新势力车企车祸频上热搜，辅助驾驶要“背锅”吗？

发布时间：2025-07-09 15:08:14 来源：芙蓉出水网 作者：热点

记者/吴遇利

近日，背锅多起涉及辅助驾驶的新势交通事故再度将自动驾驶技术推向风口浪尖。

8月8日，力车一辆理想ONE在开启NOA（导航辅助驾驶功能）状态下，企车径直撞上了一辆停靠在路边的祸频工程车。理想方面给出的上热搜辅驶调查结果显示，车主当时双手松开了方向盘。助驾

无独有偶，背锅8月10日，新势宁波一车主驾驶小鹏汽车撞向前方故障车辆，力车导致一名正在处理事故的企车人员被撞身亡，据称车主正在使用LCC（车道保持功能）辅助驾驶功能。祸频车主事后表示自己此前多次使用该功能都成功在障碍物前刹停，上热搜辅驶这次开车时“分神了”。助驾

两天之后，背锅又有网友爆料称，自己在试驾小鹏汽车的过程中，销售人员向其展示辅助驾驶功能，却意外撞向前车引发事故。该网友表示，销售人员在车辆冲向前车时仍旧十分“自信”地不踩刹车。

这几起事故有着两个明显的共同点：一是驾驶人对辅助驾驶功能无条件的信赖；二是辅助驾驶并未能像驾驶人所期待的那样发挥功能。

事故发生之后，不少网友评论说自动驾驶技术不可信。但如此评价实则略有偏颇，辅助驾驶并不等同于自动驾驶。而大众对于这两个概念的混淆，部分企业也难辞其咎。

辅助驾驶和自动驾驶，有何区别？

“不管叫NOA还是叫NPG，说破天也不能叫自动驾驶。举个简化了的例子，自动洗衣机从按了开始键就要自己完成所有清洗程序，如果衣服没甩干，这就是洗衣机的问题，不能说是因为人没接管。”一名汽车工程师在接受澎湃新闻采访时表示，目前车企量产车辆所搭载的功能均属于辅助驾驶范畴。

辅助驾驶和自动驾驶究竟有何区别？其实国家标准已经对二者进行了清晰的划分。

由国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会批准发布的《汽车驾驶自动化分级》已于2021年8月20日发布，并于今年3月1日起正式实施。

该标准将驾驶自动化分为从0级到5级，分别为应急辅助、部分驾驶辅助、组合驾驶辅助、有条件自动驾驶、高度自动驾驶、完全自动驾驶。

值得注意的是，标准明确了2级及以下均为辅助驾驶，驾驶员需对车辆进行驾驶操作控制，并监管驾驶自动化系统；3级及以上驾驶自动化的名称中才出现了“自动驾驶”字样，可由系统执行车辆运动的全部控制。

抛开晦涩的专业术语来说，其实自动驾驶跟辅助驾驶本质上的区别就是人还是系统在控制车辆。

辅助驾驶情况下，人开车，系统辅助功能为人提供方便、让人开得更加轻松；而自动驾驶是系统开车，根据等级不同，人在特殊情况下以“后援用户”身份接管或完全不接管车辆。

也就是说，目前普通车主开车，方向盘都必须握在自己手里。

辅助驾驶功能被滥用，企业难逃干系

辅助驾驶功能的发展并非一蹴而就，诸如车道保持、紧急制动、定速巡航等辅助功能其实早已被搭载到了传统汽车身上。那么为何辅助驾驶、自动驾驶等概念会在近年来频繁出现？

一方面是汽车电气化转型带来的智能化机遇，电动汽车的车身结构更有利于电子信号在各部件之间的传递，能够更好地推动技术的发展；另一方面，后来者需要讲出新故事，实现与传统百年车企的差异化竞争，方兴未艾的自动驾驶便成了新车企主攻领域。

于是乎，“智能辅助驾驶”“自动辅助驾驶”“L2+级自动驾驶”等生造词语频频出现在车企的广告中，更有不少车企高管、汽车博主等发布双手离开方向盘来喝咖啡、玩手机等所谓“自动驾驶”的视频。

