文|车市物语 阿算叔

近日，两位大佬“华为智能汽车BU CEO余承东”VS“小鹏汽车CEO何小鹏”关于汽车AEB的争论在行业内引起广泛热论。

何小鹏在接受相关媒体采访时怒喷“友商讲的AEB 99%都是假的，它就是造假，那些宣传都不是官方发布的，全都来自小视频”；“它的AEB根本不能开，路上误刹车的情况太多了”，矛头直指华为问界新款M7上市宣传的AEB功能。

多家媒体也趁着热度，上线了AEB相关的评测视频及直播，直观展现各路测试车型，到底能不能实现“看到障碍物就刹车”，“可在多少最高时速下实现刹停”。笔者浏览了多家媒体的评测视频，小鹏汽车的AEB测试结果似乎可以用“惨败”来形容。

这种直观、具有极强视觉冲击力、实车驾驶的AEB测试，毫无疑问为余承东与何小鹏的隔空骂战添了一把火。“更高的刹停速度”成为网友口中的“厉害”、“牛*”。

然而，多位技术领域的从业者在交流中流露出了自己的隐忧：如果大家为了数据好看，都把AEB的触发率提高，马路上将到处都是“非预期急刹车”……车市物语本期特邀在智能化产品开发上有着多年经验的资深工程师，还原AEB之争的背后，那些容易被忽视的角落。

01 AEB开发的难点：在“误刹”与“漏刹”间寻找最优的平衡点

AEB是英文Automatic Emergency Braking Systems的简称，中文名称一般为自动紧急制动系统。AEB的普通解释是，一种汽车的主动安全技术，当汽车在行驶过程中检测到车辆的前方有可能发生碰撞危险情况时，车辆就自动启动刹车制动系统，使得车辆减速或者刹停，以避免碰撞或者减轻碰撞发生的后果。

AEB系统的原理是：车辆上安装有检测前方车辆、障碍物、路障、行人、两轮车/三轮车、 摩托车等不同类型物体的传感器，这些传感器可以是摄像头，或者毫米波雷达，激光雷达等；这些传感器检测到前方潜在撞击的物体时，AEB系统的控制器会计算车辆即将撞上目标物的 时间TTC（Time To Collision），根据这个TTC的时间，系统结合自车速度、驾驶员行为等状态判断车辆是否采取紧急制动措施；AEB控制器发出报警命令或者制动命令，然后对应的报警机构、制动系统执行相应的报警或制动动作。

用户在实际用车中的场景，用上AEB功能的主要有前向碰撞紧急报警FCW、自动紧急制动AEB两个维度。那么，如何从用户体验的角度来评价一辆车AEB系统的好坏？

首先，前向碰撞紧急报警FCW的触发不应该太过于频繁，因为一旦被频繁触发，报警声音（例如 Bang Bang Bang）、报警动作（例如座椅震动、方向盘灯带亮起）等会造成用户紧张。其次，AEB系统的自动紧急制动触发机率不能太高，需要在一定程度上减少突然急刹车的频率，因为过于突然的急刹车不仅造成驾驶者的减速度过大，同时也可能会导致后车无法刹停而造成追尾。当然在高速行驶比如速度≥80kph的情况下，还是保命要紧，系统应尽最大能力去刹停车辆或者避免更严重的撞击。

在这个大背景下，每一家车企的AEB策略也不尽相同。笔者跟多个车企的工程师沟通过AEB的话题，有些反馈自家产品的策略是“宁可误刹，不可漏刹”，也就是当检测到前方潜在碰撞的情况时，尽可能实施报警及制动动作，让用户能够感觉到“这车好高级好牛*，这都刹住了”。毕竟，一旦发生“漏刹”导致的车毁人亡类严重事故，用户可能会闹到车企拉横幅诸如“黑心车企车辆撞树、AEB系统没有触发”。

也有些企业的工程师反馈不应该提高AEB系统触发的概率，AEB系统的触发概率提高之后有可能造成车辆在行驶过程中经常出现“非预期急刹车”，频繁发生急刹车行为，也可能造成车辆碰撞安全事故的发生。

