龔夢澤

在資本的熱捧與技術的快速反覆運算中，智能駕駛從科幻概念逐步落地為現實功能，成為全球汽車產業競爭的焦點。然而，當技術光環遭遇複雜路況、行銷話術碰撞法律空白，智能駕駛行業暴露出的不僅是技術欠缺，更是一場關於信任與責任的博弈。

營銷倫理方面，部分車企利用消費者對技術術語的認知模糊，以“L2+”“L2.99”等行銷話術包裝功能，將輔助駕駛與L3級自動駕駛混為一談，使得使用者過度信賴系統能力，導致安全隱患。技術成熟度方面，即便是技術領先的車型，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，凸顯出演算法在複雜環境中的局限性。責任界定方面，現行法律框架下，駕駛員仍是“最後責任人”，但若系統誤判導致事故，車企是否應承擔技術缺陷責任？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，智能駕駛行業需跨越三重門檻。

一是提高數據品質。推動動態場景數據集建設，引入真實路況的連續幀標註，而非依賴靜態圖像。比如，制定動態數據採集標準，明確感測器數據頻率、環境參數採集維度，並規範多源數據（攝像頭、激光雷達、GPS）的時空對齊規則；建立多源數據融合機制，整合車企、第三方機構及公共道路數據，解決數據孤島問題；引入AI分析模型，自動識別行人軌跡、車輛變道等動態事件，標註準確率需達95%以上，並建立人工抽檢複核機制。

二是重塑宣傳倫理。監管部門應強制要求廣告明示技術邊界，對虛假宣傳企業處以罰款，並限制其參與智慧駕駛示範專案，同時通過信用公示系統強化社會監督。車企應借鑒金融產品“風險提示”模式，構建“風險提示+技術說明書”雙軌披露制度，避免誤導性行銷，如在廣告中明確標註系統適用場景、硬體限制及軟體版本。

三是完善責任框架。探索技術過錯推定原則，同時建立第三方數據存證平臺，確保事故可追溯。包括建立事故數據存證平臺，要求車企即時上傳車輛日誌、感測器數據及系統決策記錄，確保事故重現分析的客觀性；完善責任追溯鏈條，對事故車輛實施從硬體到軟體、再到數據的全生命週期溯源。

智能駕駛的終極目標絕非替代人類，而是構建人機協同的安全出行方式。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，才能真正實現科技平權。