近年来，随着人工智能与自动驾驶技术的快速发展，智能驾驶系统（以下简称“智驾系统”）逐渐从实验室走向现实道路，成为汽车行业的重要发展方向。然而，随着越来越多消费者对智驾系统的依赖程度加深，一系列问题也逐渐浮出水面，尤其是在安全边界和监管机制方面，暴露出明显的滞后与不足。

在一些发达国家和地区的城市道路上，搭载L2级及以上智能驾驶功能的车辆已不罕见。这些系统具备自动变道、自适应巡航、自动泊车等能力，极大提升了驾驶便利性。部分车主甚至将这些功能误认为是“完全自动驾驶”，在行驶过程中放松警惕，甚至出现双手脱离方向盘、低头看手机等危险行为。这种对智驾系统的过度依赖，不仅反映了用户认知的偏差，也折射出当前监管体系在应对新兴技术风险方面的无力。

事实上，当前多数国家和地区对智驾系统的监管仍处于探索阶段。相关法规往往滞后于技术发展，缺乏对智能驾驶系统功能边界、使用场景、责任归属等方面的明确规定。例如，一些国家虽然出台了关于自动驾驶的初步政策，但这些政策多集中于技术测试和道路准入，对于车辆投入使用后的使用规范、用户教育、事故责任划分等问题，仍缺乏系统性的法律支持。

与此同时，智驾系统本身也存在一定的技术局限性。目前市场上的多数系统仍属于辅助驾驶范畴，其感知、决策和执行能力在复杂交通环境中仍存在盲区。例如，在极端天气、突发路况或道路标识不清的情况下，系统可能无法做出正确判断，导致安全隐患。然而，部分厂商在宣传过程中模糊了“辅助驾驶”与“自动驾驶”的界限，甚至使用“自动驾驶”“全场景覆盖”等误导性术语，进一步加剧了消费者的误解。

监管滞后还体现在对数据安全与责任认定的缺失上。智能驾驶系统运行过程中会产生大量行车数据，包括车辆状态、环境感知、驾驶行为等信息。这些数据在事故调查、责任划分中具有关键作用。然而，目前尚无统一的数据标准和共享机制，企业在数据采集、存储、调取等方面各行其是，导致在发生事故时难以快速获取有效证据，进而影响责任的清晰界定。

此外，现有的交通管理法规也尚未完全适应智能驾驶的普及趋势。传统交通法规主要针对人类驾驶员制定，而面对“人机共驾”甚至“无人介入”的情况，如何界定责任、如何执行处罚，都成为新的难题。例如，在一起由智驾系统判断失误导致的交通事故中，究竟是车主操作不当，还是系统设计缺陷，抑或是地图数据更新不及时，这些问题的厘清往往需要跨部门、跨领域的协同调查，而目前多数国家尚未建立相应的协调机制。

更值得警惕的是，部分企业在推动技术商业化的过程中，存在“先上车、后补票”的急功近利心态。为了抢占市场先机，一些厂商在系统尚未经过充分验证的情况下就推向市场，而监管部门在面对企业快速迭代的产品时，缺乏有效的评估和准入机制。这种“技术先行、监管滞后”的格局，使得潜在风险在无形中被放大。

要破解这一困局，必须从多个维度入手。首先，政府应加快完善智能驾驶相关法律法规，明确系统功能边界、使用场景、责任划分等核心问题。其次，应建立统一的数据标准和事故调查机制，确保在发生事故时能够迅速调取数据、厘清责任。第三，加强对消费者的教育与引导，提升公众对智驾系统的理性认知，避免盲目依赖。此外，监管机构还应与技术企业、科研机构建立长效合作机制，推动技术标准的制定与更新，确保技术发展始终处于可控范围内。

智能驾驶无疑是未来交通的重要方向，但技术的进步不能以牺牲安全为代价。只有在监管与技术同步推进、协同发展的前提下，才能真正实现“以人为本”的智能出行愿景。否则，技术的每一次飞跃，都可能成为安全隐患的放大器。