自动驾驶，在“恐怖谷”前彷徨

　　近日，广东车主鄢女士在驾车行驶过程中注意到，广东省内多条高速公路的指示牌上赫然出现了“请谨慎使用辅助驾驶功能”的警示语。“尽管无法确定这一变化是否与近期小米汽车发生的事故相关，但不可否认的是，该事件促使广大用户对车辆辅助驾驶系统的安全性产生了深切的警觉。”小米汽车事故在网络上引发轩然大波，面对质疑，人们不禁担忧：自动驾驶技术是否正踏入“恐怖谷”效应的敏感地带？在这一进程中，技术成熟度、公众信任度以及未来发展方向之间的微妙博弈，正悄然展开。

　　信任危机来袭

　　3月29日深夜，一场突如其来的悲剧在安徽德上高速发生。一辆搭载NOA（导航辅助驾驶）系统的小米SU7轿车，以116km/h的速度疾驰，不幸撞上了施工路段的水泥隔离桩，随后车辆爆燃起火，车内3名大学生罹难。这场事故，如同一枚重磅炸弹，不仅让小米汽车瞬间陷入了舆论的漩涡，更将整个智能驾驶行业推向了“恐怖谷”的边缘——公众对技术的憧憬与忧虑交织缠绕，车企在激进宣传与安全责任之间的模糊界限，在这一刻暴露无遗。

　　然而，这场悲剧并非孤立事件。近年来，自动驾驶相关的事故频发，每一次都刺痛着公众的神经。2024年12月，车主王某驾驶配备XNGP 4.0系统的小鹏G9，在高速公路上开启辅助驾驶功能，却因未能识别前方故障货车而酿成追尾惨剧，导致1人死亡、2人受伤。2021年，餐饮界知名人士、“美一好”品牌创始人林文钦，在驾驶蔚来ES8汽车并启用领航辅助功能后，不幸在沈海高速涵江段遭遇车祸身亡。

　　自动驾驶领域的先驱者特斯拉的事故同样值得深思。今年3月3日，美国亚利桑那州，一辆开启Autopilot功能的特斯拉Model Y轿车，在十字路口将一名横穿马路的行人误判为“静止障碍物”，导致行人当场丧生。监控录像显示，车辆在撞击前5秒内未采取任何制动措施，而系统日志则记录了“目标识别失败，切换至人工接管模式失败”的信息。

　　一边是对“全民智驾”的狂热追捧，一边是致伤致死的交通事故，智能驾驶的蓝图上出现了一道巨大的裂痕。在此之前，智能驾驶发展如火如荼，大模型的引入让消费者仿佛只需轻启朱唇，便能实现“言出车随”的便捷。然而，惨痛的事故却如同一把利刃，将这些虚幻的泡沫一一戳破。当现实的重压降临，大众对高阶辅助驾驶的态度正悄然由拥抱转向谨慎，智能驾驶的未来之路，充满未知与挑战。

　　花式夸大宣传

　　当前，自动驾驶技术普遍处于L2阶段，即辅助驾驶阶段，但车企的激进宣传策略却在无形中模糊了用户对于辅助驾驶技术的认知。一方面，智能驾驶、智慧驾驶等新名词、新概念如潮水般涌现，宣传中过多地强调“智能”属性，却有意无意地弱化了“辅助”这一基础性功能。辅助驾驶被赋予了“科技平权”的象征意义，试图将高阶驾驶功能下放至中低端市场，让更多消费者能够触手可及。另一方面，在技术尚未完全成熟之前，过度营销的现象屡见不鲜。社交媒体上，关于“脱手驾驶”的炫酷内容层出不穷，尽管这些并非车企直接主导，但越来越多的此类内容却无形中让消费者误将辅助驾驶等同于自动驾驶。此外，NOP、NOA、NGP等相似的技术简称，更是让普通消费者一头雾水，难以分辨。理想汽车首席执行官李想曾呼吁统一术语标准，将L2严格定义为“辅助驾驶”，然而，行业内的“L2.999”式文字游戏却仍在暗流涌动。

　　工业和信息化部原部长苗圩严厉指出，当下一些企业为了营销目的，刻意制造出一些“花哨”的概念，从而模糊了消费者对于L2、L3、L4、L5不同阶段辅助驾驶、自动驾驶以及无人驾驶的清晰认知。这种做法无形中给用户的出行埋下了安全隐患。他呼吁，车企应当将更多的时间和精力投入到研究和解决问题上，而不是沉迷于“夸大其词”的营销手段。

　　自动驾驶领域的舆论争议，本质上源于车企对技术能力的过度承诺与实际技术能力之间的巨大落差。车企的“夸张宣传”与用户的“过度信任”形成了危险的共振效应。一旦事故发生，技术缺陷便会被无限放大，甚至演变为一场道德危机，进而引发对整个行业的不信任浪潮。

