2025年3月29日晚，安徽銅陵高速公路上的一聲巨響，將小米SU7推上了輿論風口浪尖。三名女大學生駕駛的車輛在施工路段與隔離帶水泥樁發生碰撞后爆燃，鮮活的生命戛然而止。事故視頻中扭曲的車架與火光，瞬間點燃了公眾對新能源汽車安全性的焦慮。

而雷軍4月1日的深夜回應，一句“無論發生什么，小米都不會回避”，更是將這場悲劇推向了更復雜的輿論場——究竟是技術缺陷，還是人為失誤？還是道路施工的連帶責任？在這場全民聲浪中，我們是否忽略了雷軍此前多次強調的“安全邊界”？

根據小米官方披露的數據，事故發生時車輛正處于NOA（自動輔助導航駕駛）狀態，車速116km/h。系統檢測到前方施工路障后觸發減速，駕駛員在1秒后接管轉向并制動，但最終以97km/h的速度撞上水泥樁。

這一細節暴露了智能駕駛技術的現實困境：系統能識別風險，卻無法完全規避風險。小米SU7的AEB（自動緊急制動）功能設計為“不響應錐桶、水馬等靜態障礙物”，這與行業主流方案一致。換句話說，面對中國復雜的道路施工環境，車企的“安全邏輯”仍存在盲區。

雷軍在事故后的回應中多次提到“配合調查”“不回避責任”，但同時也強調“尚未接觸事故車輛”。這種謹慎態度背后，是新能源汽車事故定責的復雜性：若最終認定車輛硬件或系統缺陷，小米將面臨產品責任；若是駕駛員操作或道路施工問題，責任歸屬則截然不同。而公眾的憤怒，恰恰源于信息不對稱下的“信任赤字”——人們渴望真相，但真相需要時間。

翻看雷軍近年來的公開表態，“安全”始終是小米造車的核心關鍵詞，雷軍更是無數次表態，從su7的發布會，到直播測試，到各種路測視頻，一再強調：智能駕駛不是無人駕駛，駕駛員必須隨時準備接管。

在用戶手冊和車機系統中，小米也多次標注NOA功能的限制條件，例如“施工路段需謹慎通行”。然而，這些“理性提示”在營銷話術和科技光環的掩蓋下，往往被消費者選擇性忽略。

事故發生后，社交媒體上大量用戶質疑：“既然知道有風險，為何不直接禁用相關功能？” 這種矛盾，折射出行業共同的難題——如何在推廣創新技術的同時，不讓用戶產生過度依賴？

事故發生后，輿論迅速分化。一部分網友認為小米反應迅速、態度誠懇，尤其是第一時間提交行車數據并配合調查的舉措，體現了企業的責任感；另一派則尖銳批評AEB設計存在“致命漏洞”，要求小米召回車輛。更有甚者，偽造“雷軍公開信”散布“無條件召回”“捐款1億”等不實信息，加劇了信息混亂。

在這場爭論中，兩類聲音尤其值得警惕：一是將技術“神化”，認為智能駕駛必須萬無一失；二是將事故“妖魔化”，忽視中國道路交通環境的特殊性。事實上，根據公安部數據，2024年全國高速公路事故中，人為因素占比高達72%，而涉及智能駕駛的事故不足5%。理性看待SU7事件，需要跳出非黑即白的思維，承認技術迭代的漸進性，同時敦促企業完善安全冗余設計。

小米SU7事故絕非個例。特斯拉、蔚來等車企均曾因類似事件陷入輿論危機。這些案例暴露出行業的共同短板：

1. 用戶教育不足：多數消費者對輔助駕駛的功能邊界認知模糊；
2. 道路適配滯后：智能系統對中國特色路況（如臨時施工、電動車穿行）的應對能力有限；
3. 應急機制缺位：事故后的信息公開、家屬溝通、責任認定流程尚未標準化。

對此，小米的應對策略或許能為行業提供參考：通過透明化數據、第三方介入調查、與家屬建立長效溝通，逐步重建信任。而更深層的解決方案，可能需要政策與技術的協同——例如強制要求AEB覆蓋更多障礙物類型，或推動“車路協同”基礎設施建設。

對于智能駕駛的安全邊界，您怎么看？點擊關注，追蹤事故調查最新進展，我們將在后續報道中揭曉權威結論。