障碍」后已启动减速。约 1 秒后，驾驶员接管，NOA 功能退出了。

图片来源：小米汽车

然而细心的观察者发现，随后的技术说明与发布会宣传的 " 施工避让 " 功能似乎存在一定出入。根据官方解释，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。

查阅小米 SU7 的产品资料可以发现，小米汽车智驾系统分为 Xiaomi Pilot Pro 和 Xiaomi Pilot Max 两版智能驾驶系统。事故车辆搭载便是 Xiaomi Pilot Pro 系统，该系统并未配备激光雷达这一关键硬件。这一事实曝光后，在相关事故讨论中开始出现 " 没有激光雷达的标准版算不上真正的‘智驾’ " 等观点。

对此，一位从事激光雷达相关技术领域专家向盖世汽车介绍，纯视觉方案在摄像头 " 看不见 " 或 " 看不清 " 的情况下存在局限性，如强光照射、夜晚弱光环境、前景物体与背景颜色相同导致无法区分等情况，确实存在障碍物识别不够及时、到位的问题。这正是业内普遍将激光雷达视为纯视觉方案必备安全冗余件的重要原因——它能在视觉系统失效时提供关键的补充感知能力。

图片来源：小米汽车 APP

可是正如事故车主母亲曾反复提醒 " 别轻信技术 "，却未能阻止女儿将生命托付给智能辅助驾驶系统。同时，又有多少消费者清楚地了解到，同为小米 SU7 的不同，以及工作范围、触发机制的差距？

这种认知鸿沟带来的安全隐患早有先例。还记得 2021 年，网上曾流出一则视频，一辆 2020 款理想 ONE 在高速公路行驶中，主驾副驾均躺平，由辅助驾驶掌控车辆，甚至拍下视频发到网上炫耀。事后半个月此类新闻不断，且在同一月内，一位 ES8 车主因交通事故离世，将 " 辅助驾驶≠自动驾驶 " 讨论热度推至顶峰。

彼时，理想汽车创始人李想就曾在朋友圈发文，呼吁媒体和行业机构统一自动驾驶的中文名词的标准，L2= 辅助驾驶；L3= 自动辅助驾驶；L4= 自动驾驶；L5= 无人驾驶。一个多余的中文字也不要有，避免夸张的宣传造成用户使用的误解。并提出，" 在推广上克制，在技术上投入，对用户、行业、企业都长期有利。"

虽然业内早已认识到过度依赖未成熟的自动驾驶技术是事故频发的根源，但令人忧虑的是，即便在高速 NOA 已实现全国覆盖、城市 NOA 逐步落地的今天，智能驾驶相关事故依然层出不穷。就在此次事件持续发酵的同时，一段小米 SU7 车主在高速行驶中酣睡的视频正在各大社交平台疯狂传播。

更触目惊心的是，仅过去 48 小时内就接连曝出多起智能驾驶事故：蔚来汽车在高速行驶中毫无预警地实线变道引发碰撞；魏牌新蓝山无法识别路中山羊直接撞击后系统自动退出；小米 SU7 Ultra 在掉头操作失败后竟直接在道路中央刹停，更在凌晨空旷街道上走出 " 画龙 " 般的诡异轨迹 ...... 这些触目惊心的案例，无不暴露出当前智能驾驶技术存在的重大安全隐患。

正因如此，多位行业专家、学者及资深从业者都不约而同地向盖世汽车表达了同样的担忧：智能驾驶技术的宣传推广必须更加审慎克制，任何夸大其词的营销都可能酿成无法挽回的悲剧。

数据透明与责任归属的 " 灰色地带 "

这场事故不仅撕裂了三个家庭，更将智能驾驶行业的深层矛盾推向台前：车企掌握数据主导权、责任认定模糊、技术伦理缺失与公众信任崩塌的困境，正在成为行业发展的 " 阿喀琉斯之踵 "。

事故发生后，小米迅速公布了车辆接管前后的精确数据：从系统发出预警到碰撞发生仅 2 秒，驾驶员在 1 秒内完成转向操作但未能避免撞击。这种 " 数据透明 " 看似客观，却因完全依赖车企自证而引发质疑——缺少刹车力度曲线与毫秒级时间戳，使得 " 接管流程是否合理 " 沦为各执一词的悬案——数据筛选的主动权在车企手中，第三方机构无法独立验证，公众只能被动接受 " 车企视角的真相 "。  

这种令人不安的现象绝非个案。在特斯拉、蔚来等车企涉及的多起事故中，我们屡屡看到相似的应对模式：以 " 驾驶员未及时接管 " 或 " 系统处于辅助驾驶状态 " 等说辞转移责任焦点车企既是技术开发者，又是数据保管者，这种双重角色导致事故调查天然倾向于 " 用户失职 " 的结论，而系统算法缺陷、传感器误判等潜在问题则被数据洪流掩盖。

法律体系的跛足前行，让技术伦理的灰雾愈发浓重。现行法规将 L2 级事故责任简单归咎于驾驶员，却对 " 系统预警阈值是否科学 "" 人机接管临界点如何界定 " 等核心问题视若无睹，这一框架在技术高速迭代下已显苍白。

北京中银律师事务所高级合伙人索维华认为，法律本身具有滞后性，在治理新兴领域问题上，更需要以良法善治规范和保障新技术健康发展，确保新技术在合理的制度框架内服务于人类对美好生活的追求和向往。

在她看来，责任分担上，驾驶员承担的责任应越来越小，否则自动驾驶将名不副实。要克服法律滞后性对新兴事物的阻碍效应，更要及时修订有关法律，为新质生产力的成长提供法治保障。

在这场 " 罗生门 " 中，企业的应对姿态同样耐人寻味。小米在声明中强调 " 全力配合调查 "，却对车门解锁机制、电池安全设计等核心质疑避而不谈；鸿蒙智行虽快速辟谣，但谣言的传播速度早已远超真相。公众的焦虑并非空穴来风——当技术说明书上的 " 可能 "" 建议 " 变成事故后的 " 用户全责 "，当企业公关更擅长危机灭火而非技术透明，信任的崩塌便成为必然。  

要解开这个死结，必须从根本上重构数据权力的分配逻辑。建立国家层面的第三方数据存管平台已刻不容缓，区块链技术的不可篡改特性或许能终结长期存在的 " 数据真实性 " 之争。而最关键的突破点在于，整个行业能否摒弃 " 数据自卫 " 的保守思维，将 EDR 黑匣子数据转化为行业公共产品。只有建立起全行业共享的数据池，才能让每一起事故都成为技术进步的阶梯，而非公关博弈的战场。

智能驾驶技术最初向世人许下的承诺是实现 " 零事故 " 的交通愿景，但小米 SU7 事故现场散落的残骸，却残酷地映照出整个行业面临的集体困境：精密计算的技术逻辑与生命的脆弱本质，在数据的迷雾中发生着剧烈碰撞。如果行业继续将商业利益置于安全冗余之上，将法律漏洞转化为责任盾牌，那么公众信任的彻底崩塌终将反噬技术革命本身的正当性。

这场四月舆论风暴更警示世人：比攻克算法难题更艰难的，是重建一个容得下质疑、经得起推敲、担得起责任的公共话语场。当鲜活的生命被放在技术进步的天平上衡量时，任何对真相的轻慢、对责任的逃避、对谣言的纵容，都将化作刺向行业未来的利刃，最终伤及技术发展本身。