龔夢澤

    在資本的熱捧與技術(shù)的快速迭代中，智能駕駛從科幻概念逐步落地為現(xiàn)實功能，成為全球汽車產(chǎn)業(yè)競爭的焦點。然而，當技術(shù)光環(huán)遭遇復雜路況、營銷話術(shù)碰撞法律空白，智能駕駛行業(yè)暴露出的不僅是技術(shù)欠缺，更是一場關(guān)于信任與責任的博弈。

    營銷倫理方面，部分車企利用消費者對技術(shù)術(shù)語的認知模糊，以“L2+”“L2.99”等營銷話術(shù)包裝功能，將輔助駕駛與L3級自動駕駛混為一談，使得用戶過度信賴系統(tǒng)能力，導致安全隱患。技術(shù)成熟度方面，即便是技術(shù)領(lǐng)先的車型，在城市道路中，對施工圍欄的誤判、對異形車輛的識別延遲等問題頻發(fā)，凸顯出算法在復雜環(huán)境中的局限性。責任界定方面，現(xiàn)行法律框架下，駕駛員仍是“最后責任人”，但若系統(tǒng)誤判導致事故，車企是否應承擔技術(shù)缺陷責任？保險條款又如何界定人機責任比例？這些問題尚無明確答案。

    筆者認為，要打破僵局，智能駕駛行業(yè)需跨越三重門檻。

    一是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。推動動態(tài)場景數(shù)據(jù)集建設，引入真實路況的連續(xù)幀標注，而非依賴靜態(tài)圖像。比如，制定動態(tài)數(shù)據(jù)采集標準，明確傳感器數(shù)據(jù)頻率、環(huán)境參數(shù)采集維度，并規(guī)范多源數(shù)據(jù)（攝像頭、激光雷達、GPS）的時空對齊規(guī)則；建立多源數(shù)據(jù)融合機制，整合車企、第三方機構(gòu)及公共道路數(shù)據(jù)，解決數(shù)據(jù)孤島問題；引入AI分析模型，自動識別行人軌跡、車輛變道等動態(tài)事件，標注準確率需達95%以上，并建立人工抽檢復核機制。

    二是重塑宣傳倫理。監(jiān)管部門應強制要求廣告明示技術(shù)邊界，對虛假宣傳企業(yè)處以罰款，并限制其參與智能駕駛示范項目，同時通過信用公示系統(tǒng)強化社會監(jiān)督。車企應借鑒金融產(chǎn)品“風險提示”模式，構(gòu)建“風險提示+技術(shù)說明書”雙軌披露制度，避免誤導性營銷，如在廣告中明確標注系統(tǒng)適用場景、硬件限制及軟件版本。

    三是完善責任框架。探索技術(shù)過錯推定原則，同時建立第三方數(shù)據(jù)存證平臺，確保事故可追溯。包括建立事故數(shù)據(jù)存證平臺，要求車企實時上傳車輛日志、傳感器數(shù)據(jù)及系統(tǒng)決策記錄，確保事故重現(xiàn)分析的客觀性；完善責任追溯鏈條，對事故車輛實施從硬件到軟件、再到數(shù)據(jù)的全生命周期溯源。

    智能駕駛的終極目標絕非替代人類，而是構(gòu)建人機協(xié)同的安全出行方式。在真正的L5級自動駕駛到來前，人仍是駕駛的核心。在此之前，與其追逐概念，不如踏實深耕。唯有以安全為基石，避免急功近利，才能真正實現(xiàn)科技平權(quán)。