2025年3月29日，一辆搭载NOA智能辅助驾驶系统的小米SU7在安徽高速上发生碰撞爆燃，车门锁死、3人遇难的惨剧。这场事故不仅暴露了智能驾驶技术的潜在风险，也为其他智能化设备（如无人扫地车）的普及敲响警钟，技术能否在提升效率的同时，安全的代价能否承受？当“智能化”遭遇现实拷问，环卫数智网作为环卫数智化转型的观察者，我们不妨以这一事件为镜，剖析无人扫地车在环卫作业中的应用逻辑、安全风险隐患与破局之道。

  3月29日晚，安徽池州G0321德上高速发生小米SU7碰撞起火事故，致三人死亡。4月1日，小米公司及其创始人雷军均对这起事件做出回应。不过由于目前案件仍在调查过程中，事故原因和最后的责任归属尚不明确。但本次事故所引发的关于智能驾驶技术的应用，还是再一次引发了全民关注。

  从2024年下半年开始，环卫无人扫地机的应用项目慢慢的变多，无人扫地车的“效率神话”与真实需求到底真实情况如何呢？

  无人扫地车的核心优点是24小时不间断作业、精准路径规划及低人力依赖。使环卫作业从“人力扫街”到“AI巡逻”发展，进而达到解放人力的目的。据传某试点城市通过部署无人车队，环卫成本降低40%，这是否真实或许只有企业自己明白了。

  但是，从目前运行中的项目来看，无人扫地车使用场景适配依然有所限制，与高速行驶的汽车不同，无人扫地车多运行于限速15km/h以下的封闭园区、广场或半开放道路作业，风险等级相比来说较低。但即便如此，突发障碍（如突然闯入的行人、宠物）仍需系统具备毫秒级响应能力。

  3月某日，本人亲自在深圳龙岗区某街道办前广场，路遇一无人扫地车正在作业，人站立在车头的时候，扫地车停车并停止作业，没有绕行动作，当人向侧边跨步时，扫地车启动作业，并稍微变向后前行，扫刷从本人脚面上扫过。观察作业后的路面，除一堆狗粪被挂花了表面外，表面灰尘和砖缝里的杂物基本没有扫过的痕迹。安全和作业质量似乎并不像宣传的那么如意啊！

  无人扫地车的应用，安全挑战三重难关亟待解决。避障算法的“生死1秒”技术需要绝对可靠，小米SU7事故中，系统从发出警示到碰撞仅2秒，驾驶员反应时间不足。无人扫地车同样面临类似考验，若激光雷达或摄像头误判障碍物（如塑料袋与石块难以区分），是否会导致设备急停或偏离路径？再比如上面本人案例中误判离开时间而扫刷扫到脚面的情况。当前行业普遍采用“多传感器冗余+AI学习”应对，但极端案例仍需警惕。

  事故车辆“车门锁死”的致命问题，映射出智能设备的断电保护缺陷，应急机制存在不足，无人扫地车虽无人员乘坐，但需预设紧急制动、自动报警、远程解锁等机制。例如，某厂商设计“双电路冗余系统”，即使主控失效，仍可通过备用模块触发停机并发送定位求救信号。特别是当某个设备或者是程序损坏或出错的时候会不会像人出现精神失常一样，而横冲直撞呢？

  在小米事件中，家属质疑小米“未主动联系、数据公开滞后”，凸显智能设备事故后责任认定的复杂性。道出了人机协作的责任边界与信任危机问题。无人扫地车若在作业中碰撞行人，责任归属（运营商、算法供应商或管理方）需通过数据黑匣子、保险机制与法规明确划分，避免“技术背锅”或“监管真空”。

  随着AI智能的发展，无人扫地车的应用会慢慢的变多，应用场景也会慢慢的宽泛。安全与效率的“动态平衡”，一段时间内将会是思考的重点。

  从“功能优先”到“安全兜底”，是技术迭代的关键，比如对关键系统（如制动、通信）的多重备份。通过百万级虚拟场景训练算法，覆盖落叶、积水、夜间低光照等环卫常见干扰因素的仿真测试。

  无人扫地机运营商可建立实时数据平台，并进行数据公开与引导公众参与，向管理部门公开作业日志、故障记录，作业全景视频等，甚至允许公众扫码查看设备状态，消解小米事故中，行车数据舆论质疑的“黑箱焦虑”。

  加快行业标准制定与保险创新，出台无人环卫车传感器精度、响应速度、应急协议，作业规范等技术规范。推动各类保险的购买与推动“技术责任险”，将算法可靠性纳入承保范围，分散风险。

  小米SU7的悲剧警示我们，智能化不是“无人化”，而是“更谨慎的人机共治”。无人扫地车的未来，不应止步于“替代人力”，而需在每一次转向、每一次避障中，让技术对生命保有敬畏。唯有如此，才能行稳致远。

  互动话题：你所在的城市是否有无人扫地车作业？遇到了哪些槽点？欢迎大家留言讨论！

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