近年来，智能驾驶技术的迅猛发展引发了全球范围内的广泛关注。自动驾驶汽车作为人工智能与交通领域深度融合的产物，正逐步改变人们的出行方式。然而，随着技术的不断演进和应用的逐步推广，一个不容忽视的问题也逐渐浮出水面：人们对智能驾驶技术的依赖日益加深，但对其安全边界的认知却仍存在诸多盲区。

在实际使用过程中，不少用户将智能驾驶系统视为“完全自动驾驶”，在开启辅助驾驶功能后，便放松了对车辆的控制，甚至出现开车过程中低头看手机、打瞌睡等危险行为。这种行为的背后，反映出公众对当前智能驾驶技术等级和能力的误解。事实上，目前绝大多数车辆搭载的都是L2或L3级别的辅助驾驶系统，仍需驾驶员保持对路况的监控，并在必要时介入操控。然而，由于宣传语的模糊、技术术语的专业性以及用户教育的缺失，使得很多人误以为“智能驾驶”就是“无人驾驶”，从而埋下了安全隐患。

从技术角度来看，智能驾驶系统依赖于多种传感器（如摄像头、雷达、激光雷达）和算法模型来感知环境、做出决策并执行控制。尽管这些技术在实验室和理想条件下表现优异，但在复杂多变的真实交通环境中，仍然面临诸多挑战。例如，极端天气（如暴雨、大雪）、道路施工、突发事故、行人横穿等非结构化场景，都可能超出系统的处理能力。此外，智能驾驶系统在面对“道德困境”时的决策逻辑，也尚未形成统一标准。例如，在不可避免的事故中，系统应优先保护车内乘客还是行人？这些问题不仅涉及技术层面，更关乎伦理与法律。

更为严重的是，目前对于智能驾驶安全边界的界定仍缺乏统一标准。不同国家和地区对自动驾驶的测试要求、监管政策、事故责任认定等方面存在较大差异。在国内，虽然已有部分城市开放了自动驾驶测试区域，并出台了相关法规草案，但整体来看，监管体系仍处于探索阶段。与此同时，车企在推广智能驾驶功能时，往往强调技术的先进性和便利性，而对系统的局限性和使用条件语焉不详。这种信息不对称，进一步加剧了公众对智能驾驶能力的误判。

值得关注的是，一些安全事故的发生也暴露出智能驾驶系统在设计和应用中的潜在缺陷。例如，特斯拉、蔚来等品牌的智能驾驶系统曾多次在高速公路上发生追尾事故，部分事故中驾驶员未能及时介入控制，导致悲剧发生。这些案例不仅揭示了系统本身的局限性，也反映出用户对技术过度信任的危险倾向。技术不是万能的，它需要在合理的边界内被使用，而这个边界，目前尚未被清晰地描绘出来。

要解决这一问题，首先需要加强公众教育，提升用户对智能驾驶技术的认知水平。汽车厂商、监管机构以及媒体应共同承担起责任，通过清晰的说明、警示标志和培训课程，帮助消费者正确认识所使用系统的功能与限制。其次，应加快制定统一的智能驾驶安全标准和测试规范，明确不同级别系统的适用场景和责任划分，为技术发展提供制度保障。此外，技术层面也应持续优化，提升系统在复杂环境下的感知能力和决策逻辑，增强其应对突发状况的鲁棒性。

总之，智能驾驶技术的快速发展为交通出行带来了前所未有的变革机遇，但同时也伴随着安全认知的挑战。在推动技术进步的同时，我们更应理性看待其能力边界，避免因过度依赖而引发不可挽回的后果。只有在技术、法规、教育等多方面协同努力下，智能驾驶才能真正走向成熟，为社会带来更加安全、高效的出行体验。