所以，车企在研发AEB系统时需要寻找到“误刹”和“漏刹”之间、工程设计与用户体验之间的关键平衡点。在这个平衡点进行紧急制动动作时用户体验达到最佳，这才是真正考验技术实力的地方。

02 第三方检测机构的AEB成绩有没有说服力？

随着AEB系统在新车上的配置率越来越高，同时也逐步被消费者广泛接受，全球各国家与地区都出台对应的AEB系统测试标准规范。在美国以美国公路安全保险协会IIHS、美国高速公路安全管理局NHTSA的评测规范为代表；欧洲以UN法规体系UN R152认证规范、欧洲新车评价规程ENCAP（Euro NCAP）为代表；在中国AEB系统的主要评测规范以中国新车评价规程C-NCAP和中国汽车安全保险指数C-IASI两个第三方检测机构为代表。

中国新车评价规程C-NCAP 2021版测试规程中，AEB测试包含了三个细分项：包括AEB CCR车辆追尾自动紧急制动系统、AEB VRU_Ped行人自动紧急制动系统、AEB VRU_TW二轮车自动紧急制动系统；这三个细分测试项重点用于检测AEB系统是否能够有效识别前车、行人、两轮车等并进行有效的制动。

AEB系统测试要求被撞车的车辆模型、车辆及行人和二轮车的碰撞速度、碰撞位置、光照条件等关键参数要有严格的测量与试验标定，除此之外对测试相关的设备例如测试场地空间大小、数据滤波方式、测试试验有效性等试验评价方式方法也有极其严格的规范定义，各组测试试验前后要做好对应的设备标定、数据比对、数据校核等工作，确保试验的结果具有有效性。

2021版C-NCAP对AEB系统的测试规范

从C-NCAP 2023年已公布的9款车型测试结果来看，多个车型在对应的AEB测试项目上均获得比较高的评分，车型也都获得了C-NCAP 5星级的评价。而对于此次舆论主角之一的小鹏汽车，在2021年的第一批次测试中，小鹏P7同样获得C-NCAP 5星级评价，其中AEB CCR车对车自动刹车能力得分7.777分（满分8分），车对行人自动刹车能力得分3分（满分3分）。

笔者找了一圈，仅在C-NCAP 2021年度第二批次找到赛力斯SF5的测试结果，华为问界相关车型暂未有任何C-NCAP及ENCAP的测试结果。而赛力斯SF5的AEB CCR测试结果得分为7.168分，低于小鹏P7的7.777分（满分8分）。

C-NCAP 2023年测试车辆结果汇总念车

最近这段时间，网上多个媒体发布的各种AEB的测试赚足了眼球。甚至有网民表示，“民间测试就是比官方的要更接近事实”，“C-NCAP、E-NCAP的五星安全认证可信度不高”等言论。

AEB的测试有明确的法规标准定义，要求严格的专业性测试。在具体的测试过程中，至少要保证车辆碰撞前是由机器人来驾驶。如果是由人来开，碰撞时速度，碰撞角度，碰撞时的重叠率等无法保证一致性。如果没有测试条件的一致性，在具体的测试过程中就有了可操作空间。

由机器人“驾驶”的测试车辆

此外，AEB测试中用到的假人模型、二轮车模型等设备，它要求做到与真实行人/儿童/二轮车等目标物体非常逼真。因为不真实的假人或碰撞物，会被系统识破而过滤掉从而不采取制动。如果有个车看到前方有个纸箱子就急刹车停了，反而说明这车的AEB触发过于敏感。

并且，在法规中甚至会用GPS差分定位的方式来确保所有目标物体的位置是一致的，精度达到厘米级别。诸如此类的严格测试条件，是非专业机构无法具备的。

测试车辆的中心线，以及假人假车的行驶轨迹都有严格规定

事实上，C-NCAP/ENCAP等法规的讨论制定及出台，都是经过海量的实际数据统计、实验测试、行业分析及调研等综合科学研究得出的结果，而不能是单纯靠用户“刹停速度”等直观感受来制定法规；同时法规的更新迭代也是与时俱进地紧跟行业技术和产品的发展，

