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普通消费者难以辨别产品优劣，仅凭车辆标注的L2级辅助驾驶配置，盲目在各类路况启用 、甚至过度依赖该功能 ，如同开启一款性能未知的“智驾盲盒 ” 。
近期 ，国内多起智能汽车辅助驾驶事故，持续暴露L2级智驾普及过程中的安全漏洞。
某品牌车型在高速开启L2辅助驾驶后 ，未能有效识别前方停驶的工程车辆 ，最终酿成追尾事故；另一款车型在阴雨天气下，系统未能识别路面静止障碍物 ，导致车辆径直撞上；还有车型在开启智驾功能后失控变道 ，险些引发多车连环相撞。
上述涉事车辆均搭载L2级辅助驾驶系统 。事故发生后，涉事车企以车辆用户手册约定为依据进行免责 ，事故最终定责大多指向车主 ，判定车主因未履行全程瞭望义务、未及时人工采取避让措施，承担事故主要责任 。
目前国内所有在售智能汽车 ，其智驾产品均归属L2级组合驾驶辅助范畴 ，并未达到自动驾驶级别，法规明确要求驾驶员全程掌控车辆、承担行车主体责任。但行业长期存在显著的产品差距，不同车型的智驾成本 、算法实力悬殊 ，智驾性能参差不齐 。普通消费者难以辨别产品优劣 ，仅凭车辆标注的L2级辅助驾驶配置，盲目在各类路况启用 、甚至过度依赖该功能 ，如同开启一款性能未知的“智驾盲盒” ，一旦遭遇系统识别失效场景，极易造成重大车损与人身伤害事故 。
智驾产品能力分层严重 ，场景局限催生使用风险
“现阶段在售车型配置只能称作辅助驾驶系统 ，不能冠以智能相关定名，消费者可购买的车辆全部属于L2级组合驾驶辅助。而L2级组合辅助驾驶产品的BOM（物料清单）成本跨度极大 ，从几百元到数万元不等 ，能力悬殊 。 ”原同济大学教授朱西产6月5日在直播中表示，行业在讨论是否出台制定L2分级分类标准 ，就像机动车驾驶证分级思路 ，C/B/A类驾照对应不同准驾车型，让消费者直观区分辅助驾驶产品档次，避免错把低配产品当作高阶自动驾驶 ，他认为设定相关L2分级标准十分必要 。而智能驾驶相关强制性国家标准已于去年12月完成评审 ，目前处在报批环节，正式落地后设置过渡期 ，过渡期结束开始强制执行。
不同车型智驾功能的适用场景、能力边界完全不同 ，车主若不熟悉功能局限，极易出现误操作 。
一方面 ，由于各产品智能驾驶能力水平不同 ，信息不对称之下，大量车主被产品标识与营销话术误导 ，不分路况和场景过度依赖智驾 ，系统识别失效诱发碰撞的事故持续增多 。另一方面，智能驾驶行业存在边缘场景识别问题 ，系统对突发情况的识别存在局限性 ，这也是近年来智能驾驶事故频发的关键原因。
“边缘场景识别很大程度上取决于训练数据的覆盖性和多样性，如果训练数据未充分涵盖，系统可能无法识别画面中的物体 ，这也将影响后续决策 。而端到端深度学习模型受训练数据限制 ，存在边缘场景识别短板，一些少见的路况样本数量稀少 ，遇到边缘场景系统易视而不见或误判 ，常见边缘场景包括路面各类散落杂物 、道路施工区域 、雨雪大雾等恶劣天气等 。 ”一名自动驾驶行业人士对记者表示，虽然智能辅助驾驶系统的进步很快 ，但还做不到万无一失 ，难以根除边缘场景失效问题。部分用户对辅助驾驶系统盲信盲从，车企在把产品交给用户的时候 ，应该充分提示场景限制和使用风险。不同产品的辅助驾驶功能差异较大 ，车主应明确适用场景与局限性，避免因不了解功能误操作 。此外 ，如果过于依赖辅助驾驶 ，面对突发状况需要接管时，驾驶员往往来不及提前做好心理预判，因注意力易松懈普遍出现接管延迟 ，从而慌乱失措 ，甚至进行错误的操控 。
