近日，小米汽車宣布召回116887輛SU7車型，成為智能汽車領域備受關注的焦點。此次召回源于車輛L2級高速領航輔助駕駛功能存在的安全隱患——在極端特殊場景下，系統對風險識別、預警及處置能力不足，可能引發意外。
作為小米首款量產車型，SU7的召回被視為其造車征程的首場“大考”。橫向對比來看，此次召回規模與理想ONE首發、蔚來ES8首批交付后的質量危機階段相近，凸顯智能汽車在技術迭代期面臨的共性挑戰。與傳統燃油車依賴硬件組裝與品控不同，電動車的“軟件定義汽車”模式將質量管控推向新維度——代碼漏洞、算法缺陷等軟性風險，正成為比機械故障更難預測的安全隱患。
用戶實際體驗中，智能駕駛的“模糊邊界”問題尤為突出。例如，系統異?？赡軐е聞x車誤判、激光雷達休眠等故障，而這些問題無法通過簡單重啟解決。更嚴峻的是，消費者對自動駕駛功能的認知常被營銷話術誤導。部分品牌宣稱的“自動變道”“全場景導航”等功能，實際仍屬于L2級部分自動化范疇，需駕駛員隨時介入。這種命名與宣傳的混亂，導致用戶誤判功能邊界，將輔助駕駛當作“全自動”，埋下安全風險。
小米SU7召回事件，進一步暴露了行業標準缺失的弊端。目前，國內對自動駕駛功能的“系統運行設計域”（ODD）缺乏強制標識要求，消費者難以從宣傳中獲取功能的有效場景、速度限制及禁區范圍。相比之下，歐盟新車安全評鑒協會已要求廠商明確標注ODD信息。例如，若SU7的OTA升級能同步說明“僅限高速直路、無突發天氣時使用”，用戶安全感知將大幅提升。
行業預測顯示，國內或將引入類似歐盟的強制標識規則，廠商需為模糊宣傳付出代價。監管趨嚴的背景下，技術迭代與安全冗余的平衡成為關鍵。智能汽車追求新功能的同時，安全設計冗余常被忽視。例如，通過OTA更新修復漏洞雖便捷，但無法替代硬件與算法層面的冗余保障。對消費者而言，購車時需警惕“技術至上”的營銷陷阱，重點詢問系統的極限場景及廠商責任，而非單純關注功能數量。
此次召回為行業敲響警鐘：智能汽車的技術洪流中，安全底線不容妥協。無論是小米還是其他新勢力，均曾在質量管控上交過“學費”。當萬億級智能汽車市場進入白熱化競爭，誰能更早理解“安全即底線”的邏輯，誰才能在這場馬拉松中笑到最后。畢竟，再先進的OTA補丁，也抵不過數萬車主的生命安全。
