近年来，随着人工智能与传感技术的飞速发展，智能驾驶技术逐渐从实验室走向大众视野。然而，在技术尚未完全成熟、监管体系尚未完善的情况下，智能驾驶技术的滥用与安全边界的忽视，正在引发一系列严重的社会问题与安全隐患。

首先，智能驾驶技术的滥用主要体现在用户对技术能力的误判与过度依赖上。目前市场上的多数智能驾驶系统仍处于L2或L3级别，这意味着系统在某些特定场景下可以接管车辆控制，但仍需驾驶员保持注意力并随时准备接管。然而，不少用户出于对技术的信任或对便利性的追求，错误地认为车辆可以完全自主驾驶，从而在驾驶过程中从事与驾驶无关的行为，如使用手机、睡觉，甚至离开驾驶座位。这种行为不仅违反了技术使用的基本规范，也直接增加了交通事故的风险。

更令人担忧的是，部分汽车制造商为了提升产品竞争力，在宣传中模糊了技术边界，过度强调“自动驾驶”概念，而未明确告知消费者系统的局限性。这种信息不对称加剧了用户对智能驾驶技术的认知偏差，进一步助长了技术的滥用。例如，一些厂商在广告中使用“自动驾驶”一词，却未明确指出系统无法应对复杂路况或极端天气，导致消费者误以为车辆具备全场景自主驾驶能力。

其次，安全边界的忽视主要体现在技术部署与监管机制的滞后上。一方面，智能驾驶技术的研发企业往往追求技术的快速落地与商业化应用，忽视了系统在极端情况下的稳定性与安全性。例如，部分自动驾驶系统在面对突发路况、道路施工或行人异常行为时，反应迟缓或判断失误，导致事故的发生。另一方面，政府监管部门尚未建立完善的智能驾驶测试与准入标准，导致市场上存在大量未经充分验证的技术产品。这种监管缺位使得技术滥用的风险进一步放大。

此外，智能驾驶技术的滥用还可能引发一系列社会伦理问题。例如，在发生交通事故时，责任归属问题变得尤为复杂。如果事故是由系统故障引起，责任应由制造商、软件供应商还是车主承担？这一问题目前尚无统一的法律框架予以明确。在责任认定模糊的情况下，受害者权益难以得到有效保障，同时也可能阻碍智能驾驶技术的健康发展。

与此同时，智能驾驶系统的数据安全问题也不容忽视。智能驾驶车辆在运行过程中会收集大量实时数据，包括道路环境信息、车辆运行状态以及用户行为数据等。这些数据一旦被恶意利用，可能导致用户隐私泄露、交通信息被篡改，甚至引发公共安全事件。然而，目前许多厂商在数据加密、访问权限管理等方面仍存在明显短板，数据安全防护体系尚未健全。

从技术发展角度看，智能驾驶技术的滥用与安全边界的忽视，本质上是技术进步与社会适应之间存在脱节的表现。一方面，技术的快速发展推动了智能交通的变革；另一方面，公众认知、法律制度、基础设施等方面的滞后，使得技术应用过程中暴露出诸多问题。要实现智能驾驶技术的安全、有序发展，必须从多个维度入手，构建完整的生态体系。

首先，企业应加强技术透明度，明确告知用户系统的功能边界与使用限制，避免误导性宣传。同时，应加大对用户教育的投入，提升公众对智能驾驶技术的理性认知。其次，政府应加快制定智能驾驶相关的法律法规，明确责任划分、数据安全标准与测试准入机制，确保技术应用在合法合规的框架内推进。此外，行业应加强自律，推动建立统一的技术标准与安全评估体系，提升整体行业的技术水平与安全能力。

综上所述，智能驾驶技术的滥用与安全边界的忽视，已对交通安全、法律责任与社会伦理构成现实威胁。唯有在技术创新与制度建设并重的前提下，才能真正实现智能驾驶技术的安全落地与可持续发展。未来，只有在技术、法律、伦理与公众认知之间形成良性互动，智能驾驶才能真正为社会带来便利与福祉。