　　1970年，日本机器人专家森昌弘曾提出一个著名的“恐怖谷”理论。该理论最初用于描述人与机器人之间的情感变化规律：当一个机器人的外表逐渐变得更像人类时，观察者对于机器人的情感反应会变得更加积极、更有同理心；然而，当外表相似度达到某个临界点时，观察者的情感反应会迅速向相反的方向转化，变为强烈的反感。只有当机器人的外表继续向更像人的方向偏移，直至与真人无法轻易区分时，观察者的反应才会再次正向回归，接近于真人对真人的情感反应。

　　在车企对智能驾驶技术的过度包装下，智能汽车越来越像“人”，但当车辆出现“伪人类”甚至“反人类”的行径时，用户对智能驾驶的感情也正不可避免地陷入“恐怖谷”效应的困境之中。

　　三重绞索挑战

　　自动驾驶技术所面临的“恐怖谷”困境，本质上是技术发展尚未成熟阶段所必然伴随的系统性风险。要跨越这一困境，汽车产业需直面技术难题、法律法规以及人性认知3方面的严峻挑战。

　　一方面，在自动驾驶技术从L2向L4攀登的历程中，始终难以跨越L2.9999级到L3这一关键的分水岭；另一方面，那些一开始就瞄准L4自动驾驶的企业，至今仍在技术难题中苦苦挣扎。在技术路径的选择与实现上，历经高精地图、BEV＋Transformer、纯视觉＋大模型等多次迭代后，如今呈现出两极分化的态势。特斯拉坚定地推行纯视觉方案，依托海量数据来训练算法；中国的新兴势力如小米、蔚来等，则采用“视觉＋激光雷达”的多传感器融合方案，试图通过硬件的冗余设计来提升安全性。

　　无论选择哪种技术路径，都难以在短期内彻底攻克长尾场景的难题。特斯拉在FSD测试版中虽展示了城市道路的导航能力，但其在乡间小路或无标线路段的“不稳定”表现，以及对中国道路的适应性不足，都暴露了其技术落地的局限性。在小米SU7事故中，AEB（自动紧急制动系统）未能对隔离带水泥桩做出响应的案例，则凸显了现有系统对“非标准障碍物”的识别盲区。

　　现有算法仍严重依赖规则驱动，而非真正的“类人推理”，这构成了技术瓶颈的核心。人类驾驶员能够凭借经验预判施工路段的风险，但算法却只能在检测到具体障碍物后才触发响应，这种滞后性在高速场景下可能带来致命后果。

　　在某新势力车企担任数据工程师的李光看来，纯视觉方案存在天然缺陷。他向记者解释：“视觉可以解决近距离的问题，比如前方有个障碍物，但由于可见范围有限，无法对远距离问题做出及时判断。”配合激光雷达可以有效解决这一问题，但成本又难以控制。因此，大部分车企的激光雷达方案都仅作为高阶选配，基础版则主要依赖摄像头和毫米波雷达。“全民智驾”虽然实现了“全民”参与，但若无法保障安全，又有谁敢放心使用呢？所谓“智驾平权”，更像是一张无法兑现的空头支票。

　　法律与责任划分的模糊性则是另一重枷锁。在当前法规框架下，L2辅助驾驶的事故责任仍由驾驶员承担，但车企动辄以“零接管”“全场景”等夸大宣传使用户产生过度信赖。特斯拉在事故后常以“驾驶员未保持注意力”为由推卸责任，而小米在通报中则强调“驾驶员已接管”，这种“技术甩锅”的逻辑进一步加剧了公众的不信任。

　　深圳于2022年出台了国内首部针对L3自动驾驶的法规，要求车企为L3以上事故承担主要责任。然而，如何界定“系统失效”与“人为失误”，仍是法律与技术之间的灰色地带。在全国范围内，尚缺乏统一的法律法规来规范这一领域。

　　责任划分难以界定也是用户不愿使用辅助驾驶的重要原因。西南政法大学民商法学院教授、博士生导师，科技法学研究院副院长，中央网信办网络空间国际治理基地主任郑志峰指出，目前法律对于辅助驾驶没有特别规定，辅助驾驶并未改变机动车的性质，驾驶人的职责也并未因此改变，依然需要对自己的驾驶行为负责。

　　“辅助驾驶事故之所以受到广泛关注，是因为企业经常使用智驾等概念，导致公众产生误解。与此同时，对于辅助驾驶技术缺少统一的规定，导致企业在宣传时常常打擦边球，脱眼、脱手、脱脚等危险操作行为屡见不鲜。”郑志峰强调，虽然辅助驾驶引发的事故中驾驶人是责任人，但这并不意味着企业就可以免责。企业需要对辅助驾驶的产品质量负责，如果智驾功能不符合宣传的安全标准，构成产品缺陷，企业也需要承担相应的法律责任。

　　在敬畏中求发展

　　最新上险量数据显示，在“3·29小米汽车事故”后的完整首周（3月31日～4月6日），小米汽车销量为0.5万辆，排名下降3位至第21名，创下了近两个月以来的最低周销量。

