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　　“出于对某品牌汽车智驾系统的信任，我选择在半夜行驶高速路段时全程使用智能驾驶。凌晨3点左右，我驾驶车辆以每小时120千米的速度行驶时，右前方出现一辆红色货车，我以为智驾会和往常一样正常超车，没想到在距离货车几十米时系统突然退出辅助驾驶，并提示‘请立刻手打方向盘’，我瞬间清醒，立马脚踩刹车稳住方向盘以保持在原有车道行驶。”刘先生回忆起这次经历仍然心有余悸，“当时的情况下，如果我反应迟钝两秒，就可能以每小时120千米的速度撞向那辆货车。”

　　这次意外发生一个月后，刘先生又遇到了类似情况。他在高速上使用智驾功能，当车辆刚刚超过右侧大货车时，系统突然急刹，车从120码的速度迅速降至60码，后方正常行驶的车辆差点撞上他驾驶的车辆。幸亏后方司机反应快，瞬间踩住刹车与刘先生拉开了距离。“现在我都不敢启用智驾功能了。”刘先生说。 “这些事故暴露了智能驾驶技术从实验室到真实路况的‘水土不服’。”某车企算法工程师向记者透露，当前主流智驾方案依赖“摄像头+毫米波雷达”的纯视觉技术，虽成本相对较低廉，但面对复杂环境，如恶劣天气（暴雨、浓雾、沙尘等）、特殊光照条件（逆光、强光直射）以及类似事故中的低反射障碍物时，摄像头采集的图像容易出现模糊、失真或无法准确识别目标的情况。毫米波雷达虽能探测距离和速度，但对物体的形状和细节识别能力有限，二者结合的纯视觉方案在极端场景下难以提供稳定、可靠的感知能力。一些车企常以理想路况展示功能，而现实路况复杂多变。

　　“为了避免车辆被恶意攻击或智能驾驶功能出现故障带来风险，车企还应当加强对数据安全技术措施的监管，采用先进的安全技术，如防火墙、入侵检测系统等，保护智能驾驶系统免受恶意攻击。同时，定期对数据安全进行审计和评估，及时发现和修复安全漏洞。”孟强说，由于当前的智能驾驶层级仍然较低，所以车企应当加大研发投入，提高智能驾驶系统的可靠性和安全性，突破复杂场景下的技术瓶颈，如提升纯视觉智驾在恶劣环境下的探测能力，降低激光雷达成本以实现普及，尽快提升自动驾驶的级别。

　　郑飞建议，明晰自动驾驶汽车事故责任划分，可以参照英国，当自动驾驶汽车被判定为责任方时，应分别依据“有人驾驶”和“无人驾驶”确定责任主体及责任归属。在“有人驾驶”情形下，若在自动驾驶功能启动前或关闭后以及超时响应车辆接管请求后发生交通事故的，驾驶者应对交通事故承担相应责任。相反，则由自动驾驶汽车生产者承担相应责任。在“无人驾驶”情形下，车内人员均不对交通事故承担责任，转而由自动驾驶汽车运营者及生产者承担不真正连带责任。