在资本(ben)的热捧与技术的快速迭代中，智能(neng)驾驶从科幻概念逐步落地为现实功能(neng)，成为全球汽车产业竞争的焦点。然而，当技术光(guang)环遭遇复杂路(lu)况、营销话(hua)术碰(peng)撞法律空白，智能(neng)驾驶行业暴(bao)露出(chu)的不(bu)仅是技术欠缺，更是一(yi)场关于信任(ren)与责任(ren)的博弈(yi)。
营销伦理(li)方面(mian)，部分车企利用消费者对技术术语的认知(zhi)模糊，以“L2+”“L2.99”等营销话(hua)术包装功能(neng)，将(jiang)辅助驾驶与L3级自动驾驶混为一(yi)谈，使(shi)得用户过度信赖系(xi)统能(neng)力，导致安全隐患。技术成熟度方面(mian)，即便是技术领先的车型，在城市道路(lu)中，对施工(gong)围栏的误判(pan)、对异形车辆的识别延迟等问题频发，凸(tu)显出(chu)算法在复杂环境中的局限性(xing)。责任(ren)界定方面(mian)，现行法律框架下，驾驶员仍是“最后责任(ren)人”，但若系(xi)统误判(pan)导致事(shi)故，车企是否应承(cheng)担技术缺陷责任(ren)？保险条款又如何界定人机责任(ren)比例(li)？这些问题尚无明(ming)确答案。
笔者认为，要打破僵局，智能(neng)驾驶行业需跨越三重门(men)槛。
一(yi)是提高(gao)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，而非依赖静(jing)态图像。比如，制定动态数据采集标准，明(ming)确传感器(qi)数据频率、环境参数采集维(wei)度，并(bing)规范多源数据（摄像头、激光(guang)雷达(da)、GPS）的时空对齐规则；建立多源数据融(rong)合机制，整合车企、第(di)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(shi)件(jian)，标注准确率需达(da)95%以上，并(bing)建立人工(gong)抽检复核机制。
二是重塑宣传伦理(li)。监管部门(men)应强(qiang)制要求广告明(ming)示(shi)技术边界，对虚假宣传企业处(chu)以罚款，并(bing)限制其参与智能(neng)驾驶示(shi)范项目，同时通过信用公示(shi)系(xi)统强(qiang)化社会监督(du)。车企应借鉴金融(rong)产品(pin)“风险提示(shi)”模式，构建“风险提示(shi)+技术说明(ming)书”双轨披露制度，避免误导性(xing)营销，如在广告中明(ming)确标注系(xi)统适用场景、硬件(jian)限制及App(jian)版(ban)本(ben)。
三是完善责任(ren)框架。探(tan)索技术过错推定原则，同时建立第(di)三方数据存证(zheng)平台，确保事(shi)故可追溯。包括建立事(shi)故数据存证(zheng)平台，要求车企实时上传车辆日志(zhi)、传感器(qi)数据及系(xi)统决策记录，确保事(shi)故重现分析的客观性(xing)；完善责任(ren)追溯链条，对事(shi)故车辆实施从硬件(jian)到(dao)App(jian)、再到(dao)数据的全生(sheng)命周期溯源。
智能(neng)驾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级自动驾驶到(dao)来前(qian)，人仍是驾驶的核心。在此之前(qian)，与其追逐概念，不(bu)如踏(ta)实深耕。唯有以安全为基石，避免急功近利，才能(neng)真正实现科技平权。