随着人工智能和自动驾驶技术的迅猛发展，智能驾驶系统（简称“智驾系统”）正逐步走入千家万户。从最初的辅助驾驶到如今的L3甚至L4级别自动驾驶，技术的进步无疑为人们的出行带来了前所未有的便利与效率。然而，随着依赖程度的不断加深，一个不容忽视的问题也逐渐浮出水面：智驾系统依赖过甚，安全边界管理亟待加强。

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。尽管事故的具体原因各不相同，但一个共同点是，驾驶者在很大程度上将控制权交给了系统，而忽视了自身的驾驶责任。这种“技术依赖”现象，反映出当前智驾系统在安全边界管理上的不足，也暴露出用户认知与系统设计之间的脱节。

首先，技术本身尚未完全成熟。尽管各大厂商纷纷推出具备高阶自动驾驶功能的车型，但这些系统大多仍处于“有条件自动驾驶”阶段，即在特定场景下可以实现自动控制，但在复杂或突发状况下仍需人工介入。然而，一些宣传语和使用说明并未明确界定系统的适用范围和限制，导致用户误以为系统具备“完全自动驾驶”能力，从而放松警惕。

其次，人机协同机制存在漏洞。在当前的智驾系统中，驾驶员的角色并未被完全取代，而是转变为“监控者”或“接管者”。然而，这种角色转变并未在设计中得到充分重视。例如，系统在发出接管请求时，往往缺乏足够的预警机制和强制干预手段，导致驾驶员未能及时响应。此外，长时间依赖系统也会降低驾驶员的警觉性和反应能力，形成“认知惰性”，一旦系统失灵，后果不堪设想。

再者，监管与标准体系滞后。目前，全球范围内对于智能驾驶系统的监管仍处于探索阶段。各国在技术标准、责任划分、数据共享等方面尚未形成统一规范。在我国，虽然已有《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范（试行）》等文件出台，但在具体实施层面仍存在监管盲区。特别是在事故责任认定方面，现行法律体系仍以“人为驾驶”为前提，难以有效应对自动驾驶带来的新挑战。

此外，用户教育与认知普及不足也是问题的重要根源。许多消费者对智能驾驶的理解仍停留在“炫技”层面，缺乏对其工作原理、局限性和使用风险的深入了解。部分厂商在推广过程中，也倾向于强调技术亮点，而弱化使用限制，导致用户形成错误预期。这种信息不对称不仅增加了事故风险，也影响了公众对智能驾驶技术的信任度。

要解决这些问题，首先应从系统设计入手，强化安全边界管理。厂商应明确界定智驾系统的适用场景和功能边界，并在系统中嵌入更智能的接管提示机制，例如通过多模态交互（视觉、听觉、触觉）提高驾驶员的响应效率。同时，应引入更严格的“接管失败”应对机制，如自动减速、靠边停车等，以最大限度降低风险。

其次，政策制定者应加快完善相关法规体系。建议建立以“系统责任”为核心的法律框架，明确在不同自动驾驶级别下，制造商、软件供应商、驾驶员等各方的责任边界。同时，推动建立统一的事故数据共享平台，为技术改进和监管提供数据支撑。

在行业层面，应加强自律与标准建设。企业应主动承担社会责任，在产品宣传中避免夸大其词，确保用户能够正确理解系统的功能与限制。行业协会可牵头制定统一的技术标准和服务规范，推动形成良性竞争环境。

最后，公众教育与科普工作也不可或缺。应通过多种渠道加强对智能驾驶技术的科普宣传，提高公众的安全意识和风险认知。特别是对于新购车用户，应在购车环节进行系统的使用培训，确保其能够正确、安全地使用智驾功能。

总而言之，智能驾驶技术的发展方向无疑是正确的，其带来的效率提升和出行变革值得期待。但技术的进步不能以牺牲安全为代价。唯有在技术、政策、行业与公众之间建立起清晰的责任边界和协作机制，才能真正实现“智驾”与“安全”的双赢。未来，我们期待看到一个更加成熟、更加负责任的智能驾驶生态系统的诞生。