2025年5月30日，驾驶人王某在青银高速行驶时，感觉困意来袭，于是开启智能辅助驾驶，但在转弯路段，车辆失控，先后4次撞击护栏后方才停下，而类似的事故，在高速公路上屡见不鲜。
智能辅助驾驶的推广应用，特别是在高速公路驾驶时的应用，展现出显著的安全性和舒适性。然而，当前的L2级智能辅助驾驶功能处于“人机共驾”阶段，驾驶员始终是最终责任主体，部分驾驶人过分依赖这一功能，导致状况频出。那么，智能辅助驾驶的优势何在？存在哪些短板？在高速公路应用时又有哪些限制，该如何正确使用呢？
安全舒适
相关调查数据显示，94%的交通事故与人为失误有关，而智能辅助驾驶系统通过AEB（自动紧急制动）、LKA（车道保持辅助）等功能可有效降低事故率，当LKA渗透率达到100%时，可减少15%的事故死亡率。这主要归功于系统能够以毫秒级反应速度应对紧急情况，可以比人类驾驶员更有效地避免碰撞。
舒适性方面，智能辅助驾驶显著减轻了长途驾驶的疲劳负担。自适应巡航控制(ACC)和车道居中辅助(LCC)功能使驾驶员无需持续控制油门、刹车和方向盘，特别适合高速公路长时间匀速行驶场景。此外，智能辅助驾驶系统还能提供交通拥堵辅助(TJA)，在低速拥堵路况下自动控制车辆加速、减速和转向，进一步提升了驾驶体验。
状况频出
智能辅助驾驶的安全性和舒适性，在高速公路行驶时表现尤为突出，但部分驾驶人过分依赖这一功能，也导致状况频出。
除了上文中提到的王某在青银高速上发生的事故，最近一年来，我省高速公路还发生了多起类似事故。2024年11月10日，驾驶人王某某在京昆高速长途驾驶时，为节省体力，开启智能辅助驾驶，但在一处左侧有防撞锥桶的路段，系统提示有路障并多次转向，最终与一辆正常行驶的货车发生碰撞后又撞向右侧护栏。今年4月2日，司机田某在青银高速长途驾驶时感觉困倦，随即开启智能辅助驾驶，但在经过一处转弯颠簸路段时，车辆突然失控，撞上护栏。今年5月4日，驾驶人朱某开启智能辅助驾驶后，未留意路况，也未对车辆进行有效操控，致使车辆偏离行驶轨迹，撞上收费站的护栏。
存在短板
先进的智能辅助驾驶为何状况频出？长期关注这一问题的山西高速交警六支队秩序科张志江科长认为，智能辅助驾驶仍处在发展阶段，其在可靠性、系统判断及法律伦理等方面依然存在短板和挑战。
根据市场监管总局发布的《汽车驾驶自动化分级》国家推荐标准，自动驾驶技术被分为L0到L5六个级别。其中，L1到L2级的自动驾驶被称为“智能辅助驾驶”，系统辅助驾驶人在部分环境下执行自动驾驶任务，驾驶人需要保持随时可接管的状态；即使进入L3到L4级阶段，仍需要驾驶人保持接管的能力，及时处理特殊情况；直至L5级阶段，系统实现高度自动化，才不再需要驾驶人的介入。L2级辅助驾驶状态下，即使系统出现异常或失效，责任主体仍是驾驶员。技术可靠性方面，传感器在恶劣天气条件下的性能下降是主要问题。激光雷达在浓雾天气中探测距离可能衰减达64%，毫米波雷达在雨雪环境中误判率显著上升，摄像头在强光或阴影条件下容易失效。这些缺陷在极端天气条件下尤为突出。即使在正常天气条件下，传感器对低反射率目标（如行人）的识别能力也存在明显不足。
算法决策失误是另一个技术短板。智能驾驶汽车的决策系统基于大量数据训练而成，但当面对未包含在训练数据中的场景时，系统可能出现判断失误。
伦理决策框架缺失是另一个重要挑战。当自动驾驶系统面临不可避免的事故时，如何作出道德判断，仍缺乏统一标准。全球不同文化对自动驾驶道德决策的偏好存在显著差异，车企尚未形成统一的伦理框架，多数系统基于“最小伤害”原则设计，但缺乏透明化和标准化。
应用限制
正是因为存在这些短板，智能辅助驾驶技术在某些高速公路条件下仍存在较大的事故风险。
