2025年3月29日晚，安徽銅陵高速公路上的一聲巨響，將小米SU7推上了輿論風口浪尖。三名女大學生駕駛的車輛在施工路段與隔離帶水泥樁發(fā)生碰撞后爆燃，鮮活的生命戛然而止。事故視頻中扭曲的車架與火光，瞬間點燃了公眾對新能源汽車安全性的焦慮。
而雷軍4月1日的深夜回應，一句“無論發(fā)生什么，小米都不會回避”，更是將這場悲劇推向了更復雜的輿論場——究竟是技術缺陷，還是人為失誤？還是道路施工的連帶責任？在這場全民聲浪中，我們是否忽略了雷軍此前多次強調的“安全邊界”？
根據小米官方披露的數據，事故發(fā)生時車輛正處于NOA（自動輔助導航駕駛）狀態(tài)，車速116km/h。系統檢測到前方施工路障后觸發(fā)減速，駕駛員在1秒后接管轉向并制動，但最終以97km/h的速度撞上水泥樁。
這一細節(jié)暴露了智能駕駛技術的現實困境：系統能識別風險，卻無法完全規(guī)避風險。小米SU7的AEB（自動緊急制動）功能設計為“不響應錐桶、水馬等靜態(tài)障礙物”，這與行業(yè)主流方案一致。換句話說，面對中國復雜的道路施工環(huán)境，車企的“安全邏輯”仍存在盲區(qū)。
雷軍在事故后的回應中多次提到“配合調查”“不回避責任”，但同時也強調“尚未接觸事故車輛”。這種謹慎態(tài)度背后，是新能源汽車事故定責的復雜性：若最終認定車輛硬件或系統缺陷，小米將面臨產品責任；若是駕駛員操作或道路施工問題，責任歸屬則截然不同。而公眾的憤怒，恰恰源于信息不對稱下的“信任赤字”——人們渴望真相，但真相需要時間。
翻看雷軍近年來的公開表態(tài)，“安全”始終是小米造車的核心關鍵詞，雷軍更是無數次表態(tài)，從su7的發(fā)布會，到直播測試，到各種路測視頻，一再強調：智能駕駛不是無人駕駛，駕駛員必須隨時準備接管。
在用戶手冊和車機系統中，小米也多次標注NOA功能的限制條件，例如“施工路段需謹慎通行”。然而，這些“理性提示”在營銷話術和科技光環(huán)的掩蓋下，往往被消費者選擇性忽略。
事故發(fā)生后，社交媒體上大量用戶質疑：“既然知道有風險，為何不直接禁用相關功能？” 這種矛盾，折射出行業(yè)共同的難題——如何在推廣創(chuàng)新技術的同時，不讓用戶產生過度依賴？
事故發(fā)生后，輿論迅速分化。一部分網友認為小米反應迅速、態(tài)度誠懇，尤其是第一時間提交行車數據并配合調查的舉措，體現了企業(yè)的責任感；另一派則尖銳批評AEB設計存在“致命漏洞”，要求小米召回車輛。更有甚者，偽造“雷軍公開信”散布“無條件召回”“捐款1億”等不實信息，加劇了信息混亂。
在這場爭論中，兩類聲音尤其值得警惕：一是將技術“神化”，認為智能駕駛必須萬無一失；二是將事故“妖魔化”，忽視中國道路交通環(huán)境的特殊性。事實上，根據公安部數據，2024年全國高速公路事故中，人為因素占比高達72%，而涉及智能駕駛的事故不足5%。理性看待SU7事件，需要跳出非黑即白的思維，承認技術迭代的漸進性，同時敦促企業(yè)完善安全冗余設計。
小米SU7事故絕非個例。特斯拉、蔚來等車企均曾因類似事件陷入輿論危機。這些案例暴露出行業(yè)的共同短板：
- 用戶教育不足：多數消費者對輔助駕駛的功能邊界認知模糊；
- 道路適配滯后：智能系統對中國特色路況（如臨時施工、電動車穿行）的應對能力有限；
- 應急機制缺位：事故后的信息公開、家屬溝通、責任認定流程尚未標準化。
對此，小米的應對策略或許能為行業(yè)提供參考：通過透明化數據、第三方介入調查、與家屬建立長效溝通，逐步重建信任。而更深層的解決方案，可能需要政策與技術的協同——例如強制要求AEB覆蓋更多障礙物類型，或推動“車路協同”基礎設施建設。
對于智能駕駛的安全邊界，您怎么看？點擊關注，追蹤事故調查最新進展，我們將在后續(xù)報道中揭曉權威結論。
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