“出了事，全网开始讨伐说这不是自动驾驶，这是辅助驾驶，人才是重点。”一位网友在小米SU7事故后的评论，道出了当前智能驾驶领域的核心矛盾：车企以“自动驾驶”为卖点吸引用户，事故后却强调“辅助驾驶需人担责”。这种营销与责任的割裂，折射出行业技术分级模糊、法规滞后与消费者认知偏差的多重困境。

责任归属现状：L2级辅助驾驶，责任仍在驾驶员

当前所有量产车的智能驾驶功能均属L2级辅助驾驶，其本质是“人机共驾”，驾驶员需全程监控并随时接管。法律实践中，几乎所有相关事故均判定用户全责。例如：

• 无锡中院2024年判决：明确辅助驾驶系统“不能代替驾驶员”，用户需对车辆负全部责任。

• 孙某高速事故案：驾驶员开启辅助驾驶后未及时接管，撞入施工区域被判全责。

• 阿维塔“无人泊车”诉讼：车企强调功能属L2级，用户需自行把控风险。

行业共识是，L2系统的可靠性受限于传感器精度、算法覆盖场景及环境变量（如极端天气），过度依赖将放大风险。

车企宣传悖论：从“自动驾驶”到“智能驾驶”的文字游戏

车企营销策略是争议的另一源头：

1. 术语混淆：早期特斯拉等车企使用“Autopilot”（自动驾驶），后被工信部禁止，转而推广“智能驾驶”等模糊概念，弱化“辅助”属性。

2. 功能夸大：部分车企宣传“解放双手”“解放双眼”，暗示系统可替代人类操作。例如小米SU7事故前，其NOA（领航辅助驾驶）被包装为“高阶自动驾驶”，引发用户误判。

3. 技术分级缺失：消费者普遍缺乏L0-L5分级认知。调研显示，超40%用户认为“智能驾驶=自动驾驶”，忽略接管义务。

这种话术导致用户高估系统能力，甚至出现“主驾睡觉”“打游戏”等危险行为，埋下事故隐患。

法律与技术困境：举证难与标准缺位

责任划分的模糊性源于两大挑战：

1. 法律滞后：现有法规仅针对L3以上自动驾驶，L2事故仍适用传统交规，用户需自证车辆缺陷方可追责车企，但传感器数据、算法逻辑等证据获取极难。

此外，政策对车企宣传缺乏刚性约束。尽管《汽车驾驶自动化分级》明确术语标准，但“无图NOA”“城市领航”等营销话术仍大行其道，进一步混淆用户认知。

破局方向：法规完善与技术平权

行业正从三方面寻求突破：

1. 立法提速：北京、武汉等地已出台自动驾驶条例，明确L3以上事故责任，并探索L2场景的权责细则。工信部《L3及以上准入办法》试点推进，为高阶智驾商业化铺路。

2. 技术分级普及：专家呼吁统一术语标准，如“L2=辅助驾驶”“L4=自动驾驶”，并通过强制培训提升用户认知。

3. 车企责任强化：要求智驾功能标配风险提示，限制过度宣传。例如欧盟拟规定车企需为误导性营销承担连带责任。

智能驾驶的初衷是提升出行安全，而非制造责任真空。车企需在技术创新与用户教育间找到平衡，避免将风险转嫁给消费者。正如全国政协常委欧阳明高所言：“智驾是‘智能’而非‘自动’，方向盘绝不能脱手。” 唯有法规、技术与认知同步进化，才能让智驾真正成为“安全的豪华”。

本文内容综合行业判例、政策动态及专家观点，具体责任认定以司法机关裁决为准。