随着智能网联汽车加快普及，辅助驾驶系统的真实使用强度与安全边界正成为社会关注的焦点：一方面，用户对长途驾驶、城市通勤、停车等高频场景的便利性需求不断上升；另一方面，复杂路况、夜间行车及突发风险对系统可靠性提出更高要求。鉴于此，企业发布年度出行报告，既是对技术与产品成熟度的阶段性呈现，也为行业监管、公众认知与产业迭代提供了可参考的样本。 从数据看，理想汽车报告中披露，截至2025年其辅助驾驶累计用户150.5万人，累计行驶里程达60亿公里，其中全年辅助驾驶里程30.7亿公里，辅助驾驶用户活跃率为99.5%。使用强度上，年度单日辅助驾驶里程超过1000公里的记录出现36643次，单个用户最长辅助驾驶里程达11.9万公里。人机交互与个性化方面，语音指挥累计使用1225.4万次，用户驾驶偏好记忆累计20.1万次。多项指标指向同一趋势：辅助驾驶正从“尝鲜”走向高频、长周期的日常使用，产品是否“稳定可用、持续可靠”正成为用户决策的重要依据。 推动高频使用的原因，既来自供给侧能力提升，也来自需求侧场景扩张。供给侧上，车载感知、控制与软件迭代让系统高速、快速路等相对规则场景覆盖更广；语音交互与偏好学习降低操作门槛，提升连续使用意愿。需求侧上，家庭用车出行半径扩大、跨城自驾与城市拥堵并存，长时间驾驶带来的疲劳管理需求上升，促使用户更愿意合适场景下启用辅助功能。同时，车企以报告形式公开关键指标，也有助于形成更清晰的用户预期，减少对功能的过度想象或误用空间，推动辅助驾驶回归“驾驶辅助”的定位。 安全能力是辅助驾驶能否“常用”的基础。报告披露，理想汽车主动安全功能全年避免潜在事故821.8万次，历史累计避免潜在事故1253.1万次；其中，全年避免夜间潜在事故148.3万次，避免极端烈性事故（含自动紧急避让）1.6万次。对行业而言，这类数据的意义在于提示风险分布：夜间与极端工况往往是事故高发区，也是算法、感知与执行链路更易遭遇挑战的场景。若企业能在这些场景中持续提升预警与紧急处置能力，将在安全口碑与产品信任度上形成优势；，也更需要严格的验证体系、更清楚的能力边界说明以及更有效的用户教育。 泊车能力则是衡量“落地效果”的另一项指标。报告显示，智能泊车全年使用1.3亿次，园区内泊车自主寻路全年使用1280.2万次。泊车场景低速、高频且结果可感知，用户反馈更直接、上手门槛相对更低，更容易形成规模化应用。泊车能力的普及不仅能缓解城市停车压力，也为更复杂的城市场景能力迭代积累数据与工程经验。但需要强调的是，泊车与园区行驶仍会涉及行人、非机动车与遮挡等复杂因素，功能推广应明确场景适用条件与驾驶员注意义务，避免将便利性误解为“脱手脱管”。 从产业影响看，报告所反映的高活跃度与高使用次数，意味着智能化竞争正从“配置比拼”转向“体验与安全的系统能力”。随着用户规模扩大，仅靠宣传口号难以建立长期信任，企业需要在产品迭代、质量控制、数据闭环与服务保障上形成可持续的能力。同时，行业也有必要更完善统一的术语体系与评价方法，加强对功能命名、能力边界与风险提示的规范，推动形成可对比、可验证的客观指标，减少消费者在不同车型、不同版本之间的信息不对称。 就对策建议而言：一是企业应持续强化安全冗余设计与极端场景验证，提升紧急制动、避让等关键功能的可靠性；二是完善用户培训与提示机制，把“何时能用、如何正确用、何时必须接管”讲清楚；三是建议行业在数据披露上逐步标准化，围绕里程、触发率、接管率、事故与险情定义等形成更一致口径，便于社会监督与理性比较；四是与保险、道路管理等领域加强协同，让技术带来的安全收益更好转化为社会层面的风险降低。 展望未来，随着国内智能网联汽车产业链持续成熟，辅助驾驶将进一步从高速场景向更复杂的城市道路渗透，竞争焦点也将更多落安全冗余、系统稳定性、交互易用性与持续服务能力上。理想汽车上，此前披露其累计交付已突破150万辆，截至2025年12月31日历史累计交付量为1,540,215辆。更大的保有量意味着更丰富的真实道路样本，也意味着更高的责任要求：在规模扩张的同时，需要以更严谨的安全治理与更透明的功能边界守住底线。
理想汽车辅助驾驶系统交出的成绩单，表明了其技术积累，也反映了市场的使用反馈。60亿公里的累计行驶里程、99.5%的用户活跃率、821.8万次的事故预防，这些数字对应的是数百万用户在日常出行中的真实使用。随着智能驾驶技术演进与应用场景拓展，辅助驾驶正逐步成为现代出行的重要配置。下一阶段，行业要解决的核心仍是“在安全前提下提升能力”：如何深入提高系统智能化水平，如何在更复杂路况与场景中保持稳定表现，将成为持续竞争的关键。理想汽车等企业的持续实践，也为行业提供了可观察、可对照的参考。