近年来，随着人工智能、大数据和物联网技术的快速发展，智能驾驶技术正以前所未有的速度推进，逐步从概念走向现实。从高级辅助驾驶系统（ADAS）到全自动驾驶汽车，智能驾驶正在重塑人们的出行方式和交通生态。然而，在享受技术带来的便利与效率的同时，我们也不得不正视一个严峻的问题：随着智能驾驶依赖程度的不断加剧，其背后隐藏的安全边界隐患正日益凸显。

智能驾驶的核心在于感知、决策与执行三大系统的高度协同。这些系统依赖于复杂的传感器网络、深度学习算法以及强大的计算平台。然而，技术的先进性并不等同于绝对的安全性。事实上，任何一项技术都存在其适用边界，而智能驾驶技术的边界恰恰是当前最容易被忽视的环节。一旦超出这些边界，系统可能无法做出正确判断，从而引发严重后果。

首先，感知系统的局限性是智能驾驶安全边界问题的重要体现之一。目前主流的智能驾驶系统依赖于摄像头、雷达、激光雷达等多种传感器来获取环境信息。然而，这些传感器在极端天气（如暴雨、大雪、浓雾）或复杂路况下，可能出现误判或失效。例如，某些自动驾驶系统在夜间或低能见度条件下，无法准确识别行人或静止障碍物，从而导致碰撞事故。这说明，智能驾驶系统的感知能力并非“无所不能”，在特定场景下仍存在明显盲区。

其次，决策系统的算法逻辑也存在一定的局限性。虽然深度学习和强化学习等技术在不断提升智能驾驶的“判断能力”，但这些算法本质上仍基于训练数据和预设规则。当遇到训练数据中未曾出现的罕见情况时，系统可能无法做出合理反应。例如，在某些“道德困境”场景中，自动驾驶系统需要在极短时间内做出选择：是优先保护车内乘客，还是优先避免伤害行人？这种伦理难题目前尚无统一答案，而算法的决策机制往往缺乏足够的灵活性和透明度，这也加剧了公众对智能驾驶安全性的质疑。

此外，智能驾驶系统的执行环节同样存在风险。即便感知和决策系统工作正常，执行机构（如转向、制动系统）的响应速度和精度也直接影响最终的安全性。在高速行驶过程中，毫秒级的延迟或微小的误差都可能引发严重后果。而目前许多智能驾驶系统仍处于L2或L3级别，需要驾驶员在特定情况下接管车辆控制。然而，现实中，部分用户过度依赖自动驾驶功能，导致在系统提示接管时反应迟缓甚至完全无反应，进一步放大了安全隐患。

更值得警惕的是，随着智能驾驶技术的普及，人们对其的依赖程度也在不断加深，甚至出现了“技术盲信”现象。部分用户在使用辅助驾驶功能时，错误地认为车辆可以完全自主应对所有交通状况，从而放松警惕，甚至在驾驶过程中分心或完全放手不管。这种行为不仅违反了智能驾驶系统的使用规范，也极大地增加了事故发生的概率。

要应对智能驾驶依赖加剧带来的安全边界隐患，必须从技术、制度和用户教育三方面入手。在技术层面，应持续提升感知系统的鲁棒性，优化算法模型的泛化能力，并加强执行系统的响应效率。同时，应建立更加完善的安全冗余机制，确保在某一系统失效时，其他系统能够及时介入，保障车辆安全。

在制度层面，政府和行业应加快制定统一的智能驾驶安全标准和测试规范，明确不同级别自动驾驶系统的适用范围和使用边界。此外，应加强对智能驾驶系统的监管，建立事故追溯机制，确保技术发展始终在可控范围内推进。

在用户教育方面，必须加强公众对智能驾驶技术的认知，避免“技术盲信”现象的蔓延。厂商在推广产品时，应明确告知用户各项功能的限制条件，引导其合理使用智能驾驶系统。同时，可通过模拟训练、驾驶教育等方式，提升用户在紧急情况下的应对能力。

总而言之，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，但与此同时，其背后的安全边界问题也日益突出。我们不能因技术的进步而忽视其局限性，更不能让对技术的依赖演变为对安全的漠视。只有在技术不断完善、制度持续健全、用户认知不断提升的基础上，智能驾驶才能真正实现“以人为本”的安全出行愿景。