2025年3月29日，安徽德上高速的一场悲剧，让智能驾驶技术的伦理问题再次被推到聚光灯下。一辆小米SU7在智能辅助驾驶状态下撞上施工路障，随后起火，车内三人不幸遇难。
这场事故不仅撕裂了三个家庭，也让公众开始重新审视智能驾驶技术的边界和伦理困境。
自动驾驶技术的核心伦理挑战，其实就是现实版的“电车难题”：如果一辆车必须撞人，是撞一个行人，还是撞五个？如果算法选择牺牲车内乘员，那谁会愿意买这种车？如果算法优先保护车内人，那路上的行人怎么办？
小米SU7事故中，车撞上护栏后车门锁死，导致人无法逃生。这让人不得不问：如果算法能提前判断“撞护栏会锁死车门”，它会不会选择绕开护栏，哪怕这意味着撞向行人？但问题是，算法的“冷静决策”真的能让大家接受吗？
更复杂的是，不同地方的人对这个问题的答案可能完全不一样。有些地方觉得保护行人更重要，有些地方觉得车内人命才是第一位的。这种价值观的冲突，让全球统一的技术标准变得遥不可及。
谁该为事故负责？车企还是驾驶员？自动驾驶技术模糊了责任归属。以前开车出事，责任基本在司机。但现在，车自己在开，出事了到底是谁的锅？是驾驶员没及时接管，还是车企的算法设计有问题？
小米SU7事故后，车企说驾驶员接管时间太短，符合行业标准。但公众不买账，因为数据显示，这辆车的智能驾驶系统在夜间复杂路况下识别能力有限，而当时车速已经超出了安全刹车的范围。
更让人不安的是，算法的决策过程是“黑箱”的，普通人根本看不懂。车企说系统没问题，但公众怎么知道自己的命没被算法“牺牲”掉？这种不透明性正在侵蚀大家对技术的信任。
智能驾驶技术的另一个伦理困境是性能和安全的冲突。小米SU7的智能驾驶系统在发布会上被吹得很厉害，比如“135公里/小时刹停性能”。但现实是，这辆车在97公里/小时的速度下撞上了护栏，直接撕开了实验室数据和现实风险的差距。
车企为了追求性能极限，往往忽略了极端场景下的安全冗余。比如，小米SU7没有激光雷达，仅靠摄像头识别障碍物，这种设计在夜间复杂路况下显然不够用。公众被“数据崇拜”误导，以为技术很完美，但当这些数据失效时，信任也随之崩塌。
信任危机：技术透明与企业责任的失衡小米SU7事故后，公众对智能驾驶的信任危机进一步加剧。车企的公关声明被批评为“冷冰冰”，家属甚至没接到慰问电话。这种“程序正义”缺乏“情感温度”，让人觉得企业在推卸责任。
公众需要的不仅是技术透明，更是企业对生命的敬畏。如果车企连最基本的共情都没有，谁还敢相信它会把安全放在第一位？
现行法律根本跟不上智能驾驶技术的发展。自动驾驶的决策过程没人看得懂，出事了也不知道该怪谁。不同国家对自动驾驶的准入标准、数据隐私保护规则、保险制度都不一样，这种碎片化的监管环境让技术推广变得非常复杂。
未来：技术必须服务于人，而不是凌驾于人小米SU7事故提醒我们，智能驾驶的目标不能只是炫技，而是要真正保障人的安全。未来，我们需要：
技术透明：车企公开更多碰撞测试数据，别藏着掖着。
法律完善：明确责任归属，别让公众在事故后无处申诉。
企业负责：别光顾着吹牛，关键时刻要对生命负责。
智能驾驶的未来，不是看技术有多酷，而是看它能不能真正让人安心。只有当技术真正服务于人，而不是凌驾于人之上时，它才能成为人类的福音，而不是新的灾难。
