在智能汽车展上，小米、华为、理想、蔚来等知名车企的最新动向引发广泛关注——多家头部企业陆续将旗下“智能驾驶”相关功能更名为“辅助驾驶”。这一看似简单的名称调整，背后折射出我国智能驾驶行业正经历的关键转折：当市场推广热度与技术实际水平产生偏差，当用户期待与法规框架需要重新校准，整个产业正站在从概念营销向务实发展的重要节点。

一、从“智能”回归“辅助”：厘清技术定位的必要纠偏

展台上，各品牌纷纷通过互动屏幕展示辅助驾驶系统的最新功能：自动跟车、车道保持、自动泊车等。但行业共识逐渐清晰：当前主流的“L2+”技术本质上仍属辅助驾驶范畴。清华大学苏州汽车研究院的专家指出，L2级辅助驾驶要求驾驶员保持注意力，而L3级自动驾驶则允许驾驶员在特定场景下“脱眼”，二者的核心区别在于责任主体的转移——L3级系统需在特定条件下独立承担驾驶任务，而L2+无论功能如何迭代，最终责任仍由人类驾驶员承担。

然而，市场推广中曾出现过技术等级模糊的现象。部分车企将具备自主换道、高速领航等功能的L2+系统包装为“准自动驾驶”，引发用户对系统能力的误判。数据显示，年轻用户群体对这类功能接受度较高，但作为首次购车者，其驾驶经验不足的问题尤为突出。智能汽车展了解到，不少参展车企已调整宣传策略，通过更清晰的分级说明和用户培训机制，帮助驾驶员建立正确认知：即便系统具备复杂路况处理能力，驾驶员仍需保持随时接管的准备。

二、技术瓶颈：感知局限与接管难题的双重挑战

展台上的技术解析区，传感器硬件的差异成为关注焦点。纯视觉方案依赖摄像头和算法，成本较低但受限于环境适应性，在夜间、雨雾等场景易出现识别偏差；而激光雷达方案虽能提升感知精度，却面临成本压力。专家坦言，无论哪种技术路线，当前L2+系统在“安全接管”环节均存在短板。

人类驾驶员从容接管需要3-4秒的反应时间，而现有系统在高速场景下的有效预警距离普遍不足，导致驾驶员常需在紧急状态下介入。更棘手的是“边缘场景”的处理——那些未被训练数据覆盖的突发情况，如异形障碍物、非常规交通标识等，仍是行业公认的难题。部分车企尝试通过端到端大模型提升泛化能力，但此类技术依赖海量数据积累，国内企业在数据规模和算力投入上面临挑战。

面对技术瓶颈，行业正探索更稳妥的安全策略。例如“最小风险策略”，即系统在检测到异常时，能自主采取减速、靠边停车等措施，而非单纯依赖驾驶员接管。但该功能需要激光雷达等硬件支持，在低价车型中难以普及，导致不同配置车型的安全能力出现分化。

三、监管破冰：从地方试点到全国规范的制度构建

在政策解读展区，《北京市自动驾驶汽车条例》的实施成为热点话题。作为首个针对L3及以上级别制定的地方性法规，其意义在于明确了自动驾驶汽车的法律定位：从“辅助工具”到“责任主体”的过渡。条例规定，L3级系统需在特定场景下独立承担驾驶任务，车企需建立完善的风险预警和数据管理机制。尽管目前L3级量产车型尚未上市，但无人配送车、Robotaxi等场景的成熟应用，为法规落地提供了实践基础。

全国层面的监管框架也在同步推进。工业和信息化部等部门启动的智能网联汽车准入试点，已有多家车企进入测试阶段。试点不仅关注技术性能，更强调数据安全、责任认定等制度建设。然而，当前L2+市场仍存在标准模糊的问题：不同车企对“城市NOA”“高速领航”等功能的定义差异较大，测试场景的全面性不足，导致用户难以客观评估系统能力。

法规的完善对行业发展至关重要。专家强调，明确的技术分级和责任划分，既能保护消费者权益，也能为车企创新划定边界。例如，北京条例要求车企必须向用户明确告知系统的能力边界，这一规定有望遏制夸大宣传的乱象，引导市场回归技术本质的竞争。

四、产业展望：平衡创新与安全的可持续路径

在展会闭幕式的高峰论坛上，行业领袖们达成共识：智能驾驶的发展需要“技术创新”与“安全合规”双轮驱动。对于车企而言，需在成本控制与功能实现间找到平衡——低价车型的智驾功能应聚焦基础辅助，避免因过度追求“平权”而忽视安全；高端车型则需通过硬件升级和算法优化，为高阶自动驾驶积累经验。

对于用户而言，理性认知比技术本身更重要。无论系统如何命名，L2+始终是辅助工具，驾驶员的注意力是最后一道安全防线。随着法规的完善，未来的智能汽车将具备更清晰的“能力说明书”，用户可根据实际需求选择合适的功能配置。

在智能汽车产业快速迭代的当下，从企业的名称调整到法规的试点落地，每一步变化都在重塑行业生态。正如展会闭幕致辞中所言：“智能驾驶的终极目标不是替代人类，而是通过技术进步让出行更安全、更高效。” 智能汽车展期待您，共同见证这个充满挑战与机遇的时代，携手推动产业走向成熟与规范。无论是技术创新的探索者，还是安全标准的守护者，都能在这个平台上找到合作的契机，为智能出行的未来贡献力量。