“L2级辅助驾驶系统的驾驶员不能脱手、不能脱眼；L3级为有条件的辅助驾驶，容许驾驶者可脱手脱眼 ，但不脱脑 ，需要驾驶员在系统预警后10秒内安全接管车辆，目前看实现的难度极大；L4级才是脱手脱眼脱脑的无条件自动驾驶。”朱西产表示 。
值得注意的是 ，即便是合规的功能也存在一定的功能漏洞和使用局限 ，消费者绝对不能因功能合规就放松警惕 、过度依赖 。
以AEB功能为例，其相关强制性国家标准已发布。朱西产称 ，AEB试验场测试仅采用指定假车 、成人与儿童假人等标准化目标物 ，且国标允许系统存在10%的失误率 。这一标准规则区别于传统汽车“一项不合格即判定不合规 ”的严苛要求，设置了合理容错空间 。而AEB在真实道路场景下 ，泛化能力存在不足。
他进一步解释 ，由于突发误刹安全风险极高，驾驶员无法有效应对，车企在算法设计上会优先抑制误刹 ，只能接受系统存在一定比例的漏刹问题 ，所以很多通过标准要求的AEB，在实际道路交通中不刹车的问题还是比较多的 。其中 ，路面散落物是最大识别难点 ，遇到此类路况需驾驶员主动处置 。AEB无故误刹车造成追尾，属于产品缺陷 ，车主可向缺陷产品召回管理中心举报、起诉车企 ，胜诉概率高；AEB遇到障碍物该制动却未制动，车主想要举证索赔难度较高 ，车企可携带车辆在试验场通过国标测试举证产品合规。从大数据统计来看 ，AEB有效降低事故发生率，具备实用价值 ，但无法做到全场景全覆盖 ，遇到非常规障碍物必须由驾驶员主动接管制动 。
认知偏差加剧使用风险
相较于传统交通事故，智能辅助驾驶事故至今尚未形成统一 、清晰的责任界定标准，权责模糊 、维权困难成为行业普遍痛点 。
广西人保财险发布的一份报告显示 ，目前关于智驾事故的责任界定尚未有统一标准。若因系统故障导致事故 ，需举证 “系统存在设计缺陷 ”，过程复杂；若因车主未及时接管（如双手离盘、分神） ，则需车主承担主要责任。此前某智驾追尾事故中 ，车主称 “系统未及时预警”，车企则表示 “车主未按要求保持注意力 ” ，双方各执一词 ，最终车主因无法证明系统故障，承担了事故全责 。过度依赖智驾 ，不仅面临安全风险 ，还可能在事故后陷入责任纠纷 。
北京航空航天大学法学院副教授薄守省认为，法律层面来看 ，车主作为车辆产权所有人与实际管控方 ，是交通事故赔付第一责任人，第三方受害者优先向车主追责，交警仅负责划分事故路面过错 ，车辆软硬件缺陷需要通过司法鉴定予以确认；车主完成第三方赔付后 ，可凭权威鉴定报告向整车企业追偿。而产品缺陷划分为生产制造缺陷 、软件缺陷 、说明书说明缺陷三类，整车厂商作为集成方承担产品总责任 ，赔付完成后可继续向上游软硬件、零部件供应商追责 。其中车企夸大产品性能、未尽关键风险提示义务 ，属于典型的说明缺陷，需要承担对应法律责任 。他建议 ，消费者购车环节沟通智驾相关性能 、车辆维保洽谈时 ，可对沟通内容录音留存，销售人员对车辆功能的口头承诺可作为后续维权关键证据。
值得注意的是 ，目前少数拥有厂家兜底维修政策 、投保专属智驾险的车辆能够在一定程度上转移损失 。
业内人士普遍认为 ，行业标准完善、车企技术升级难以一蹴而就，想要规避智驾盲盒带来的安全风险 ，关键仍在于消费者摆正认知 、严守使用边界 ，理性看待辅助驾驶的工具属性 。规范使用 、严守边界是规避智驾风险的唯一可行方式。在一些复杂场景禁用L2各项辅助功能，即便在可用路段，驾驶者也必须保持双手握方向盘、目光紧盯前路 ，全程做好随时接管车辆的准备 。业内人士强调 ，车主必须彻底转变用车观念，摒弃“智驾可以全权接管车辆 ”的错误认知 ，谨慎 、克制地使用各类智能辅助驾驶功能 。
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