4 月 16 日 ，工信部装备工业一司召开智能网联汽车产品准入及软件在线升级管理工作推进会，明确禁止使用 " 自动驾驶 "" 无人驾驶 "" 解放双手 " 等易引发误解的表述 ，要求统一采用 "L2 级辅助驾驶 " 等标准化术语 ，并在产品说明中详细标注功能边界与失效场景 。
这场被行业称为 " 史上最严宣传管控 " 的政策风暴，终结了智能驾驶领域长达十年的 " 话术狂欢 " 。
政策落地后 ，华为、小米 、理想等头部车企连夜调整宣传内容 ，将 "L2.9 级智能驾驶 " 改为 "L2 级辅助驾驶 "，并新增 " 需全程监控 " 等红色警示标识。特斯拉 FSD 同步删除 " 完全自动驾驶 " 表述 ，改称 " 智能辅助驾驶 " ，并在官网显著位置标注 " 系统无法应对所有路况 " 。
这种调整绝非简单的术语替换，而是对技术本质的重新认知：L2 级辅助驾驶的核心是 " 以人为主 、机器为辅 "，而 L3 级及以上才是 " 以机器为主 " ，两者在法律责任与技术逻辑上存在本质差异 。划清 " 辅助 " 与 " 自动 " 的边界 ，将倒逼产业回归技术本质。
" 法规的强制执行并不是限制行业技术的发展，而是实现技术和合规之间的平衡 。" 资深汽车博主封士明认为 ，" 现阶段是法规落地的重要时刻 ，车企需尽快全面规范话术，消费者也需正视辅助驾驶的合理运用 。"
一、" 智能驾驶 " 全面改为 " 辅助驾驶 "
近期 ，《IT 时报》记者探访上海市区多家新能源品牌门店 ，其中小米 、理想 、蔚来、小鹏 、极氪 、智己等品牌门店均无明显 " 智能驾驶 " 相关宣传标识。品牌门店工作人员告知，根据国家政策规定 ，目前全系车型标配的 " 智能驾驶 " 宣传字样已改为 "L2 级别辅助驾驶 " 。
但记者探访上海华为旗舰中心店时 ，发现宣传屏幕上仍有小型 " 智能驾驶 " 字样，工作人员解释 ，虽然目前不能宣传 " 智能驾驶 " ，但华为相关技术可以达到 "L3 级别 "，目前已在智界、尊界等车型上适配应用 。
此前《IT 时报》记者从 2025 上海国际车展了解到，上述多家新能源品牌车企均对智驾宣传有所收敛 ，一致对外宣称为 "L2 级别辅助驾驶 " ，但包括华为 、比亚迪 、蔚来在内的多家车企均表示，" 若 L3 自动驾驶相关政策落地 ，现有车型可通过 OTA 升级实现功能迭代 "。
" 但车企通过‘ L2.9 ’‘准 L3 ’等话术制造技术进阶的假象 ，实则是对消费者的认知绑架。" 一位资深汽车领域观察人士表示 。
用 OTA 做后续方案升级的备选方案，是此前车企为智驾铺路的重要手段 。但在 4 月 16 日出台的新规中 ，对车企的 OTA 进行分级管理 ，分为 " 改进型升级 "（如优化交互界面）和 " 功能增强型升级 "（如新增自动变道功能），后者需提前向主管部门备案并通过安全测试。
同时 ，新规要求加强 OTA 升级活动监督管理 。市场监督管理总局要及时开展备案评估与监督检查 ，规范 OTA 升级应用方式，避免企业通过 OTA 升级隐瞒车辆缺陷或规避责任 。车企需提交详细备案材料，审核通过后方可推送软件更新 ，并需说明功能迭代逻辑与安全验证结果。
这一举措直接终结了部分车企通过 " 早鸟测试 "" 先锋团 "" 千人团 " 等形式让用户参与半成品功能验证的灰色操作 。" 倒逼车企将资源从‘功能堆砌’转向‘安全冗余’ ，避免车企拿用户做测试对象 。" 封士明表示。
二、" 够用 " 和 " 好用 " 难平衡
在合规压力下，智能驾驶行业正经历深刻的技术路线分化 。
