关于 AEB 的论战，终于从隔空交流发展到了真刀真枪的比试阶段。
最近几天，在何小鹏与余承东关于「友商 AEB 99%造假」和「车企一把手不懂 AEB」的轮番口水战之下，AEB 这个以往并不被关注的辅助驾驶功能一时间成了行业焦点，各家车企高管也纷纷下场。
眼看着这轮舌尖大战要消弭于各说各话的官方科普之下，11 月 7 日晚，懂车帝直播黑夜环境下的 AEB 实测，又拉回了高潮。
我们先来看一下这次测试的结果：
作为最基础的辅助驾驶功能，AEB 自动紧急制动可以说是危险发生前的「临门一脚」——帮驾驶员把车刹住。从懂车帝给出的测试结果来看也很简洁明了：a. 是否刹停；b. 刹停时速 。
因此，很多人看到这个测试结果的第一反应就是：小鹏没刹住；第二反应就是：AEB 刹停速度越快越好。
关于前者，何小鹏本人在朋友圈的回应已经在网络上衍生出了无数种解读。
关于后者，眼看着 AEB 从不被关注的交流站到舞台中央，又再一次被误解，不禁想问，「是否刹车」和「刹停速度」，两个简单的指标真的能完全代表 AEB 么？
随手在网上一搜，有大量关于「车祸时 AEB 没有启动」和「日常开车 AEB 频繁触发不胜其扰」的问题，AEB 这个看起来简单的功能在实际使用中要复杂得多。
因此，我们希望借着这次 AEB 刹不住的问题，从技术的角度来聊聊 AEB 的复杂性，为什么会「刹不住」？我们应该如何评价 AEB 功能的好坏呢？
为什么会「刹不住」？
什么是 AEB？
从原理上来看，AEB 自动紧急刹车系统是通过摄像头、雷达等传感器实时检测前方障碍物距离，将测出的距离与警报距离、安全距离比较，如果距离小于安全距离时，AEB 系统启动，使汽车自动制动；如果介于警报距离和安全距离之间，将给声音、灯管出预警。
简单来说，这个过程与智能驾驶的过程类似：感知目标物——判断是否存在危险——执行制动措施（或预警）。
因此，这个过程中各个环节都可能导致「刹不住」，或者干脆「不刹车」的情况。
在感知环节，传统 AEB 主要依靠毫米波雷达识别目标，但是毫米波雷达擅长检测移动目标，不擅长识别静态物体。如今普遍加入摄像头方案，可识别复杂障碍物，但是恶劣天气或者昏暗环境下影响比较大。如今普遍采用的视觉+雷达融合方案，来提高识别准确率，但是依然存在难以识别或者识别不准确但情况。与自动驾驶可能遇到无限多的小概率场景类似，AEB 对于障碍物的感知和判断也存在海量的 corner case。
一名智能驾驶相关技术人员告诉 GeekCar，各家在做 AEB 功能测试时，通常有 80%的高概率容易复现的场景测试，在封闭场地测试完成；剩下的 corner case，则需要依靠大量里程的道路测试和仿真来实现。
这就是哪吒汽车 CEO 张勇在微博中提到的，「要做的好 AEB 确实难度很高，需要极大里程和样本量的测试。」
因此，各家车企在车主手册中，都明确写出了 AEB 的局限性：急弯、强光、能见度差、传感器被遮挡或者干扰，以及行人是否被部分遮挡、所穿衣服能否对身体轮廓形成清晰的图像、行人与背景对比是否强烈等，都有可能导致 AEB 无法准确识别出目标物，进而不刹车的情况。
不仅如此，由于 AEB 触发时往往时间紧迫，还有可能由于感知融合方案链路更长、响应的延迟长，出现「检测到了，但来不及刹车」的情况。
除了感知环节外，在决策环节，还可能将前方目标物判断为不会造成危险，因此不采取制动。AEB 系统在决定「刹还是不刹」，要做的并不是一道二选一的判断题，而是一道三维平衡题。
相关技术人员告诉 GeekCar，评价一款 AEB 系统的体验通常要考虑三个因素：首先是触发率；其次是误报率；最后是漏触发率。这三点决定了一款 AEB 系统能在遇到危险时及时、准确触发，在没有遇到危险时，不会对用户造成误报的打扰。这三个因素之间，是线性正相关的。也就是，如果一款 AEB 系统的刹停性能越好，灵敏度越高，相应地误报率越高。在日常使用中，这种误报可能让用户不胜其扰。