紧随其后的便是不少消费者以身试险，更有甚者直接躺在驾驶座睡觉，任由车辆在高速上狂奔。

中国汽车流通协会常务理事贾新光曾表示，车企的这种宣传，不仅对消费者产生一定的误导，也让很多用户渐渐模糊了自动驾驶和辅助驾驶的界限。

直到2021年8月14日，美一好公司创始人林文钦驾驶蔚来ES8在开启NOP（领航辅助驾驶）状态下发生车祸离世。此消息引发了网络对于“车企过度宣传辅助驾驶”的热议，也为车企自身敲响了警钟。

此后，多家车企都将“自动”二字从广告中抹去，并增加了辅助驾驶功能在线考试等车主教育内容。

多家车企也都对此纷纷表态。威马汽车CEO沈晖表示，“ L2级别辅助驾驶功能，驾驶员是功能操作主体，也是责任主体。”理想汽车CEO李想则呼吁车企“在推广上克制，在技术上投入，对用户、行业、企业都长期有利。”

车企目前对于辅助驾驶技术的宣传已较为克制，但不可否认的是，仍有不少销售人员会在推销过程中夸大其词，也有部分车主为了舒适而置安全于不顾。

为什么不能把方向盘交给辅助驾驶？

在自动驾驶技术的演进路线上，目前发展出了两条路，一个是使用多传感器融合，直接开发L4级自动驾驶，特点是成本过高、投入大，百度Apollo、Waymo等自动驾驶企业属于这类。另一个则是自下而上，从辅助驾驶逐渐向自动驾驶过度，例如特斯拉、蔚来、小鹏等车企。

上个月百度发布的第6代Apollo RT6无人车，即使已经完成了大量路测，拥有丰富的路况数据和无人驾驶开发经验，但还是留了一手“云代驾”。

从设计之初，云端联动、车运一体就是该车的核心能力，因为单车智能还存在着明显的技术短板，对于L4级自动驾驶如此，对于L2级辅助驾驶更是如此。

人类司机在驾驶时要观察道路情况、做出判断、采取措施，系统也一样，只不过现阶段系统的眼神、大脑都不行。

在信息采集上，目前被广泛使用的传感器主要包括：激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波雷达。这些传感器各有各的优势，但缺点也都十分明显。

毫米波雷达探测性能稳定、作用距离长、可穿透烟、雾等，但难以分辨近距离物体，尤其是对行人的识别能力很差。同时其对金属物体比较敏感，碰到一些金属物体，都会反射回波。若任由其对于道路上的金属栏等做出反应，整个驾驶过程就像一辆“摇摇车”，体验感极差。所以搭载上车的毫米波会过滤掉静止的金属物体。这也是许多辅助驾驶车辆径直撞向前车的重要原因。

超声波雷达通俗地讲，就是我们日常使用的倒车雷达。其造价最为便宜，所以被大量应用到车上。但探测距离较短，一般仅有几米，无法参与到道路行驶决策中。

车载摄像头成像清晰，成本低，但探测距离短，对环境光照要求较高，例如在强光下，纯白色的卡车往往会被摄像头漏掉。此外，摄像头高度依赖算法，需要不断训练。如果“眼睛”看到的一个东西，但辨别不出是什么物体，“大脑”会默认过滤掉这个信息。例如特斯拉会将前车尾部的红色丝带识别为雪糕筒，因为视觉算法只能依靠颜色、形状等特点来将看到的物体与“大脑”中已储存的标签一一对应。

激光雷达可以准确感知周边环境的三维信息，在近年来被寄予厚望，但对工作环境要求也很高，在天气状况不好时会受到极大的干扰。因此，激光雷达还是要与毫米波雷达、摄像头等进行数据融合，来得出更全面的周遭环境信息。

而最终的决策，是“大脑”通过多双“眼睛”传回的信息集合而成，那么该相信哪双眼睛、如何将大量信号转化成一个可执行的命令，就需要一个强大的“大脑”，显然目前的辅助驾驶系统还不能胜任。

因此，虽然搭载了包括激光雷达在内的大量传感器，小鹏、蔚来等车企都会明确提及，辅助驾驶系统只是为了减少驾驶疲劳感，而驾驶员才是驾驶的主体。

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