2025年3月29日晚，安徽铜陵高速公路上的一声巨响，将小米SU7推上了舆论风口浪尖。三名女大学生驾驶的车辆在施工路段与隔离带水泥桩发生碰撞后爆燃，鲜活的生命戛然而止。事故视频中扭曲的车架与火光，瞬间点燃了公众对『新能源』汽车安全性的焦虑。
而雷军4月1日的深夜回应，一句“无论发生什么，小米都不会回避”，更是将这场悲剧推向了更复杂的舆论场——究竟是技术缺陷，还是人为失误？还是道路施工的连带责任？在这场全民声浪中，我们是否忽略了雷军此前多次强调的“安全边界”？
根据小米官方披露的数据，事故发生时车辆正处于NOA（自动辅助导航驾驶）状态，车速116km/h。系统检测到前方施工路障后触发减速，驾驶员在1秒后接管转向并制动，但最终以97km/h的速度撞上水泥桩。
这一细节暴露了智能驾驶技术的现实困境：系统能识别风险，却无法完全规避风险。小米SU7的AEB（自动紧急制动）功能设计为“不响应锥桶、水马等静态障碍物”，这与行业主流方案一致。换句话说，面对中国复杂的道路施工环境，车企的“安全逻辑”仍存在盲区。
雷军在事故后的回应中多次提到“配合调查”“不回避责任”，但同时也强调“尚未接触事故车辆”。这种谨慎态度背后，是『新能源』汽车事故定责的复杂性：若最终认定车辆硬件或系统缺陷，小米将面临产品责任；若是驾驶员操作或道路施工问题，责任归属则截然不同。而公众的愤怒，恰恰源于信息不对称下的“信任赤字”——人们渴望真相，但真相需要时间。
翻看雷军近年来的公开表态，“安全”始终是小米造车的核心关键词，雷军更是无数次表态，从su7的发布会，到直播测试，到各种路测视频，一再强调：智能驾驶不是无人驾驶，驾驶员必须随时准备接管。
在用户手册和车机系统中，小米也多次标注NOA功能的限制条件，例如“施工路段需谨慎通行”。然而，这些“理性提示”在营销话术和科技光环的掩盖下，往往被消费者选择性忽略。
事故发生后，『社交媒体』上大量用户质疑：“既然知道有风险，为何不直接禁用相关功能？” 这种矛盾，折射出行业共同的难题——如何在推广创新技术的同时，不让用户产生过度依赖？
事故发生后，舆论迅速分化。一部分网友认为小米反应迅速、态度诚恳，尤其是第一时间提交行车数据并配合调查的举措，体现了企业的责任感；另一派则尖锐批评AEB设计存在“致命漏洞”，要求小米召回车辆。更有甚者，伪造“雷军公开信”散布“无条件召回”“捐款1亿”等不实信息，加剧了信息混乱。
在这场争论中，两类声音尤其值得警惕：一是将技术“神化”，认为智能驾驶必须万无一失；二是将事故“妖魔化”，忽视中国道路交通环境的特殊性。事实上，根据公安部数据，2024年全国高速公路事故中，人为因素占比高达72%，而涉及智能驾驶的事故不足5%。理性看待SU7事件，需要跳出非黑即白的思维，承认技术迭代的渐进性，同时督促企业完善安全冗余设计。
小米SU7事故绝非个例。特斯拉、蔚来等车企均曾因类似事件陷入舆论危机。这些案例暴露出行业的共同短板：
- 用户教育不足：多数消费者对辅助驾驶的功能边界认知模糊；
- 道路适配滞后：智能系统对中国特色路况（如临时施工、电动车穿行）的应对能力有限；
- 应急机制缺位：事故后的信息公开、家属沟通、责任认定流程尚未标准化。
对此，小米的应对策略或许能为行业提供参考：通过透明化数据、第三方介入调查、与家属建立长效沟通，逐步重建信任。而更深层的解决方案，可能需要政策与技术的协同——例如强制要求AEB覆盖更多障碍物类型，或推动“车路协同”基础设施建设。
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