文｜极智GeeTech  

最近，汽车圈的一项“沉默但关键”的技术——自动紧急制动系统（AEB），正从幕后走向台前，即将从“选配”升级为“标配”。

2025年5月，工信部牵头起草的《轻型汽车自动紧急制动系统技术要求及试验方法》公开征求意见，首次将AEB（自动紧急制动系统）从推荐性标准变为强制性标准。

这一政策信号预示着，汽车主动安全技术将从车企的技术储备转变为全民出行的刚性需求，推动行业从“功能堆砌”向“安全实效”深层转型。

AEB技术新规箭在弦上

虽然每家车企都高举着“智驾平权”的大旗，但AEB这类主动安全系统，目前在我国的整体装配率不足60%。乘联会最新统计显示，8万元以下的入门级车型，AEB装配率仅为2.6%。不过，这种“安全配置奢侈品化”的现象将随着强制国标的实施而终结。

新规要求，所有M1类乘用车和N1类轻型货车必须标配AEB，这使得覆盖车型基数增加30%，意味着每年将有近2500万辆新车需安装AEB系统。

“M1类汽车”指至少具有四个车轮或三个车轮，总质量超过1吨，核载人数不超过9人的载客汽车。“N1类汽车”指总质量不超过3.5吨的载货汽车，车型主要以盲窗式厢式面包车和微型载货车为主。

AEB强制国标不仅在技术指标上全面对标国际UN-R152法规，还考虑到中国道路环境复杂，要求在20至60km/h的速度区间内，系统必须能够识别并应对行人、自行车以及踏板式两轮摩托车等弱势道路使用者在横穿情形时具备快速响应能力。同时，夜间及低能见度环境测试成为必选项，系统误触发率需低于0.1%（现行标准为1%）。

值得关注的是，新国标引入仿真测试项目，并要求车对车试验通过率不低于90%、车对行人/自行车试验通过率不低于80%。这一标准不仅高于现行推荐性国标，而且与UN-R152法规保持同步。

例如，乘用车需在60km/h内避免与静止车辆碰撞，在40km/h内避免与横穿行人碰撞，响应速度和制动效能均达到国际一流水平。

新国标直指行业“伪AEB”痛点，对智能辅助驾驶方案供应商的技术研发能力、产品可靠性、成本控制能力，以及规模化量产落地能力提出更高标准。

由于此前国内未将AEB系统纳入强制标准，市场上存在AEB产品的实际稳定性与宣传错位的情况。一旦车辆驾驶速度达到一定程度，某些性能不佳的AEB会“显出原形”。

国际上，AEB的强制安装已是趋势。欧盟自2022年7月起已要求新车强制安装AEB；美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）也计划在2029年前将AEB作为所有新乘用车和轻型卡车的标配，并提出更严格的性能要求，如在高达62英里/小时（约100公里/小时）的速度下避免碰撞，并增强夜间行人检测能力；日本也早已实施相关法规。

如今，强制国标的出台，正是对这场行业“阵痛”的有力回应，也是对汽车安全标准的一次重要升级。此次新规落地之后，AEB能力将不再作为车企的营销卖点，而成为主动安全的必备技术，可以视为中国汽车安全史的一道分水岭。由此，车企们将面临一场生死大考，技术不过硬的车企，有可能直接被踢出牌桌。

AEB技术路线的“极限拉扯”

AEB全称“Autonomous Emergency Braking”，意为汽车自动紧急制动系统。简单来说，就是帮助驾驶员紧急刹车的安全配置。当车辆判断存在与前方车辆、行人或其他障碍物发生碰撞的风险，且驾驶员未采取有效措施时，系统会自动进行制动，以避免碰撞或减轻碰撞的严重程度。

AEB最早可以追溯到60多年前，通用凯迪拉克车型使用毫米波雷达来实现避撞功能。在传统燃油车上就已经被大量搭载，且早期大多通过毫米波雷达进行探测，沃尔沃早期车型上配备的City Safety已经较早就开始搭载大陆的激光传感器。

不过，随着高速领航、城市领航等高阶辅助驾驶的落地，针对AEB的使用要求更高，用户客观上需要车辆从原先的识别前方车辆，增加到识别行人、异形障碍物、小型物体，甚至是动物。

这种新时代下的AEB与传统的AEB显然不是同一个难度，对用户而言，AEB的好坏似乎就意味着智能辅助驾驶的好坏。AEB的性能，如探测距离、识别准确率、响应速度、制动平顺性、以及在极端案例（Corner Cases）下的表现，将成为车企技术实力的重要体现。