在有关智能辅助系统的投诉中，AEB 一直是是投诉率最高的一个。前几年，就曾因为大量领克车主反馈 AEB 主动多次误触发，迫使领克将 AEB 灵敏度降低的例子。
因此，也会有品牌为了避免过高误触率影响体验，选择降低刹停灵敏度，这样在前方出现目标障碍物时，就有可能被判断为没有危险，不采取刹车。
AEB 刹停，不是速度越快越好
在懂车帝的评测中，直观地把最大刹停速度作为了排序的指标；随后，腾势销售事业部总经理赵长江也在微博立下了「接下来挑战 80/100/120km 时速」的目标。这让很多人把 AEB 的刹停速度作为衡量这项功能水平高低的指标。但是真的如此么？
目前，各家车企在 AEB 启动的行驶速度范围上并不统一，而且非常宽泛。比如，特斯拉是 5～200km/h；阿维塔和问界采用的华为系是 4～130km/h；小鹏对静止/缓行的行人和车辆是 5～50km/h，运动目标是 5～150km/h。而 Euro-NCAP 和 C-NCAP 通常把 AEB 测试速度限制在 80km/h 之内。之所以这样设置测试上限，是因为 AEB 刹停速度并不是越高越好。
「AEB 高速刹停，从功能安全上可能带来更大的风险，比如造成驾驶员误操作、高速下急刹造成侧翻、导致后车追尾等危险事故。」相关技术人员这样对 GeekCar 说。事实上不只是 AEB，经常被各车企拿来在发布会上宣传的麋鹿测试速度上限也是 85km/h 左右，就是为了避免过高车速下制动、转向带来的危险。
因此，尽管前边提到的各家车企将 AEB 启动的速度范围设置的非常宽泛，但实际运行中，高速情况下通常不会直接刹停。比如当车辆在高速行驶，车速达到 100km/h 以上时，有些车企的 AEB 系统触发后会选择辅助制动，只帮驾驶员快速把车速降低到 60km/h 以下，而不是直接刹停，避免高速下车辆失控。
最后
一直以来，AEB 像一个幕后英雄，它直接影响着紧急情况下的安全性，但它并不是各家车企宣传和关注的焦点。
近年来，AEB 在国内市场的搭载率直线攀升。根据高工智能汽车研究院监测数据显示，截至 2022 年，国内市场乘用车前装标配 AEB 功能占 48.84%，15 万元以上的乘用车，AEB 装载率更是超过 60%。
品牌和消费者对于安全的重视程度，让 AEB 的装载率上升，也让这场关于 AEB 的争论热度如此之高；但同时，AEB 技术本身的复杂性，以及目前行业内各家并不统一的标准，才是让这场 AEB 论战发生的根源。这次懂车帝的 AEB 横评，是一场「来得刚刚好」的测试，让我们在大佬们的口水仗之外，看到技术真刀真枪的较量。
但同时也不得不承认，AEB 本身使用场景的复杂性，导致了评定难度的增加。以 C-NCAP 为例，CNCAP2021 版涵盖了 AEB 车对车、AEB 行人、AEB 二轮车在不同车型、不同环境、不同速度、不同角度下多种测试项，但这也只能覆盖 AEB 使用场景中的 50%常见场景而已。
感知障碍+自动制动，迅速简单的工作逻辑让 AEB 看起来像是一场速战速决的速度之战，但实际上 AEB 更像是一场漫长的越野障碍赛：在漫长、未知的实际使用场景中，准确识别危险，既能提供适时的帮助，也不带来额外的麻烦。
以如今国内车企的内卷程度，大可不必在「刹停速度」这个指标上玩命，「是否刹住」和「刹停速度」只是它众多评价维度中的两个；能否稳定持续地提供高准确率的体验，才是一款 AEB 系统靠得住的关键。这需要的不只是简单的两个指标的 PK，更是在大量测试中不断累计 coner case，不断完善功能。
让不确定性、可能「刹不住」的 AEB 逐渐走向确定性，变得「靠得住」，才能让大家更愿意信任 AEB，甚至在未来信任智能驾驶。