一、智能辅助驾驶面临的挑战

SU7事故后，智能辅助驾驶面临了多方面的挑战。首先，从技术层面看，该事故暴露了智能驾驶系统在应对非常规道路场景（如施工改道）时的识别能力有限，以及减速策略可能过于保守的问题。例如，NOA系统在检测到障碍物后，仅将车速从116km/h降至97km/h，未能完成紧急制动，这凸显了当前智能驾驶系统在高速工况下，需要在极短时间内完成环境感知、决策规划与执行控制的难度。此外，系统未能及时将施工区域的警示标志识别为“不可逾越障碍物”，导致减速指令滞后，这反映了智能驾驶技术在应对非结构化道路场景时的脆弱性。

其次，该事故也引发了关于智能驾驶系统法律定位和责任边界的讨论。目前，各国普遍规定驾驶员需对车辆保持控制权，但智能系统的“建议性指令”与驾驶员的“实际控制权”之间存在模糊地带。这种模糊性可能导致在事故发生后，关于责任归属的争议。

再者，事故还暴露了智能驾驶系统在人机交互设计上的不足。例如，驾驶员在长时间使用NOA智能辅助驾驶模式后，可能因过度信任技术而放松警惕，导致在突发状况出现时反应不足。此外，系统的分心报警和脱手预警虽然多次发出，但并未能有效促使驾驶员及时接管车辆。

二、AEB安全功能面临的挑战

AEB（自动紧急制动）安全功能在SU7事故中也面临了挑战。尽管小米在发布会上展示了AEB在高速下成功识别并刹停静止故障车的能力，但在该事故中，AEB并未介入。这引发了关于AEB在何种情况下应介入，以及其与驾驶员操作之间的优先级如何设定的讨论。有专家指出，如果驾驶员在减速过程中尝试调整方向盘以避免碰撞，系统可能会优先响应驾驶员的操作选择，退出紧急制动状态。然而，这种设计原则在极端情况下可能导致安全问题。

此外，事故中AEB未介入的原因还可能与车辆的减速过程、前方障碍物的性质以及AEB系统的具体实现方式等因素有关。这要求车企在AEB系统的设计和优化上，需要更加全面地考虑各种可能的场景和因素。

1、智能辅助驾驶面临的挑战

首先，从技术层面来看，智能辅助驾驶系统在应对复杂路况和突发的情况时的表现仍有待提升。SU7事故中，尽管车辆配备了先进的智能驾驶辅助系统，但在面对施工改道等非常规道路场景时，系统未能及时做出有效应对，这暴露出当前智能驾驶系统在场景识别、决策制定等方面的局限性。

其次，智能辅助驾驶系统的法律定位和责任划分也是一个亟待解决的问题。在事故发生后，关于智能辅助驾驶系统是否应承担责任、承担多少责任的讨论不绝于耳。这反映出在智能驾驶技术日益普及的今天，相关法律法规的滞后性已经成为制约其发展的一个重要因素。

2、AEB安全功能面临的挑战

AEB安全功能作为智能驾驶技术的重要组成部分，其性能的稳定性和可靠性同样备受关注。在SU7事故中，AEB系统未能及时介入避免碰撞，这引发了公众对AEB安全功能的质疑。一方面，这可能与AEB系统的算法设计、传感器精度等因素有关；另一方面，也可能与驾驶员在使用智能辅助驾驶系统时的操作习惯、对系统的信任程度等因素有关。

3、车主信任度的影响

SU7事故无疑对车主对智能辅助驾驶及AEB安全功能的信任度产生了负面影响。

一方面，事故中暴露出的技术问题让车主对智能驾驶技术的可靠性和安全性产生了怀疑；另一方面，事故后车企的回应和处理方式也可能影响车主对品牌的信任度。如果车企能够积极面对问题，及时采取措施改进技术、提升安全性，那么车主的信任度可能会逐渐恢复；反之，如果车企回避问题、推卸责任，那么车主的信任度可能会进一步下降。