作为量产级的AEB系统存在一定局限性，首先AEB系统有明显的速度上限和下限。

一般来说，单纯以毫米波雷达为传感器的AEB系统最高工作上限为时速30公里；以单目摄像头为核心传感器的AEB系统最高工作上限为时速40公里；单目与毫米波雷达融合的AEB最高工作上限为时速70公里；以双目为核心传感器的AEB系统最高工作上限为时速90公里。

目前，全球主流的汽车厂商都有自己的预碰撞安全系统，不过各个厂商的叫法各不相同，功能的实现效果及技术细节也有所不同。

比如丰田的Pre-Collision System预碰撞系统、奔驰的Pre-safe安全系统、大众的Front Assist预碰撞安全系统、沃尔沃的City Safety城市安全系统、斯巴鲁的Eye Sight安全系统等，全球十大汽车品牌均计划未来在美国其出售的所有新车上，都将安装AEB系统。

值得注意的是，双方争论焦点暗含技术路线的底层逻辑差异。

从工作原理上，AEB的激活需要经过感知、决策、执行三个步骤。首先系统要通过雷达、摄像头等感知硬件监测前方的道路环境信息，识别障碍物。如果存在障碍，系统将会基于车辆与障碍之间的距离，或碰撞所需时间来评估碰撞风险，如果判定系统设定的某个安全阈值时，便会触发紧急制动。

在这一整套运行流程中，感知无疑是最为重要的一环，恰恰就是这一环，有一个整个行业都无法避免的通病——传感器感知局限。

比如超声波雷达只能用于短距离测距；毫米波雷达可以精确测算车辆与障碍物的相对速度、距离和角度，探测距离也较远，但并不能识别出障碍物具体是什么；激光雷达虽然探测分辨率高、相对效率高，但是依然也容易受到雨雾等环境因素干扰，而且成本高昂；而摄像头对静态物体的识别有先天的局限性，虽然可以直观清晰地识别环境、行人、车辆或其他障碍，但非常依赖于图形的处理能力，也更容易受天气、光照等因素影响。

同时，在面对护栏、水泥墩、水马、锥桶等形状不规则的静态物体，或前车掉落的物品零件、闯入高速的小动物，以及儿童、蹲着的人等低矮事物时，感知系统也普遍存在不能及时识别或识别不到的情况。

目前，市面上所搭载AEB技术方案主要分为四种，这四种方案搭载成本由低到高，实际的功能效果则是由弱到强。

第一种是仅依靠77GHz毫米波雷达，这是最基础的一种技术方案，也是目前搭载成本最低、应用最为广泛的方案，但功能容易受到环境的干扰，而导致AEB功能失效。

第二种是仅依靠视觉方案，换句话说就是依赖摄像头，这种方案对禁止物体的识别有局限性、摄像头也容易受到光线等环境干扰。

第三种是视觉（包括单双目和多目）+毫米波雷达，这种方案在有效识别行人和车辆的同时，也可以识别一些障碍物，但极易触发导致频繁急停。

第四种是最复杂的多传感器融合方案，包括近距离24GHz毫米波雷达、超声波雷达以及环视摄像头等。

按照使用场景，AEB主要分为三种使用场景，城市路况、高速路况和保护行人，不同环境下需要针对性的选用感知方案和算法。

城市驾驶的特点就是低速，大部分为车辆之间的碰撞、尤其是在城市路口。城市环境下AEB的感知以雷达为核心。雷达如果探测到潜在的风险，它将采取预制动措施从而车辆将有更迅捷的响应。如果在反应时间内未接到驾驶者的指令，该系统将会自动制动或采取其它方式避免事故。主要是为了降低车速20km/h以下事故的发生，工作范围是在50km/h以下。

对于高速公路路况，封闭环境下路况相对简单，AEB系统以远距离雷达为核心设备，采用预警信号来提醒驾驶者潜在的危险。如果在反应时间内，驾驶者没有任何反应，第二次警示系统将启动（比如突然的制动或安全带突然收紧），此时制动器将调至预制动状态。如果驾驶者依然没有反应，那么该系统将将自动实施猛制动。这套系统还包括安全带预紧的功能。这种类型的AEB系统，主要在车速介于30-80km/h之间起作用。

保护行人的AEB系统核心装备是摄像头包括红外装置等，它可以辨别出行人的图形和特征。如果探测到潜在的危险，该系统将会警告驾驶者。相比之下，预测行人行为是比较困难的，从算法角度来说是非常复杂的，其工作范围是在60km/h以下。

从技术划分和使用场景来看，采用不同技术方案的AEB车型在实际的使用中会有较大的差异，并不是车辆配备了AEB就能保证车辆在任何环境下都能刹得住，还要看具体车型选用的AEB技术方案和当时的环境。

