近日,小米汽車宣布召回116887輛SU7車型,成為智能汽車領域備受關注的焦點。此次召回源于車輛L2級高速領航輔助駕駛功能存在的安全隱患——在極端特殊場景下,系統對風險識別、預警及處置能力不足,可能引發意外。

作為小米首款量產車型,SU7的召回被視為其造車征程的首場“大考”。橫向對比來看,此次召回規模與理想ONE首發、蔚來ES8首批交付后的質量危機階段相近,凸顯智能汽車在技術迭代期面臨的共性挑戰。與傳統燃油車依賴硬件組裝與品控不同,電動車的“軟件定義汽車”模式將質量管控推向新維度——代碼漏洞、算法缺陷等軟性風險,正成為比機械故障更難預測的安全隱患。
用戶實際體驗中,智能駕駛的“模糊邊界”問題尤為突出。例如,系統異常可能導致剎車誤判、激光雷達休眠等故障,而這些問題無法通過簡單重啟解決。更嚴峻的是,消費者對自動駕駛功能的認知常被營銷話術誤導。部分品牌宣稱的“自動變道”“全場景導航”等功能,實際仍屬于L2級部分自動化范疇,需駕駛員隨時介入。這種命名與宣傳的混亂,導致用戶誤判功能邊界,將輔助駕駛當作“全自動”,埋下安全風險。
小米SU7召回事件,進一步暴露了行業標準缺失的弊端。目前,國內對自動駕駛功能的“系統運行設計域”(ODD)缺乏強制標識要求,消費者難以從宣傳中獲取功能的有效場景、速度限制及禁區范圍。相比之下,歐盟新車安全評鑒協會已要求廠商明確標注ODD信息。例如,若SU7的OTA升級能同步說明“僅限高速直路、無突發天氣時使用”,用戶安全感知將大幅提升。

行業預測顯示,國內或將引入類似歐盟的強制標識規則,廠商需為模糊宣傳付出代價。監管趨嚴的背景下,技術迭代與安全冗余的平衡成為關鍵。智能汽車追求新功能的同時,安全設計冗余常被忽視。例如,通過OTA更新修復漏洞雖便捷,但無法替代硬件與算法層面的冗余保障。對消費者而言,購車時需警惕“技術至上”的營銷陷阱,重點詢問系統的極限場景及廠商責任,而非單純關注功能數量。
此次召回為行業敲響警鐘:智能汽車的技術洪流中,安全底線不容妥協。無論是小米還是其他新勢力,均曾在質量管控上交過“學費”。當萬億級智能汽車市場進入白熱化競爭,誰能更早理解“安全即底線”的邏輯,誰才能在這場馬拉松中笑到最后。畢竟,再先進的OTA補丁,也抵不過數萬車主的生命安全。
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