行业现状与问题 - 汽车行业已形成"上半场电动化下半场智能化"的共识，2025年第一季度各厂商密集发布智驾技术和产品，但实际技术水平良莠不齐 [4] - 厂商对L2-L4智驾级别的模糊宣传（如"0接管"）导致消费者盲目信任，引发类似小米SU7事故（97km/h撞击速度远超C-NCAP测试标准的64km/h和55km/h）的悲剧 [4][10] - 实验室数据（如AEB测试）与真实道路场景存在鸿沟，非标准障碍物（锥形桶、侧翻车辆等）的致命风险被忽视 [8][10] 心理学机制分析 - **幸存者偏差**：车企仅展示完美测试场景（如环岛行驶演示），掩盖极端工况失效案例，类似二战战机防护决策的认知陷阱 [8][10] - **自动化信任**：用户对高可靠性系统产生过度依赖，神经科学研究显示这会降低警觉性（注意力从"主动控制"转向"被动监控"），2009年法航坠机事故即因此导致 [12] - **心智模型错误**：驾驶者高估接管能力，实际获取情境意识需时较长（7s感知车辆数量，12s判断距离，20s感知速度），非常规场景下系统交还控制权时易出现致命失误 [14][15] - **道德推脱**：事故后车主通过"责任转移"机制归咎车企（如"系统未制动"），形成社交平台上的集体记忆偏差，类似金融市场羊群效应 [18] 解决方案方向 - **技术透明化**：需展示系统失效案例（如通过驾驶模拟器训练），实际体验比视频告知更有效 [16] - **系统设计优化**：告警机制需考虑内容、形式、时机（如多模态匹配），帮助用户快速重建情境意识 [20][22] - **用户教育**：新车培训应强调接管情景，构建正确心智模型，同时通过轻松方式保持驾驶员对路面的注意力 [20][22] - **行业规范**：需限制误导性宣传，推动技术标准明确化（如区分L2-L4级别），减少消费者认知偏差 [20]