近年来，随着人工智能、大数据、传感器技术的快速发展，智能驾驶技术正逐步走向成熟。越来越多的汽车制造商将智能驾驶功能作为产品的重要卖点，消费者对自动驾驶技术的接受度也在不断提升。然而，随着对智能驾驶依赖程度的上升，其背后潜藏的安全隐患也日益凸显。如何在技术进步的同时，建立起完善的安全边界管理体系，已成为当前智能交通领域亟需解决的重要课题。

智能驾驶技术的核心在于通过算法和传感器实现对车辆行驶环境的感知、决策和控制。在理想状态下，智能系统可以减少人为操作失误，提高行车安全。然而，现实道路环境复杂多变，极端天气、突发状况、道路施工等不可预见因素常常超出系统预设的处理范围。一旦系统判断失误或反应迟缓，极易引发交通事故。近年来多起涉及智能驾驶车辆的事故表明，过度依赖自动驾驶系统而忽视人工干预，已经成为新的安全隐患。

当前，智能驾驶的安全管理主要依赖于技术厂商的自我约束和行业标准的引导。然而，由于缺乏统一的监管机制和明确的法律界定，企业在技术推广过程中往往更注重功能的先进性，而忽视了对安全边界的清晰设定。例如，部分厂商在宣传中使用“自动驾驶”“全自动驾驶”等词汇，容易误导消费者认为车辆可以在任何环境下完全替代人类驾驶，这种信息不对称进一步加剧了用户对智能系统的过度信任。

与此同时，智能驾驶系统的边界问题也日益突出。所谓“边界”，既包括技术能力的边界，也包括使用场景的边界。技术上，目前的智能驾驶系统大多基于特定训练数据和算法模型，面对未曾训练的复杂环境时，其判断能力存在局限。例如，在夜间低能见度、雨雪天气或道路标线模糊的情况下，系统识别能力可能大幅下降。而在使用场景方面，部分消费者在高速公路上开启自动驾驶功能后，长时间脱离方向盘操作，甚至出现睡觉、看手机等危险行为，严重挑战了智能系统的安全边界。

要有效应对这一问题，首先需要建立科学、透明的技术评估体系。政府和行业组织应联合制定统一的智能驾驶功能测试标准，明确不同级别自动驾驶系统的能力范围和适用场景。同时，应推动建立第三方安全认证机制，确保智能驾驶系统在投放市场前经过严格验证。此外，对于已经上路的智能驾驶车辆，应建立动态监测和数据反馈机制，及时发现潜在风险并进行系统升级。

其次，用户教育和使用规范同样至关重要。厂商在推广智能驾驶功能时，应避免使用夸大性宣传用语，同时在车辆使用手册和用户界面中明确提示系统的局限性和使用注意事项。例如，可以在系统启动时通过语音或视觉提示提醒用户保持注意力，并在检测到用户长时间未操作方向盘时自动降级或关闭自动驾驶功能。此外，交通管理部门也应加强对公众的科普宣传，提升用户对智能驾驶技术的理性认知，避免盲目依赖。

法律制度的完善也是保障智能驾驶安全的重要一环。目前，我国在智能驾驶领域的立法尚处于探索阶段，相关责任认定、事故处理、数据保护等方面仍存在法律空白。应尽快出台针对智能驾驶的专项法规，明确车辆制造商、系统开发者和用户之间的责任划分，建立以“人机协同”为核心的责任机制，确保在发生事故时能够依法追责并保障受害者权益。

最后，智能驾驶技术的发展不能脱离社会伦理的考量。随着系统自主决策能力的增强，如何在紧急情况下做出最优选择，也成为技术伦理的重要议题。例如，在无法避免碰撞的情况下，系统应优先保护车内乘客还是行人？这类问题不仅涉及技术实现，更关乎社会价值观的取向。因此，在技术开发过程中，应引入伦理专家和社会学研究者参与系统设计，确保智能驾驶的发展方向符合公众利益。

总而言之，智能驾驶技术的快速普及为交通出行带来了前所未有的便利，但同时也对安全管理提出了更高要求。面对日益上升的依赖趋势，唯有通过技术评估、用户教育、法律保障和伦理引导等多维度协同，才能真正构建起科学、可控的安全边界管理体系，推动智能驾驶在安全与效率之间实现良性发展。