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進入2026年，智能駕駛系統已成為中國汽車市場的“標配”。根據工業和信息化部數據，今年前兩個月，國內L2級（組合駕駛輔助）新車滲透率已達69%。以自適應巡航、車道居中保持為核心功能的L2系統，正從高端車型快速下探至十萬元級經濟型電動車。

與此同時，行業競爭焦點正從功能的“有無”轉向用戶體驗的“優劣”，以華為、小鵬、特斯拉為代表的頭部企業，在純視覺、多傳感器融合等不同技術路線上持續角力。

然而，無論技術如何演進，L2系統的法律定位始終明確，它是一項輔助功能，要求駕駛員全程監控路況并隨時準備接管，駕駛員仍是安全責任的最終承擔者。這一技術普及與責任邊界之間的張力，在一場致命交通事故的調查報告公布后，再次成為公眾關注的焦點。

2025年10月2日凌晨，江西濟廣高速發生一起致3人死亡的交通事故。一輛開啟智能輔助駕駛功能的長安啟源A07轎車，追尾了一輛因故障停在快車道上的重型半掛車。2026年5月底，官方調查報告公布，認定轎車駕駛員過度依賴輔助駕駛、雙手脫離方向盤，以及貨車違法停車、警示不足，雙方均負直接責任。

事故還原：致命的40秒

根據江西贛州市應急管理局公布的《贛州瑞金濟廣高速“10·2”較大道路交通事故調查報告》，事故發生在2025年10月2日凌晨4時許。

順著時間線，我們清晰地看到了這場悲劇發生的全過程：

3時41分：貨車駕駛人譚某兵駕駛的重型半掛車在超車過程中因燃油耗盡，熄火停在了濟廣高速1408km處的左側快車道內。停車后，譚某兵在車尾后方擺放了4個警告錐筒，但最遠距離不超過45米，未達到法規要求的150米標準。

3時54分：轎車駕駛人張某駕駛長安啟源A07純電動轎車駛離寧都東服務區，車上載有兩名家人。

3時59分34秒：張某主動開啟車輛的IACC（集成式自適應巡航）功能，車輛進入輔助駕駛狀態。

4時0分0秒至4時0分13秒：車輛EDR（汽車事件數據記錄系統）數據顯示，方向盤處于脫手狀態。

4時0分9秒至碰撞發生：駕駛員未踩下加速或制動踏板。

4時0分14秒左右：轎車以高速狀態直接撞上貨車尾部，造成車內三人全部死亡，死因為胸腹部損傷。

也就是說，轎車從開啟輔助駕駛到發生碰撞，時間僅40秒。

責任認定：雙方均負直接責任

事發后，事故調查組認定，這是一起由小型轎車駕駛員分心駕駛，撞上因故障停于行車道內的重型半掛牽引車，所引發的生產安全責任事故。

轎車駕駛員張某夜間使用“智能駕駛輔助”系統，在高速公路上行駛時，未能及時發現前方路況并采取有效避讓措施，是造成事故的重要原因之一。其雙手脫離方向盤的行為，直接違反了L2級輔助駕駛系統要求駕駛員全程監控并隨時準備接管的規定。

貨車駕駛人譚某兵駕駛不合格車輛上高速，車輛存在非法改裝、后位燈不亮、反光標識污損脫落等問題，車輛熄火后違法停在行車道內，且警示措施嚴重不到位。

處理結果顯示，轎車駕駛員張某已在事故中死亡，依法免予相關處罰。貨車駕駛員譚某兵對事故發生負有直接責任，司法機關已對其采取刑事強制措施。涉事貨車所屬的運輸公司因安全管理不到位被建議行政處罰，車輛非法改裝線索已移交有關部門。

車企回應：系統可識別，但車速過快可能無法剎停

事故調查報告公布后，涉事車輛輔助駕駛系統在夜間面對靜止物體時的表現成為焦點。2026年5月30日，長安啟源技術人員在回應媒體詢問時，對系統能力邊界作出了解釋。

長安啟源工作人員表示，其系統可以識別夜間靜止的車輛，主要依靠車輛前方的毫米波雷達進行探測。但同時強調了重要限制條件：如果車速過快，“一般大于60公里/小時之后”，車輛的剎車能力是有限的，“不一定說能夠完全幫您剎停”。制動效果還受輪胎性能及道路條件影響，存在“完全剎不住”的可能性。

該工作人員重申，長安啟源A07搭載的是L2級別輔助駕駛，是輔助性功能。開啟后，駕駛員必須一直關注路況，手握方向盤，并在發現危險時及時人為接管。

據公開信息，涉事的長安啟源A07搭載的是長安汽車自研的“天樞智駕”系統，屬于L2+級智能駕駛輔助，全系標配高速領航輔助功能，硬件上包括800萬像素攝像頭和5個毫米波雷達。官方始終強調，駕駛員必須全程保持注意力，雙手不得離開方向盤。

長安汽車官網介紹，針對“黑夜+ 遠光燈+行人橫穿”等高風險場景，天樞智能駕駛輔助系統可有效抑制眩光干擾，實現對行人的提前識別，并較人眼更早作出制動響應，顯著提升夜間行駛安全性。高速突遇前車緊急避讓時，系統在0.1秒內協同轉向與動力分配，即使時速120公里也能穩穩控制方向。僅需30米跟車距離，比常規安全間距更短。

但這一事故的曝光，也讓其智駕系統的安全性宣傳，再次受到了大眾的審視。

近兩年來，涉及智能駕駛系統的事故并非個例，涵蓋了特斯拉、華為、小鵬、小米等多個主流品牌。事故原因多樣，包括系統未能識別靜止或異形障礙物、駕駛員過度依賴系統未及時接管、惡劣天氣影響傳感器性能、系統誤觸發或誤判等。這些案例反復凸顯了當前L2級輔助駕駛系統的能力邊界，以及駕駛員保持注意力、隨時準備接管的極端重要性。

這起事故再次將L2級輔助駕駛的安全使用邊界問題置于公眾視野。在系統可以識別障礙物的情況下，為何未能觸發有效制動？除了車速可能超過系統制動能力上限外，行業分析指出，毫米波雷達對靜止物體的濾除（防止誤剎）、夜間視覺攝像頭識別能力下降、傳感器融合算法的局限性等，都可能是影響因素。

此次事件也引發了關于駕駛員教育、功能宣傳與責任界定的深入討論。如何讓用戶清晰理解“輔助駕駛”絕非“自動駕駛”，以及在發生事故后，如何公正地劃分人、車、路各方的責任，仍是智能汽車時代亟待解決的難題。