理想召回2024款MEGA，智能车要真智能

2025年10月23日，一辆理想MEGA在上海街头自燃。起火前4小时，它的“大脑”——连山云端系统——已发出告警。可车还在开，人还在驾驶，直到火光冲天。这不是技术失灵，而是链条断裂：预警响了，却没人踩下刹车。

11天后，理想汽车宣布召回11411辆2024款MEGA，原因是一种冷却液的防腐性能不足，可能腐蚀铝制冷却板，导致渗漏、动力失效，甚至动力电池热失控。尽管国家最终调查尚未出炉，理想选择不等结论，主动召回，并为相关部件延长质保至10年或20万公里。这是一次技术补救，更是一次责任追问：当汽车比人更早发现危险，安全的决策权，究竟该落在哪里？

今天的智能汽车，早已不是单纯的交通工具。它们每秒采集数百项数据，通过云端AI实时分析，能在事故前数小时捕捉异常。高德与安科院联合测试显示，先进预警系统对重大风险的识别准确率超90%。理想自己的系统也确实在MEGA起火前捕捉到了冷却液异常信号。技术已跑在前面，但响应机制却落在后面——系统报警后，没有强制干预，也没有立即召回，只等一场明火点燃公众关注。

问题不在技术，而在责任分配的模糊地带。车企接到预警后，如何判断风险等级？是否必须等到事故发生才行动？理想此次打破惯例，在技术鉴定完成前就启动召回，树立了“生命优先”的新标杆。但这也暴露出行业普遍困境：多数企业仍依赖“先例思维”，对无历史案例的风险反应迟缓。监管虽要求对“不合理风险”零容忍，却未明确预警响应的具体时限与强制标准。用户呢？他们收到故障灯提示时，往往不知轻重，更无权要求车辆停驶。

真正的安全，不能靠事后召回补救，而应建立“预警—决策—执行”的闭环机制。理想已承诺优化策略，未来一旦监测到关键安全信号，将直接引导驾驶员靠边停车并启动救援。但这不应只是某一家企业的自律。行业需要统一标准：当云端识别出高危风险，系统应自动降速、限制充电，并通过多重通道强制提醒；车企应在72小时内启动应急评估，超过阈值即触发召回程序；监管部门则应建立实时数据接口，对高风险预警进行同步监督。

技术能看见危险，但只有制度才能让所有人及时刹车。安全不是修好一辆车，而是让每一次预警都真正被听见。