恶劣天气是首要限制场景。大雨、大雪、浓雾等天气条件下，摄像头视野受阻，毫米波雷达误判雨幕为障碍物，激光雷达点云数据混乱，导致系统感知能力大幅下降。这种情况下，系统可能出现“幽灵刹车”“错误性变道”或“紧急制动”的极端反应，风险性极高。
施工路段是另一个高风险场景。施工区域的临时标志、锥桶、水马等低反射率物体易被系统忽略或误判。根据工信部与市场监管总局联合发布的通知，L2级系统无法处理施工路段的动态变化，如临时交通锥桶、移动往来的施工人员和大型机械设备等。
山区高速公路也对智能辅助驾驶系统提出了特殊挑战。弯道半径小于50米的急弯路段，系统可能因无法精准控制转向而失控。根据《汽车及汽车列车最小转弯直径、转弯通道圆和外摆值测量方法》GB/T12540-2024标准，L2级系统的横向控制能力有限，尤其在陡坡（坡度>10%）或连续弯道场景中，传感器数据可能异常，导致系统无法作出正确决策。
基础设施老旧路段同样不适合使用智能辅助驾驶。磨损标线或褪色标志会导致车道识别失败，系统可能强制错误变道。此外，缺乏高精地图覆盖的路段，系统无法预判车道变化或限速信息，增加了误判风险。隧道、桥梁等特殊路段也存在明显限制。隧道出口的光线突变会导致摄像头忽然失效，桥梁接缝的颠簸可能干扰传感器数据。桥梁接缝处路面不平整，可能导致雷达信号混乱，影响系统判断。
夜间与复杂光照环境同样不适合使用智能辅助驾驶。远光灯干扰摄像头、黄昏光线变化会使事故率激增5.25倍。
正确使用
首先，保持正确的认知至关重要，目前市面上所有的量产车型智能辅助驾驶功能都属于L2级，驾驶员仍需全程保持驾驶位值守，实时监控路况。即使系统表现出色，也应将智能辅助驾驶视为辅助工具而非替代品。“不要对智能辅助驾驶有不切实际的期待，山区高速公路、进出隧道、施工、夜晚、急弯大弯、车道变窄、设施老化等路况要拒绝使用智能辅助驾驶。”张志江这样强调。
其次，了解系统的使用限制是安全驾驶的基础。不同车企的智驾系统在弯道半径、坡度、识别目标等方面存在差异。例如，某些系统无法识别锥桶、水马、石头等障碍物，AEB功能仅适用于车辆、行人和二轮车。因此，驾驶员应在使用前仔细阅读车辆手册，了解智能辅助驾驶功能的具体限制，为自己预留安全冗余，是司机的必修课。
操作层面，驾驶员应遵循以下安全建议：在恶劣天气条件下、施工路段、地面标线不清晰的设施老旧或未开通路段应立即关闭智驾功能，手动操控车辆；在山区高速路段，进入隧道前或遇到急弯或陡坡时，应主动接管控制，避免系统误判；在夜间或光线复杂路段，保持高度警觉，双手不离开方向盘，注意力集中，作好随时接管的准备，必要时立即关闭智驾功能。
驾驶人应始终保持专注，随时准备接管车辆。根据工信部最新规定，当系统检测到驾驶员“脱手脱眼”时，会通过警告提示驾驶员。“与其让智能辅助驾驶适应人，更应该让人适应智能辅助驾驶，要先了解其习惯和安全性能，不能过分依赖，安全还是要掌握在自己手里。”张志江这样总结。
未来可期
智能辅助驾驶技术正处于快速发展阶段，未来几年将有显著突破。技术层面，多传感器融合方案将成为主流，激光雷达与摄像头、毫米波雷达的协同工作将提升系统在恶劣天气下的可靠性。同时，算法决策能力将大幅提升，通过更丰富的训练数据和更先进的机器学习模型，系统将能处理更多复杂场景。总的来说，智能辅助驾驶技术在提升安全性和舒适性方面虽然取得了显著进步，但仍存在诸多技术和伦理挑战。驾驶员需充分理解技术边界，在特定场景下谨慎使用，始终保持警觉，随时准备接管车辆。随着技术迭代和法规完善，智能辅助驾驶将逐步走向成熟，为高速公路驾驶带来更安全、更便捷、更舒适的体验。
记者 张晋峰 通讯员 冯宇睿 太原晚报
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