　　这一事故虽给市场信心带来了一定程度的冲击，但无人质疑技术前进的必然趋势。同济大学汽车学院教授朱西产表示，智能新能源汽车的发展方向不会改变，面对安全问题，汽车行业会积极改进，技术发展的脚步永不停歇，不会因个别事故而停滞。

　　他指出，2011年温州高铁事故并未摧毁中国高铁，反而促使中国建设了高铁碰撞实验室，出台了碰撞安全标准，让中国高铁成为全球最安全的高铁。同理，辅助驾驶事故虽惨痛，但对整个行业的规范和标准制定，将起到积极的推动作用。

　　要跨越自动驾驶的“恐怖谷”，行业需要一场从技术到伦理的全面革新。2023年，新能源乘用车中配备2级辅助驾驶系统的车型比例已达55.3％，安全问题被提到了前所未有的高度。2024年12月4日，工业和信息化部科技司发布了《智能网联汽车组合驾驶辅助系统安全要求》等标准项目的强制性国家标准制修订计划项目的意见。

　　今年3月29日，中国科学技术协会主席万钢表示，L3自动驾驶是用户认知、技术创新和安全责任的拐点，是实现全自动驾驶的必经之路。他建议，应秉承发展与安全并重的原则，建立并完善基于功能分类的高级别自动驾驶智能网联汽车产品准入测试标准，制定、修订相关交通安全法律法规，加快推进L3自动驾驶汽车的规模化上路通行。

　　郑志峰相信，随着法律法规的完善和相关知识的普及，公众将能更清晰地认识辅助驾驶和自动驾驶，明确机器和驾驶人各自的职责和责任，从而有效避免事故的发生。

　　除了国标、行标的强制约束，多位业内专家认为，当下更重要的是行业自律。行业需要重新定位自动驾驶的价值——它不是取代驾驶员，而是辅助驾驶员更安全、舒适地出行。不少车企已淡化“自动驾驶”的宣传，转而强调“人机共驾”理念，通过强化接管提醒降低用户误判风险。

　　凯联资本研究院院长由天宇在对比多家车企的功能设置后发现，在辅助驾驶的安全提示方面，车企虽都做到了不出错，但在合规的基础上，不同车企对驾驶行为更“像人”还是更“安全”的决策思路各有取舍。例如，在脱手提示方面，不同品牌的提示时间和提示音效设置存在差异。“有些车企的提示声音不够明显，有的提示间隔较长。”由天宇说。有人对某一新势力的辅助驾驶进行测试，发现脱手20秒左右才出现“请双手扶住方向盘”的提示音。这20秒，在关键时刻就是与死神赛跑的生死时间。

　　“这部分规定目前仍处在灰色地带，各车企自行其是。能否在合规的基础上更加严谨，将安全规范提升到更高水平，可能决定用户驾驶能否多一条‘安全绳’。”由天宇说。

　　提高用户安全意识，做好用户教育的“去魅化”是另一剂“解药”。车企应禁用“自动驾驶”等误导性词汇，并在车辆启动时强制播放功能边界提示。理想汽车在用户手册中明确标注“2级功能仅适用于高速公路”，这种坦诚反而能赢得用户的长期信任。第三方评测机构的作用也不容忽视，不少测评机构正在构建智驾场景库，模拟雨雪、逆光、施工路段等复杂环境，通过公开测试数据打破车企的“营销滤镜”。

　　政策层面，全球监管机构正在收紧缰绳。工业和信息化部和市场监管总局联合印发了《关于进一步加强智能网联汽车产品准入、召回及软件在线升级管理的通知》，针对搭载组合驾驶辅助系统（L2自动驾驶）及具备OTA（软件在线升级）功能的智能网联汽车，推出一系列强化管理措施。这种“政策倒逼”迫使车企从激进创新转向合规生存。

　　对车企来说，技术研究一刻不停，但长尾问题一时难以解决，因此只能在把控上更加严格。同上述专家一样，由天宇认为当前形势只是暂时的，技术浪潮不会倒退。“但可以预见的是，L3自动驾驶法规的制定一定会更严谨、更细致，甚至政策制定周期更长，也许会延缓L3、L4自动驾驶落地的进程。”他推测。

　　由天宇进一步表示，“恐怖谷”效应很难凭单独的外部刺激而改变，只能靠整个行业循序渐进的发展。“过去几年，技术发展速度过快，出现了许多不规范、不合理的现象，如今我们有了新‘慢下来’的机会，大家可以更谨慎地抉择，每一步都走得更稳更坚定，智能汽车辅助驾驶一定会‘山重水复疑无路，柳暗花明又一村’。”由天宇说。

　　自动驾驶的“恐怖谷”是技术革命的必经之痛，但绝非不可逾越。当车企放下“颠覆者”的傲慢，当监管机构织密安全的法网，当用户以理性取代盲目崇拜，这场人与机器的共生实验才能找到平衡点。小米SU7的悲剧不应成为行业的墓志铭，而应化作一盏警示灯——在通往零事故愿景的路上，惟敬畏与真实不可辜负。