3月29日晚，安徽铜陵德上高速发生一起重大交通事故。一辆小米SU7在开启NOA智能辅助驾驶功能行驶时，因施工改道未能及时避让水泥护栏，导致车辆爆燃，车内三名年轻乘客不幸遇难。

　　近日，事件有了最新进展，小米在事件发生后快速组建专项团队、积极配合调查的态度，以及雷军直面问题 的表态，体现了企业的责任担当。但比危机处理更关键的是，要将 安全第一 理念真正融入造车全流程。

　　这需要小米实现三个层面的升级：一是优化智能驾驶宣传策略，避免使用可能误导用户的表述；二是构建更严格的安全测试体系，重点突破障碍物识别、紧急制动等核心技术；三是完善用户培训机制，清晰界定辅助驾驶的功能边界。正如国家《电动汽车用动力蓄电池安全要求》通过5 分钟逃生时间筑牢安全防线，车企更需要用体系化安全设计应对极端情况。

　　回溯事件，4月1日，小米官方首次公开事故细节，显示系统从识别障碍物到碰撞发生仅间隔2秒，引发了行业对智能驾驶安全边界的深度讨论。

　　根据小米发布的时间线km/h时速行驶时，系统于22时44分24秒检测到前方路障并开始减速；驾驶员在1秒后接管车辆，尝试转向并刹车，但最终于2秒后（22时44分26秒-28秒）与护栏发生碰撞，碰撞前时速仍达97km/h。

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　　对此，北方工业大学研究员张翔指出，116km/h时速下两秒预警时间仅能覆盖约64米距离，但常规紧急制动需至少40米以上安全距离，“两秒预警显然不足”。

　　事故另一焦点于车辆碰撞后车门无法开启，家属质疑车辆断电导致电子锁失效，而小米回应称车内配备机械应急拉手，理论上可在断电后手动解锁。

　　并且，车企应确保后备箱作为紧急逃生通道，但目前尚未明确遇难者是否尝试使用该功能。

　　面对本次事故，中欧协会智能网联汽车秘书长林示强调，当前L2+级辅助驾驶技术仍属“人机共驾”模式，系统仍无法应对所有复杂场景。

　　数据显示，特斯拉Autopilot对静态障碍物识别成功率仅92%，极端天气下激光雷达性能下降30%。此次事故中，施工路段临时改道属于典型非常规场景，系统预判能力很难精准预判。

　　据遇难者家属透露，涉事驾驶员罗某多次向母亲强调智驾“方便安全”，部分用户对辅助驾驶存在过度依赖也可能是导致本次事故的原因之一。

　　然而，这并非SU7首次暴露技术问题，2024年11月，超70名车主投诉自动泊车功能故障导致剐蹭，小米承认系系统bug并承担维修费用。

　　行业分析师指出，智能驾驶事故往往陷入“数据自证”困局——车企既是数据提供者又是调查主体，建议建立第三方数据托管机制，确保事故调查的公正性。

　　本次事件引发小米深度思考，该如何平衡技术创新与用户教育，成为小米汽车从新势力向成熟车企转型的关键问题。

　　面对本次事故，深感痛惜，也再次敲响了智能驾驶安全警钟。专家呼吁，车企应强化用户安全培训，在系统设计中增加脱手预警等强制干预功能；监管层面需加快制定智能驾驶事故责任认定标准，建立数据共享机制。

　　正如雷军所言，“造车从来不是爽文”，唯有将安全置于技术创新之上，才能真正赢得市场信任。