随着人工智能和自动驾驶技术的飞速发展，智能驾驶系统（以下简称“智驾系统”）正逐步从实验室走向现实道路。然而，在这一过程中，技术滥用与安全边界管理的问题日益凸显，成为制约其大规模应用和公众信任的关键因素。

智驾系统的核心在于其能够通过传感器、算法和决策模块实现对车辆的自主控制。然而，技术的进步并不等同于安全的保障。在一些实际案例中，用户出于对技术的盲目信任，将智驾系统当作“完全自动驾驶”使用，忽视了其仍处于辅助驾驶阶段的本质。这种误用不仅违反了系统设计初衷，也大大增加了交通事故的风险。例如，有车主在高速公路上开启自动驾驶功能后离开驾驶座位，导致车辆失控，酿成严重后果。这些事件反映出当前公众对智驾系统的认知存在偏差，同时也暴露出技术推广过程中安全教育和用户引导的缺失。

另一方面，智驾系统的安全边界管理问题也日益突出。所谓“安全边界”，指的是系统在何种条件下可以安全运行，以及在哪些场景下必须交由人类驾驶员接管。目前，大多数智驾系统在应对复杂路况时仍存在局限，例如在恶劣天气、突发道路施工、非标准交通标志等情况下，系统可能无法做出正确判断。这种边界模糊性不仅影响了系统的可靠性，也对车辆制造商提出了更高的技术要求。如何在不同环境条件下精准识别系统能力边界，并在必要时及时提醒驾驶员接管，是当前亟需解决的技术难题。

此外，企业在推广智驾系统的过程中，也存在一定程度的技术夸大和营销误导。部分厂商在广告宣传中使用“自动驾驶”“无需干预”等词汇，容易让消费者误以为车辆具备完全自动驾驶能力。这种误导性宣传不仅加剧了技术滥用的风险，也对行业监管提出了挑战。监管部门应加强对智驾系统功能描述的规范，要求厂商在产品说明中明确标注系统的使用限制和安全提示，以减少用户误用的可能性。

从法律层面来看，目前我国尚未形成完善的智能驾驶责任认定机制。一旦发生交通事故，如何界定是系统故障、用户误用还是两者共同作用的结果，仍缺乏清晰的法律依据。这种责任模糊状态不仅影响事故处理的效率，也阻碍了智驾系统的进一步普及。因此，建立健全智能驾驶相关法律法规体系，明确技术使用边界与法律责任划分，已成为推动行业健康发展的重要前提。

与此同时，技术本身也在不断演进。为了提升系统的安全边界识别能力，越来越多的厂商开始引入多模态感知技术、强化学习算法和实时数据更新机制。通过融合激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多种传感器信息，系统能够更全面地感知周围环境；通过深度学习算法不断优化决策模型，系统在复杂场景下的应对能力也逐步提升；而借助云端数据同步，系统可以实时更新地图信息与驾驶策略，从而更好地适应动态变化的道路条件。

然而，技术的进步并不能替代制度和管理的完善。在推动智驾系统发展的同时，政府、企业和社会各界需要共同努力，构建一个涵盖技术标准、法律法规、用户教育和监管机制在内的综合管理体系。只有这样，才能真正实现智能驾驶技术的安全落地，避免技术滥用带来的潜在风险。

综上所述，智驾系统在带来出行便利的同时，也伴随着技术滥用和安全边界管理的现实挑战。要实现其可持续发展，既需要技术层面的持续创新，也需要制度层面的不断完善。唯有在技术、法律与社会认知之间建立起良性互动，才能让智能驾驶真正成为安全、可靠、值得信赖的未来出行方式。