一台問界M7的碰撞，撞出了人們對AEB功能的一些思考。

最開始，部分消費者在經過品牌、銷售人員宣傳之後，對AEB的概念逐漸形成了一個不那麽全面的認知，比如開車過程中前方出現了障礙物，即使駕駛員沒踩刹車，AEB也會幫助駕駛員完成刹車動作。其實說的直白一些，AEB就是自動緊急制動系統，依托于感知硬件的數據，來感知車身周圍的環境情況，如目標距離、速度、大小等，爲AEB系統的決策來提供數據支持的。

而之前比較老的車型的AEB功能，是有局限性的，就是在車輛超過某一速度範圍之後，就無法激活AEB功能的使用了。于是，就有了開頭說的那起事故。有AEB功能，但可能是超過了刹停的速度限制，于是就沒能激活這個功能。

但現在隨著技術的進步，AEB功能也在不斷升級，後續是否能夠避免這種情況的發生？

從華爲開始，問界M5的AEB刹停時速達到了50km/h，到了問界M7上是90km/h後續改款之後升級到了120km/h的刹停時速，而且都是對靜態物體的刹停速度。之後，小米SU7的AEB刹停時速，達到了135km/h的時速。顯然，更高的刹停時速，已經成了汽車行業卷AEB功能的一個方向。

那麽，AEB刹停時速主要取決于什麽？

首先，是系統設計和技術規格。AEB系統的設計和技術規格決定了其能夠處理的最大速度範圍，不同的系統，可能具有不同的速度限制，這取決于其傳感器、控制算法和制動系統的能力。也就是說，技術規格決定了它的性能上限，而後這套系統的核心，就是傳感器性能。

由于AEB系統是依賴于傳感器來檢測前方道路的情況和潛在碰撞危險的，所以，傳感器的性能，如探測距離、分辨率和響應速度，將直接影響系統能夠識別的最大速度和准確性。這裏主要是前向的雷達、攝像頭以及激光雷達等。

然後才是決策算法，這是根據傳感器提供的信息來判斷的後續行爲，判斷是否需要啓動緊急制動。算法的設計和優化，將影響系統在不同速度下的決策准確性和響應速度。然後，最後才是制動系統的操作。

所以現在基本可以清晰的認識到，隨著感知設備的升級叠代之後，與刹停最高時速是會有直接影響的。

理論上來講，感知硬件和AEB的關系：

像素更高的攝像頭可以捕捉更多的圖像細節，從而提高障礙物檢測的准確性和速度；

更准確的檢測意味著AEB系統可以更早、更准確地預測可能的碰撞，並提前進行刹車；

使用高像素攝像頭會提高AEB的刹停時速，因爲它能夠更早地識別出障礙物，並且開始啓動刹車程序。

當然，與之匹配的AEB系統算法是必須要優化的，才能讓整套系統更快的依托于傳感器數據做出決策。優化的算法，可以減少誤報、漏報的可能性，提高刹車的准確性和及時性。這也是之前小鵬汽車所擔心的，如果把刹停時速範圍做寬，那麽高速域下出現誤刹車的情況，對行車安全反而不是一件好事。

現階段，除了攝像頭，還得融合其他類型的傳感器數據，如毫米波、超聲波、激光雷達等，來提供更全面的環境感知信息。多傳感器融合技術可以提高AEB系統的可靠性和穩定性，提高了在複雜環境下工作的准確性。

現階段的AEB功能，大部分都會配合著高階的輔助駕駛來一起使用，所以它的刹停時速的上限，也被拉高了。例如，小米SU7的AEB刹停時速，已經做到了最高135km/h的時速，而這就是要和智能駕駛功能，配合使用，才可以做到高時速的AEB刹停功能。

爲什麽說，高階智能駕駛配合AEB，能做到更高的刹停速度？

首先要理解，高階智能駕駛所謂的高階，是什麽。這裏可以理解爲它的功能和配置都更好，相對于只有AEB功能的車型來說，有了更高清的攝像頭，有了測距更長的激光雷達，而此時在普通的AEB配置上作爲主要核心收集數據使用的毫米波雷達、超聲波雷達、低像素攝像頭等配置，都變成了“輔助”配置。

歸根結底，一個前提條件，就是有高階輔助駕駛功能的做融合感知更強。

從傳感器特性說起，激光雷達現在又探測距離150米、200米左右的産品，原理是通過發射激光並測量反射回來的時間來精確計算距離和速度，對三維空間的感知能力強，不受光線影響。但弱點就是對遠距離的探測，有一定局限性。而攝像頭的特性，是依靠視覺識別技術來解析圖像，成本低，而且探測距離比激光雷達遠，但會受到光線、天氣因素的影響更大一些。

所以，更好的AEB功能是要做數據融合的。

現階段車輛安全系統中，激光雷達和攝像頭的數據通常會被融合使用，可以提高感知的准確性和可靠性。然後，數據融合算法會綜合兩種傳感器的信息，來做出更全面的環境感知結果。再到決策層，在AEB的決策過程中，沒有明確的“決策權”分配給激光雷達或攝像頭；而是系統會根據兩種傳感器提供的數據，以及預設的算法和邏輯，來綜合判斷是否需要觸發緊急制動。所以，有了更高級的感知硬件之後，就會帶來更精准的判斷信息。

例如，在某些場景下，激光雷達可能因爲其精確的測距能力而更具決策影響力，比如在逆光、低光的環境或惡劣天氣中。而在其他場景下，如識別行人、車輛類型或交通信號時，攝像頭的視覺識別能力可能更爲重要。

在有了更好的感知融合之後，高階輔助駕駛的幫助是什麽？

其實在高速域下，AEB的工作前是依靠輔助駕駛功能來減速的，降到AEB的工作範圍內，AEB才開始決策是否要刹停車輛，而配備有高階智能輔助駕駛的車輛，一旦需要AEB做出決策的時候，車速應該已經基本降到了可控範圍內。當然，也有像小米SU7一樣的AEB策略，可能它的AEB軟件算法調的更加靈敏，當然這也需要感知硬件+制動硬件的性能同樣出色，才能在高速域下做出准確、快速的反應。

所以，是不是意味著高階硬件上車之後，AEB的效果就更好？理論上是這麽回事，但，再好的硬件，配合不上好的軟件算法和策略的話，也等同于不能發揮它們的全部實力。