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AEB強(qiáng)制性國標(biāo)發(fā)布 AI能力進(jìn)階提升智駕安全感知能力

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(圖片來源:攝圖網(wǎng))

(記者 張?zhí)K慧)據(jù)央視新聞報(bào)道,工業(yè)和信息化部發(fā)布汽車駕駛輔助系統(tǒng)領(lǐng)域首個(gè)強(qiáng)制性國家標(biāo)準(zhǔn)《輕型汽車自動(dòng)緊急制動(dòng)系統(tǒng)技術(shù)要求及試驗(yàn)方法》(GB39901—2025),該標(biāo)準(zhǔn)將于2028年1月1日正式實(shí)施。

新標(biāo)準(zhǔn)的出臺(tái),意味著乘用車行業(yè)大規(guī)模前裝AEB(自動(dòng)制動(dòng)系統(tǒng))的時(shí)代即將到來。相關(guān)行業(yè)專家表示,AEB強(qiáng)制標(biāo)配不僅是技術(shù)升級(jí),更是對(duì)汽車安全理念的轉(zhuǎn)變。從“被動(dòng)防護(hù)”到“主動(dòng)預(yù)防”,車輛安全性也將得到大幅提升。

強(qiáng)制性新國標(biāo)推動(dòng)AEB技術(shù)普惠

AEB系統(tǒng)就像車輛的“智能哨兵”,能實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)前方路況,發(fā)現(xiàn)碰撞風(fēng)險(xiǎn)時(shí)先發(fā)出預(yù)警,若駕駛員未及時(shí)反應(yīng),便自動(dòng)啟動(dòng)制動(dòng)減速,最大限度避免或減輕事故傷害。

近年來,AEB救人的案例屢見不鮮。不久前的一個(gè)霧夜,一輛搭載該系統(tǒng)的車輛在低能見度下正常行駛,一名闖紅燈行人突然闖入視野盲區(qū),AEB系統(tǒng)毫秒級(jí)響應(yīng),最終在距離行人數(shù)米處剎停,化解了悲劇。

此前,AEB的裝配率與車輛價(jià)格高度相關(guān),導(dǎo)致不同價(jià)位車型在安全配置上存在顯著差異。30萬元以上車型 AEB 裝配率高達(dá) 93%,但8萬元以下車型的裝配率僅2.6%,10萬元以下車型也僅3.11%,這意味著近97%的入門級(jí)車主,在面對(duì)“鬼探頭”、十字路口橫穿等高頻危險(xiǎn)場(chǎng)景時(shí),可能只能依賴自己的反應(yīng)速度。這種“安全配置按價(jià)分級(jí)”的現(xiàn)象,使得大多數(shù)預(yù)算有限的消費(fèi)者無法享受到本應(yīng)普及的主動(dòng)安全保護(hù)。數(shù)據(jù)顯示,2025年1-10月,我國乘用車整體AEB裝車率為67.8%。新國標(biāo)的實(shí)施將徹底打破這一局面,確保無論消費(fèi)者購買何種價(jià)位的車輛,都能獲得基礎(chǔ)的安全保障,顯著縮小安全配置鴻溝。

AEB存在能力邊界與局限性

AEB系統(tǒng)作為一種輔助駕駛功能,其核心由三大模塊構(gòu)成:傳感器(感知)、控制器(決策)和執(zhí)行器(執(zhí)行)。然而,AEB并非旨在實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)駕駛,而是作為應(yīng)急輔助,在特定場(chǎng)景下為駕駛員提供安全支持。

AEB系統(tǒng)存在天然的局限性。早期AEB系統(tǒng)主要針對(duì)車輛識(shí)別,對(duì)行人和騎車人的識(shí)別能力有限。例如,對(duì)身高低于1米或高于2米的行人、彎腰蹲下的行人、穿著特殊服裝(如雨衣)或打傘的行人,以及在黑暗環(huán)境中或緊貼墻壁的行人,識(shí)別成功率會(huì)顯著降低。

AEB系統(tǒng)還存在速度范圍限制,通常在特定速度范圍內(nèi)才能有效工作,例如,當(dāng)車速超過80km/h時(shí),系統(tǒng)往往僅能實(shí)現(xiàn)減速緩沖,難以完全避免碰撞。系統(tǒng)功能還可能因特定條件被抑制,例如在駕駛員未系安全帶或方向盤進(jìn)行大角度干預(yù)時(shí),AEB可能不會(huì)觸發(fā),這是出于安全考慮的設(shè)計(jì)選擇(如防止緊急制動(dòng)時(shí)乘員被甩出或車輛側(cè)翻)。系統(tǒng)在惡劣天氣(如大雨、大霧)下的性能也可能顯著衰減。

