2024年3月29日，安徽德上高速公路上发生的一起交通事故，让小米汽车瞬间成为舆论焦点。一辆小米SU7标准版在行驶过程中与路障发生碰撞并燃烧，导致车内三人不幸遇难。小米集团董事长雷军迅速在社交媒体上表达哀悼，并承诺全力配合相关部门进行事故调查。然而，这场悲剧不仅给受害者家庭带来无尽伤痛，更引发了公众对智能驾驶安全性的深刻质疑。
据了解，事故发生时，小米SU7正处于NOA状态，据小米官方披露，车辆在撞击前曾触发脱手驾驶警报，驾驶员在接管车辆两秒后仍未能避免撞击。这一细节，将智能驾驶与人类驾驶权的交接问题推向了风口浪尖。当智能驾驶系统发出警报，而人类驾驶员在极短时间内无法做出有效反应时，责任究竟该由谁承担？
当然，小米SU7的事故并非孤例。近年来，小鹏、问界、特斯拉等车企均发生过因智能驾驶功能导致的伤亡事故。这些事故的共同点在于，当系统提示驾驶员接管时，往往已经处于无法挽回的境地。尽管车企普遍强调L2级辅助驾驶需要驾驶员随时接管，但在长期依赖智能驾驶系统的过程中，用户极易放松警惕。数据显示，使用智驾功能的驾驶员平均反应时间比手动驾驶延长0.8秒，这在高速行驶中意味着制动距离的显著增加。
面对频发的智能驾驶事故，我国现行法律体系显得捉襟见肘。目前，《道路交通安全法》尚未对“人机共驾”模式下的责任主体做出明确规定，导致事故责任划分陷入困境。一方面，当系统发出警报后驾驶员接管失败，责任究竟属于“系统预警不足”还是“驾驶员操作不当”，缺乏统一标准；另一方面，各车企宣传的智能驾驶功能性能指标缺乏第三方验证，形成“宣传竞赛”的乱象。此外，事故调查所依赖的EDR（事件数据记录系统）数据由车企自行提取，存在篡改风险，进一步加剧了责任认定的难度。
要破解智能驾驶领域的法律困境，需要构建覆盖立法、技术、监管、教育的系统性解决方案。首先，应明确责任分配框架，建立“动态责任模型”。在系统控制期间发生事故，车企应承担主要责任；接管提示发出后，应根据预警时间的合理性划分责任比例。同时，强制车企为智能驾驶功能投保责任险，建立行业赔偿基金，以减轻事故对受害者家庭的经济负担。
其次，应统一技术准入门槛，对AEB（自动紧急制动系统）、NOA等核心功能设置最低性能标准。通过建立第三方智驾能力评测体系，定期公布各车型的安全接管率、极端场景通过率等指标，提高智能驾驶系统的安全性和可靠性。此外，还应强制搭载驾驶员状态监测系统（DMS），确保驾驶员在智驾模式下保持专注，避免因分神导致的事故。
在数据监管方面，应推行“黑匣子”数据第三方托管制度，确保EDR数据的真实性和完整性。同时，要求车企公开智能驾驶系统决策逻辑的“可解释性报告”，避免算法黑箱带来的安全隐患。通过建立国家级智能驾驶事故数据库，为责任认定提供大数据支持，提高事故处理的效率和公正性。
最后，应强化用户安全教育，提高公众对智能驾驶安全性的认识。在驾驶证考试中增加智能驾驶安全操作科目，让驾驶员在掌握传统驾驶技能的同时，了解智能驾驶系统的特点和局限性。车企在用户激活智能驾驶功能时，应进行风险告知测试，确保用户充分了解并接受相关风险。同时，禁止使用“自动驾驶”“完全放心”等误导性宣传话术，避免给用户带来误解和安全隐患。
小米SU7事故再次提醒我们，智能驾驶技术的快速发展需要法律体系的及时跟进和完善。只有建立权责清晰的法律框架，才能确保智能驾驶技术的健康发展，让更多人能够安心享受科技带来的便捷和舒适。在生死攸关的交通场景中，任何“灰色地带”都可能成为吞噬生命的黑洞。因此，我们必须以高度的责任感和紧迫感，推动智能驾驶领域的法律建设和监管完善，为公众的生命安全保驾护航。