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在刚刚过去的几天里，AEB（自动紧急制动系统Autonomous Emergency Braking的缩写）成为了吸引国内所有车企和主流车媒关注的焦点。哪怕是曾经对这个功能一知半解，开了很多年车都没有用到过这个配置的车主，都开始关注自己的爱车有没有搭载AEB。
在国内，AEB并非车企自娱自乐，国家已经制定并出台了国标GB/T 39901-2021来规范AEB。不得不说，其实AEB国标的要求并不高。它要求配备AEB的车辆需要做到速度在30±2km/h时不碰撞静止物体；速度在50±2km/h不碰撞速度为20±2km/h的移动物体；以及不碰撞同速的、正在减速（减速度为-4+0.25m/s²）的制动物体即视为合格。
而问界的车型能够在一些媒体举办的测试中表现优于其他品牌，说到底，是问界或者背后的华为内部制定了比国标更高的标准。这个在汽车行业并不鲜见，最常见的就是耐久测试。大部分车企内的耐久测试的要求都远远高于国标，而像碰撞测试、车内空气等也有不少车企不惜成本，要求自己远远领先国标。所以在这个方面，华为是投入了资源，超了考试大纲，而小鹏则肯定是满足了国标。
如何来看待AEB？
那么选择超纲好不好？如果说是碰撞安全或者车内空气质量，我们肯定举双手赞成，那个超纲越多越好，但是AEB有其一定的特殊性。
其实在评价AEB性能的指标中，我们目前更多是关注AEB能否在紧急情况下刹停车辆。但是对于绝大部分车企来说，相比于能否刹停，是否可以减少或者杜绝误报可能更加重要。而这两个指标之间是矛盾的。
AEB要能够确保在紧急情况下起作用，就需要在算法参数的设定上更加激进，即当探测到有障碍物时，就急刹车。尤其是当相关障碍物识别可能存在一定不确定性时，AEB控制器会比较倾向于采信前方就是障碍物，这样其实很有可能出现所谓的“幽灵刹车”。之前领克品牌就曾经遇到过消费者大量投诉AEB误报，而不得不调整了AEB算法参数的案例。所以我们在评价华为/问界车型AEB是否起作用的同时，也要关注其产生误报的情况。如果华为/问界相关车型误报率很少，那我们不得不佩服，华为在AEB领域的确做得比较好。
基于此，我们也想给车企在今后的AEB策略中提一些建议？
1.车企需要更加重视AEB
在这样一场争论之后，对于绝大多数厂家来说需要树立这样一个观点：AEB的重要意义不亚于智能驾驶。
我们可以大胆猜测，目前大概率不少车企的AEB研发和智能驾驶研发是由两个不同的团队来完成。前者更多被归入到主动安全中，大概率不少车企都是从博世、大陆或者一些本土零部件公司采购成熟的技术方案。在绝大多数的公司内部，会把相关研发和测试资源向智能驾驶所倾斜。而对外采购AEB，就使得主机厂自己对于AEB的表现和关注程度不会那么高。毕竟只要满足了GB/T 39901-2021就可以，供应商就可以向主机厂交差。而主机厂可能会因为成本控制方面的要求，不会对供应商提出过于苛刻的要求。
而华为能够拥有这样的底气，我们也猜测，大概率是华为的AEB是自研的。华为在智能驾驶领域拥有比较强的研发能力，在国内处于第一梯队，这个毋庸置疑。之前大众在入股小鹏汽车之前，外界一直盛传的是大众希望能够和华为智能驾驶团队来合作。但因为这样那样的原因，双方最终没有谈拢。华为在智能驾驶领域的研发能力之强，逼得上汽掌门人抛出了“灵魂论”，引来国内大范围的质疑。所以，华为在主动安全或者智能驾驶多个领域，多条战线同时推进也不是没有可能。
2.一味提升AEB速度上限没有太大意义。
对于那些希望把AEB做到80km/h、90km/h甚至更大车速的说法，这个反倒没有什么太大的意义。
一方面，我们所遇到的高速情况并不多，而如果要在这么大的车速情况下，确保车辆能够刹停，就意味着需要在算法灵敏度以及刹车制动力方面做出更大的妥协和让步。这样反倒会让误报率的可能大幅度上升。而反复误报所引发的急刹车，会让驾驶体验极速下滑。
另外一方面，其实目前AEB可以从城市工况开始做起。即能否在一定的条件下，确保车辆的AEB的刹车成功率是95%甚至达到100%，而在城市工况下，能否做到最大程度度绝误报，让AEB启动的准确性更高。这个才应该成为厂家努力的方向。它的难度比提高AEB的最大刹车速度更有用，但是难度也更大。
相比于车企之间的你来我往，我们反倒是要提醒消费者，尤其是驾驶员，AEB功能无论试验条件下表现得如何优异，但是我们很难改变AEB最大的短板所在，即在某些corner case的情况下，AEB无法发挥作用。这个不仅小鹏没有办法避免，哪怕是在多个媒体测试中表现优异的问界车型将来也无法避免。如果车企对外宣传自己AEB可以应付的最大速度，会否给驾驶员一个印象，即只要在这个车速之下，整车都能自动刹停车辆，不会出现碰撞这样的交通事故？如果是这样的话，那么就和AEB设置的初衷远远偏离了。
3.OTA优化才是制胜之道
对于一款车型来说，AEB这个配置当下已经并不稀奇。但是却从来没有一家车企敢保证，说自己的AEB能够100%杜绝各种碰撞的情况产生。通常情况下，我们现在的AEB可以覆盖70%或者80%的场景。而剩下的20%-30%的场景是需要大量的真实道路场景数据的积累，来对AEB算法进行持续训练和优化，帮助AEB的决策系统提升自己的判断精度和判断能力。有时候可能一个参数的调整，背后是海量数据作用的结果。
所以说，大家可千万不要小看这个AEB。要真正做好一个AEB，实现零误报的难度，其实就是和L4级自动驾驶技术的难度一样。后期需要厂家和AEB相关的零部件供应商持续收集各类数据，对于算法进行不断的完善，力求逐步完善这最后20%，甚至10%的工况。这就要求整车企业或者相关零部件公司不仅有一支算法优化团队，同时也需要解决海量数据来源的问题。如何从消费者或者测试车上不间断地获得真实驾驶道路场景的数据输入，难度非常大。
可能很多车企都没有想到，一个不起眼的AEB会引发如此之大的争议。正如上文所说，做好AEB并不容易。所以即便是驾驶那些搭载了AEB功能的车型，驾驶员依然还需要在开车过程中聚精会神，对于周边道路情况时刻保持高度的警惕。希望经过这场讨论之后，车企能够更多关注自家AEB的表现，真正降低道路上的碰撞事故的发生概率，那么也就不枉这一次堪称“触及灵魂”的AEB之争了。
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