AEB系統(tǒng)的誤觸發(fā)(“幽靈剎車”)問題也是所有車企面臨的共同難題。系統(tǒng)可能因隧道陰影、前方物體反射等因素錯(cuò)誤判斷風(fēng)險(xiǎn),導(dǎo)致無故緊急制動(dòng)。這種誤觸發(fā)不僅影響駕駛體驗(yàn),更可能引發(fā)后車追尾事故;過于保守則可能在危險(xiǎn)時(shí)無法及時(shí)介入。在安全與體驗(yàn)間找到最佳平衡點(diǎn),考驗(yàn)著工程團(tuán)隊(duì)的智慧。

此外,當(dāng)AEB未能避免事故或發(fā)生誤觸發(fā)導(dǎo)致事故時(shí),責(zé)任如何界定仍是法律和保險(xiǎn)領(lǐng)域需要持續(xù)探索的課題。部分消費(fèi)者可能因過度信任AEB而放松警惕,誤將“輔助駕駛”當(dāng)作“自動(dòng)駕駛”。法律實(shí)踐表明,駕駛員始終是車輛操作的責(zé)任主體。在一起相關(guān)產(chǎn)品責(zé)任糾紛案中,法院明確指出,當(dāng)駕駛員違反交通規(guī)則(如闖紅燈)導(dǎo)致事故時(shí),不能以AEB未介入為由要求車企擔(dān)責(zé)。車企有義務(wù)通過用戶手冊(cè)等方式清晰說明系統(tǒng)局限,而駕駛員有責(zé)任了解這些限制并保持專注駕駛。

AI能力提升,全維度升級(jí) AEB 系統(tǒng)

在強(qiáng)制性新國標(biāo)的驅(qū)動(dòng)下,AI技術(shù)的融入將進(jìn)一步推動(dòng)AEB系統(tǒng)的智能化普及。

在感知層面,AI極大地?cái)U(kuò)展了AEB系統(tǒng)的識(shí)別廣度與精度。傳統(tǒng)的AEB系統(tǒng)主要依賴預(yù)定義的規(guī)則識(shí)別車輛、行人等有限目標(biāo),而借助持續(xù)進(jìn)化的大模型,系統(tǒng)現(xiàn)在能更精準(zhǔn)地辨識(shí)小動(dòng)物、異形障礙物等難以預(yù)見的危險(xiǎn)。例如,由Momenta飛輪大模型賦能的AEB系統(tǒng),已經(jīng)能夠有效識(shí)別突然闖入道路的牛、馬、羊等動(dòng)物,即便在夜間或被部分遮擋的復(fù)雜場(chǎng)景下也能做出有效響應(yīng)。同時(shí),AI熱成像技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)一步補(bǔ)強(qiáng)了系統(tǒng)的全天候感知能力。麥格納公司開發(fā)的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熱感應(yīng)系統(tǒng),通過對(duì)超過7000萬幀道路圖像進(jìn)行訓(xùn)練,能夠有效區(qū)分在夜間散發(fā)熱量的消防栓與真實(shí)行人,顯著降低了誤判率。這類技術(shù)彌補(bǔ)了傳統(tǒng)攝像頭在逆光、眩光等惡劣條件下的感知短板。

AI的賦能更深刻地體現(xiàn)在決策機(jī)制的優(yōu)化上。通過引入端到端技術(shù),系統(tǒng)能夠更直接地處理傳感器原始數(shù)據(jù),縮短了從感知到?jīng)Q策的路徑,從而有效縮短了系統(tǒng)延遲。一個(gè)前沿的探索是Dual-AEB系統(tǒng),它創(chuàng)新地將多模態(tài)大語言模型引入決策過程。該系統(tǒng)通過MLLM對(duì)駕駛環(huán)境進(jìn)行深層次的語義理解,能夠解讀如“前車剎車燈亮起”這類間接線索,從而預(yù)測(cè)潛在風(fēng)險(xiǎn),實(shí)現(xiàn)更早的預(yù)警和制動(dòng)。這種將快速響應(yīng)的規(guī)則模塊與深度思考的AI模塊相結(jié)合的方式,在確保安全的同時(shí),大幅提升了決策的智能化水平。

此外,AI是推動(dòng)多傳感器實(shí)現(xiàn)深度融合與高效協(xié)同的核心引擎。它通過先進(jìn)的融合算法,將激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、攝像頭以及熱成像傳感器等不同類型傳感器獲取的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行高效整合,使得AEB系統(tǒng)能構(gòu)建出更精確、更可靠的周圍環(huán)境模型。小米汽車在其AEB系統(tǒng)的升級(jí)中,也將識(shí)別目標(biāo)擴(kuò)展到如水馬、墻壁、立柱等靜態(tài)障礙物,這背后正是AI模型通過海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練后,獲得的強(qiáng)大泛化能力。這種基于數(shù)據(jù)迭代的持續(xù)優(yōu)化,構(gòu)成了一個(gè)自我完善的“飛輪”,使得AEB系統(tǒng)能夠不斷適配更多未知的長(zhǎng)尾場(chǎng)景,筑牢行車安全防線。

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