智驾系统不成熟，NOA 事故责任认定业内没有标准引人深思

近日，小米 SU7 高速事故引发公众对智能辅助驾驶系统的关注与讨论。小米公布的行车记录信息显示，事发前 NOA 智能辅助发出风险提示并减速，随后驾驶员接管车辆，但短时间内车辆仍与水泥护栏碰撞。这起事故不仅让人痛心，也再次将智能驾驶技术的安全性与责任认定问题推到风口浪尖。

目前，市场上的新能源汽车智能驾驶技术大多处于 L2 级别，即辅助驾驶阶段。即便像 NOA（智能辅助驾驶）这类看似先进的功能，也远未达到真正自动驾驶的水平。汽车行业人士指出，智能驾驶系统的软件系统复杂度极高，存在潜在风险。在实际行车过程中，车辆可能遭遇各种突发情况，而人工智能的机器学习需要大量样本和时间来完善，当前智驾系统的投用时间较短，技术成熟度不足。例如，在复杂天气条件下，如暴雨、大雾，智驾系统的传感器可能出现误判；面对道路临时施工、不规则障碍物等特殊场景，智驾系统也可能无法准确识别和应对。

此次小米 SU7 事故暴露出一个关键问题 —— 在涉及 NOA 的事故中，责任认定缺乏统一标准。传统汽车事故责任认定相对清晰，主要聚焦驾驶员是否存在过失、违规行为等。但在智能驾驶场景下，责任主体变得复杂。沃达福数字汽车国际合作研究中心主任张翔认为，NOA 功能容易使驾驶员产生过度依赖，且智能汽车的操作需经过预控制器或决策系统计算后执行指令，与传统人工直接操控不同。当事故发生时，很难判断是驾驶员未能及时接管、智驾系统本身缺陷，还是其他因素导致。从小米公布的数据看，从风险提示到事故发生仅短短 2 秒左右，在如此短暂的时间内，很难厘清各方责任。

此前，有关智能驾驶事故责任认定的谣言也曾引发广泛关注。一则声称广州法院对小鹏汽车 L3 级自动驾驶追尾事故作出首例判决的消息在网上传播，虽然后来小鹏汽车法务部辟谣，但这也反映出公众对该问题的高度关注以及行业在责任认定方面的模糊性。法律从业者表示，智能驾驶涉及车辆制造商、传感器制造商、软件开发者、数据服务提供商和车主等多个主体。如果系统存在缺陷，制造商、销售商可能需承担产品责任；若数据被篡改，数据服务提供商也可能有责任。由于涉及多个行业领域，相关数据往往由车企自身提供，在事故调查中难以确保数据的公正性和全面性，进一步增加了责任认定的难度。

随着智能驾驶技术的发展，越来越多的车企将 NOA 等智能辅助驾驶功能作为卖点。然而，技术的不成熟与责任认定标准的缺失，给消费者和行业都带来了潜在风险。消费者可能因对智驾功能的误解和过度依赖而放松警惕，增加事故发生的概率；对于车企而言，缺乏明确的责任界定可能引发信任危机，阻碍智能驾驶技术的推广应用。

在智能驾驶技术尚未完全成熟，尤其是 NOA 事故责任认定缺乏业内统一标准的当下，无论是驾驶者还是车企，都需保持审慎态度。驾驶者应牢记自己仍是行车安全的第一责任人，不可盲目依赖智能辅助驾驶功能；车企则应在技术研发上加大投入，提升智驾系统的可靠性，同时在宣传推广中避免误导消费者。更为重要的是，相关部门需加快制定和完善智能驾驶事故责任认定的标准与法规，为行业发展提供清晰的指引，切实保障公众的生命财产安全。