随着人工智能和自动驾驶技术的快速发展，智能驾驶汽车正逐步走进大众生活。各大车企纷纷推出搭载L2级及以上智能驾驶功能的车型，甚至部分企业已开始在特定区域试点L4级自动驾驶出租车服务。然而，技术的快速迭代与落地应用也带来了新的安全隐患，尤其是在用户对智能驾驶系统过度依赖的情况下，安全边界管理的重要性愈发凸显。

近年来，多起涉及智能驾驶车辆的交通事故引发了社会广泛关注。从事故分析来看，尽管部分事故源于系统本身的感知或决策失误，但也有相当比例是由于驾驶员对智能驾驶功能的认知偏差和操作不当所致。例如，一些驾驶员在开启自动驾驶辅助功能后，长时间脱离方向盘，甚至完全放手不管，误以为车辆能够应对所有复杂路况。这种“信任过剩”现象，不仅削弱了人机协同的安全冗余，也直接加剧了事故发生的概率。

事实上，目前市场上的智能驾驶系统仍存在明显的功能边界。以常见的L2级辅助驾驶为例，虽然系统可以在特定条件下实现车道保持、自动跟车等功能，但其对突发障碍物识别、复杂交叉路口处理等方面的能力仍较为有限。特别是在雨雪天气、道路施工、交通标识不清等非结构化环境中，系统的判断能力容易受到干扰。若驾驶员缺乏对系统局限性的了解，极易在关键时刻错过最佳干预时机。

更值得关注的是，一些车企在市场宣传中存在“功能夸大”倾向，将尚未完全成熟的智能驾驶技术包装为“全场景可用”或“接近L3级”，导致消费者对技术能力产生误解。这种信息不对称进一步加剧了用户的依赖心理，埋下了潜在的安全隐患。因此，如何在技术推广过程中强化用户教育，明确功能边界，已成为行业亟需解决的问题。

安全边界管理的核心在于构建“人-车-环境”协同的安全保障体系。一方面，车企应通过技术手段提升系统的感知能力和容错机制，例如引入多传感器融合技术、增强系统对极端场景的适应性等；另一方面，必须加强对驾驶员的使用引导和行为监督。目前已有部分车企在车辆中搭载驾驶员监控系统（DMS），通过摄像头检测驾驶员注意力状态，并在发现异常时及时提醒。这种“双保险”机制有助于在驾驶员过度依赖系统时提供有效干预。

此外，政策层面也应加快完善智能驾驶相关法律法规。当前，我国关于智能驾驶的责任划分、测试标准、事故认定等方面仍处于探索阶段。建立统一的技术评估体系，明确不同级别智能驾驶系统的适用范围和使用限制，有助于规范行业发展，也为用户使用提供清晰指引。

从长远来看，智能驾驶技术的发展方向应是“以人为本”的安全增强工具，而非完全替代人类驾驶的“黑科技”。在推动技术进步的同时，必须同步提升公众的安全意识和技术认知能力。通过建立多层次的安全培训机制、完善车辆使用说明、强化事故案例警示等方式，帮助用户正确认识智能驾驶系统的功能边界，从而实现技术应用与安全控制的良性互动。

总之，智能驾驶技术的广泛应用为出行带来了便利，也对安全管理提出了更高要求。只有在技术、制度、用户教育等多个维度协同发力，才能真正构建起智能驾驶时代的安全边界，让科技真正服务于人的安全与福祉。