近日，小米汽车宣布召回116887辆SU7车型，成为智能汽车领域备受关注的焦点。此次召回源于车辆L2级高速领航辅助驾驶功能存在的安全隐患——在极端特殊场景下，系统对风险识别、预警及处置能力不足，可能引发意外。
作为小米首款量产车型，SU7的召回被视为其造车征程的首场“大考”。横向对比来看，此次召回规模与理想ONE首发、蔚来ES8首批交付后的质量危机阶段相近，凸显智能汽车在技术迭代期面临的共性挑战。与传统燃油车依赖硬件组装与品控不同，电动车的“软件定义汽车”模式将质量管控推向新维度——代码漏洞、算法缺陷等软性风险，正成为比机械故障更难预测的安全隐患。
用户实际体验中，智能驾驶的“模糊边界”问题尤为突出。例如，系统异常可能导致刹车误判、激光雷达休眠等故障，而这些问题无法通过简单重启解决。更严峻的是，消费者对自动驾驶功能的认知常被营销话术误导。部分品牌宣称的“自动变道”“全场景导航”等功能，实际仍属于L2级部分自动化范畴，需驾驶员随时介入。这种命名与宣传的混乱，导致用户误判功能边界，将辅助驾驶当作“全自动”，埋下安全风险。
小米SU7召回事件，进一步暴露了行业标准缺失的弊端。目前，国内对自动驾驶功能的“系统运行设计域”（ODD）缺乏强制标识要求，消费者难以从宣传中获取功能的有效场景、速度限制及禁区范围。相比之下，欧盟新车安全评鉴协会已要求厂商明确标注ODD信息。例如，若SU7的OTA升级能同步说明“仅限高速直路、无突发天气时使用”，用户安全感知将大幅提升。
行业预测显示，国内或将引入类似欧盟的强制标识规则，厂商需为模糊宣传付出代价。监管趋严的背景下，技术迭代与安全冗余的平衡成为关键。智能汽车追求新功能的同时，安全设计冗余常被忽视。例如，通过OTA更新修复漏洞虽便捷，但无法替代硬件与算法层面的冗余保障。对消费者而言，购车时需警惕“技术至上”的营销陷阱，重点询问系统的极限场景及厂商责任，而非单纯关注功能数量。
此次召回为行业敲响警钟：智能汽车的技术洪流中，安全底线不容妥协。无论是小米还是其他新势力，均曾在质量管控上交过“学费”。当万亿级智能汽车市场进入白热化竞争，谁能更早理解“安全即底线”的逻辑，谁才能在这场马拉松中笑到最后。毕竟，再先进的OTA补丁，也抵不过数万车主的生命安全。