以小鹏为代表的企业选择 " 轻感知 + 众包建图 " 策略 ，取消激光雷达以降低成本 ，但市场反馈显示其在复杂、特殊路况下稳定性不足，而以华为为代表的 " 激光雷达 + 视觉融合 " 路线 ，目前仍为新能源市场主流 ，在多数新能源品牌车型上应用 。
这种分化本质上是成本控制与技术安全的博弈——激光雷达方案成本较三年前下降 60%，但仍比纯视觉方案高 30% 以上。封士明指出：" 车企需在‘够用’与‘好用’之间找到平衡点 ，过度追求成本压缩可能导致技术底线失守 。"
责任机制的重构则是另一核心战场 。根据《北京市自动驾驶汽车条例》 ，L3 级系统运行时发生事故，车企需承担主要责任；驾驶员仅在未响应接管请求时担责 ，这一变革将倒逼车企强化技术冗余设计。
《IT 时报》记者在走访品牌门店时还发现 ，" 车企 + 保险 " 联保模式正在部分品牌内试点。华为 、小鹏正推出 " 智驾专属保险 " ，但价格悬殊，车企正试图通过商业保险缓解用户顾虑 ，" 如果确认在智驾期间发生事故 ，可以使用智驾专属保险进行理赔 。" 华为门店工作人员告诉记者，届时无需再走自己的保险进行赔付 。
然而 ，上述观察人士也提醒 ，此类保险往往附带免责条款，实际理赔仍可能存在争议 ，需进一步完善法规约束。
更具深远影响的是数据透明化的破局 。此前法规要求车企完整保存事故前 90 秒的驾驶数据（含视频 、系统日志等） ，否则需承担不利推定责任 。新规明确了事故详细信息，包含事故发生时组合驾驶辅助系统状态、事故现场监控视频 、车载行驶记录仪记录的信息（如有提供） 、相关电子控制器（ECU）信息、道路 、交通标志标线 、天气等环境情况、事故时间 、事故参与方 、事故车辆状态、人员伤亡情况 、事故原因初判等。在近期小米 SU7 事故中 ，车企应尽快提交相关数据 ，为责任认定提供关键依据，为行业树立数据合规标杆 。
未来，随着 " 数字孪生 " 技术的应用 ，事故过程可通过虚拟场景复现 ，进一步提升责任判定的科学性 。
三 、智能驾驶培训建议进驾校
在政策驱动下，消费者权益保障正从 " 风险自担 " 转向 " 制度兜底 "。
新规要求智能网联汽车产品在系统激活期间向驾驶员提供安全干预或退出系统的方式 。针对系统失效、达到系统边界等情况 ，应当给予合理的时间让驾驶员做出适当的反应 ，采取必要措施，降低碰撞风险 ，保持驾驶员对系统的可控性 。
这种转变背后 ，是对 " 消费者教育 " 理念的根本修正。封士明认为：" 消费者需要的是标准化学习，而非企业主导的单向灌输 。" 他建议将智能驾驶操作纳入驾校培训体系 ，避免 " 期货式营销 " 误导用户 。
在国际竞争层面 ，中国正通过 " 车路云一体化 " 战略构建差异化优势。北京高级别自动驾驶示范区通过 " 车 - 路 - 云 - 网 - 图 " 协同，事故率大幅下降，验证了该路线的可行性。当下 ，部分车企、运营商 、交管部门在智能车端 、智慧路侧、通信网络等领域全面布局 ，进一步加强国内道路智能化 。
封士明建议，中国应加快 " 车路云一体化 " 工程的标准化 、规模化 、AI 化 ，让单打独斗的车企尽快融入智慧城市的统一管理 ，同时加快相应法规的制定和落地 。
这场变革的最终指向，是构建 " 技术可控、责任可溯 " 的智能驾驶生态。在政策与市场的双重驱动下 ，行业正从 " 功能竞赛 " 转向 " 安全竞赛 " ，从 " 野蛮生长 " 迈向 " 规范发展 " 。未来的竞争焦点，将不再是 " 能实现多少功能 " ，而是 " 能避免多少风险 " 。
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