“机器与人类”的驾驶权争夺

世界上包括博世、大陆等国际知名供应商对AEB的定义都是60km/h刹停或是减缓碰撞，这并非是随便给出的数值。

在标准工况下，一辆时速60km/h的车辆对于静止目标的刹停距离通常在15米左右，这时如果发生鬼探头等紧急情况，人类驾驶员通常难以反应，AEB介入就是正确的选择。

但问题是，90km/h速度下，就算是刹车制动较好的车型，完全刹停距离大概率也会在30米以上。换言之，这个距离下司机完全有能力调整方向盘进行避让，如果这时候AEB贸然介入，极有可能对司机造成困扰，甚至引发严重事故。

因此，AEB当下最大的难题是如何做到“恰到好处”地介入，而这就需要系统在合理范围内给驾驶员留下充足反应时间，而不是最早时间介入制动，尤其是在更高时速下。

车企和供应商在对AEB各种工况下的功能触发，有着较为清晰的划分与定义。当车辆处于高速行驶状态下，远距离感知到前方障碍物时，系统就会根据车辆方向、速度以及距离等数据，结合驾驶员的操作意图采用不同策略。

为此，车企在制定AEB的介入时机与策略时，通常会进行几十万甚至几百万公里的实际路测，其中就包括城市、乡村、高速公路等实际道路，这些测试的重点都放在误触发率上。

据相关人士透露，车企的标准相当严苛，AEB每1万公里内，包括声音、图像等，车辆的误报次数不能高于20次，同时误制动次数更是1次都不能有。如果出现某个项目误报次数过多，工程师还会进一步调节，尽可能降低误报率，以保障系统可靠性。

目前，大部分车企为了降低误报率，都会采用“白名单”模式。这个白名单里的障碍物，一般包括常规姿态的行人、车辆，自行车、大货车等，在碰到时可以进行识别处理。但还有一些异形障碍物，比如土堆、纸箱、翻过来的事故车、路过的猫和狗，如果系统没有进行过学习和训练，这些异形障碍物就会成为潜在的安全风险。

AEB的触发条件主要是基于距离和时间的极限计算，如果没有检测到目标物，AEB自然也就不会触发，这就是所谓的“漏识别”。

对应“漏识别”的还有“误识别”，当感知系统错把本不存在的障碍物当作风险时，会存在“幽灵刹车”的现象。比如前方没有障碍物或者不会与前方车辆发生追尾事件时，车辆却会触发刹车，比如将广告牌上的人物识别为行人而触发紧急刹车的案例已经屡见不鲜。

因此，在误识别和漏识别中找到最佳平衡是一件非常考验车企技术水平的事情。想要做好平衡，一般来说有两个方向。

首先，提高感知精度。例如，增加激光雷达的感知，用实打实的3D点云数据做感知输入，一般障碍物也能轻松应对，从而通过提升感知精度，进一步提升AEB的能力上限，实现更稳定的触发。

其次，引入更多变量，让AEB的触发逻辑更接近真实用车场景。例如，驾驶员对车辆的操作就是最重要的变量，系统需要确认当前环境下驾驶员是走神的，没有主动去控制车辆，才会进行干预。

所以，车辆如果速度在接近目标时，速度变化较大，或者驾驶员主动打了方向，都可能不会触发AEB或者是触发后及时终止功能，因为系统觉得驾驶员已经在控制车辆了，AEB干预反而会带来干扰和更大的安全隐患。

但是对于任何功能而言，人的决策永远高于系统控制，所以如果驾驶员在接近目标时仍然深踩油门踏板，系统会认为撞击是驾驶员的指令，这个时候即便系统知道会撞，仍然不会触发AEB，毕竟人类的意志是机器不能违背的。

就目前来看，AEB当下还只是帮助人类的被动功能，而非替代人类的主动选择。不少车企宁愿选择降低灵敏度漏报，也要尽可能地降低误触发率，以保障车主行驶安全。除此之外，AEB如果误触发造成事故，也会让整个事件变得复杂。

表面上看，AEB之争只是一场关于智能辅助驾驶技术路线的争论，实则是机器与驾驶员对汽车控制权的争夺。目前我们看到的各种争论，大多数带有立场。作为消费者，不要看车企说了什么，而要看它们的系统能够做到什么。

AEB的终极难题，不是技术参数的无限提升，而是如何在机器的精准与人性的复杂之间找到黄金分割点。这场没有硝烟的AEB之战，终将随着强制国标的落地暂告段落，但当机器学会“思考”，人类更需要学会如何与机器共舞——不是让渡控制权，而是让技术成为延伸的安全之手，在关键时刻成为最后的安全底线。