在资本的热捧与(yu)技术(shu)的快速迭代中，智能(neng)驾(jia)驶从科幻(huan)概(gai)念(nian)逐步落地为(wei)现实功能(neng)，成为(wei)全球汽车产业竞争的焦点(dian)。然而，当技术(shu)光环遭遇复杂路(lu)况、营销话术(shu)碰撞法律空白，智能(neng)驾(jia)驶行业暴露出(chu)的不(bu)仅是技术(shu)欠(qian)缺，更是一(yi)场关于信任与(yu)责任的博弈。
营销伦理方面，部分车企利用消费者对技术(shu)术(shu)语的认知模糊，以(yi)“L2+”“L2.99”等营销话术(shu)包装功能(neng)，将辅助驾(jia)驶与(yu)L3级自动驾(jia)驶混为(wei)一(yi)谈，使得用户过度信赖系统能(neng)力，导(dao)致(zhi)安全隐患。技术(shu)成熟度方面，即便是技术(shu)领先的车型，在城市道路(lu)中，对施工围栏的误判、对异(yi)形(xing)车辆的识别延迟等问题频发(fa)，凸显出(chu)算(suan)法在复杂环境中的局限性。责任界定方面，现行法律框架(jia)下(xia)，驾(jia)驶员仍是“最后责任人”，但若系统误判导(dao)致(zhi)事故，车企是否(fou)应承担(dan)技术(shu)缺陷责任？保险条款又如何界定人机责任比例？这(zhe)些问题尚无明确答(da)案。
笔者认为(wei)，要打破僵局，智能(neng)驾(jia)驶行业需跨越三重(zhong)门槛。
一(yi)是提高数据质量。推动动态场景数据集建设，引入真实路(lu)况的连续帧标注(zhu)，而非依赖静态图像。比如，制定动态数据采集标准，明确传感器数据频率、环境参数采集维度，并规范多(duo)源数据（摄像头、激光雷达、GPS）的时空对齐规则；建立多(duo)源数据融(rong)合机制，整合车企、第三方机构及公共道路(lu)数据，解决数据孤岛问题；引入AI分析模型，自动识别行人轨迹(ji)、车辆变道等动态事件，标注(zhu)准确率需达95%以(yi)上，并建立人工抽(chou)检复核机制。
二是重(zhong)塑宣传伦理。监管部门应强制要求(qiu)广告明示技术(shu)边界，对虚假宣传企业处以(yi)罚款，并限制其参与(yu)智能(neng)驾(jia)驶示范项目，同时通过信用公示系统强化社会监督(du)。车企应借鉴金融(rong)产品“风险提示”模式，构建“风险提示+技术(shu)说明书”双轨披露制度，避免误导(dao)性营销，如在广告中明确标注(zhu)系统适用场景、硬件限制及App版本。
三是完善责任框架(jia)。探索(suo)技术(shu)过错推定原则，同时建立第三方数据存证平台，确保事故可追溯。包括建立事故数据存证平台，要求(qiu)车企实时上传车辆日志、传感器数据及系统决策记录，确保事故重(zhong)现分析的客观性；完善责任追溯链条，对事故车辆实施从硬件到App、再到数据的全生命周期溯源。
智能(neng)驾(jia)驶的终极目标绝非替代人类，而是构建人机协(xie)同的安全出(chu)行方式。在真正的L5级自动驾(jia)驶到来前，人仍是驾(jia)驶的核心。在此之前，与(yu)其追逐概(gai)念(nian)，不(bu)如踏实深耕。唯有以(yi)安全为(wei)基石(shi)，避免急功近利，才能(neng)真正实现科技平权。