面对行业的快速发展以及市场对AEB功能的持续热议，C-NCAP官方宣布将在2024年7月份开始实施新版本C-NCAP 2024版的测试规程。在新版的测试规范中新增了车辆自动紧急制动系统测试AEB C2C交叉路口场景、高速公路追尾场景和AEB误作用场景。在行人自动紧急制动系统测试AEB VRU_Ped新增了交叉路口场景，增加障碍物和儿童目标物。新版本的要求提高到与欧洲ENCAP最新版的规范要求基本一致。

ENCAP 2023版AEB测试场景的标准目标物定义（上图从左到右：成人行人、儿童行人、二轮自行车、二轮摩托车）

03 被消费市场误导的AEB

许多消费者在购车时会被汽车销售人员用各种创新名词给唬住了，诸如某某City Safety系统、某某NOP自动驾驶系统、某某FSD自动驾驶系统、某某XNGP自动驾驶系统、某某CMBS系统等等，厂家通过各式各样的名词对外纷纷表达出“这个车很安全，能自动驾驶，还会自动刹停”等销售话术；同时网络上时不时会有“XX黑心品牌，自动驾驶撞树刹不住”等维权视频。

“有的车企，整天忙着做智能驾驶，AEB主动安全测试结果非常差”，这是余承东揶揄何小鹏的话。那么，AEB在所谓的智能驾驶中，到底扮演着什么样的角色？

这个表格罗列了一大堆专业术语，简要描述了驾驶辅助及智能驾驶相关的多个单项细分的功能，AEB功能只是其中在整车的纵向控制方面实现自动紧急制动的功能。在许多时候，AEB和FCW、ACC等功能是共同出现的。纵向的ACC+AEB功能与横向控制LKA+LDP+LCC等功能进行合理组合，就可以实现更多综合控制的功能如TJA交通拥堵控制、HWA高速驾驶辅助等。

更进一步的，许多新势力车企在新车上市时所吹嘘的自动驾驶功能NOP/XNGP/NZP/FSD等，其实质上是把导航信息与纵向和横向控制的驾驶辅助功能进行有机融合，实现特定场景下的自动巡航、自动变道、自动超车、自动上下闸道、自动汇入主路等“自动驾驶功能”，但这本质上并不是真正的自动驾驶。

从更深入的工程开发角度来说，AEB/ACC/LKA/LDP等这些L2级别的驾驶辅助功能，与NOP/XNGP/NZP/FSD等高阶智能驾驶功能在系统设计上存在着成本和工程实现的差别，但在本质上都需要感知、规划、控制和执行等一整套系统设计方案。感知模块利用传感器把车辆周遭环境和目标物看的更清楚和准确，规划和控制模块通过合适的算法做出最佳的路径和动作选择，而在执行系统层面需要车辆的各个部件以最合适的动作和性能来实现执行动作，确保车辆的驾驶安全，无论是AEB、ACC还是NOP/XNGP/FSD，其核心目标都是给用户提供安全良好的驾乘体验，而不是用来“炫技”。

04 余承东VS何小鹏，谁更懂AEB？

回到余承东与何小鹏关于AEB在线互喷的这个事件本身，何小鹏的核心观点是“它的AEB 根本不能用，路上误刹车的情况太多了”；而余承东的核心观点是“有些车企，整天忙着做智能驾驶，AEB主动安全测试结果非常差”、“某些车企CEO不懂AEB”。

客观看待双方的互喷，抛开情绪输出和人身攻击的内容，何小鹏说“某些车型的AEB系统误刹车情况很多”这个事实如何我们不得而知；而余承东说的“AEB主动安全测试结果非常差”这个观点，ENCAP官方在2023年10月份发布的小鹏P7测试结果已经给出答案。

关于媒体测试的结果，前文提到了由于非专业机构的测试很难做到严格控制变量。而且像AEB这样专业性要求极高的测试，对入参精度的要求是很高的。因为很小的入参条件变化，就会导致返参结果的大幅度变化。因此，对于这类非专业机构测试的结果，我持谨慎态度。

近日，何小鹏又发长文介绍了小鹏AEB系统的设计策略及其理念。小鹏汽车的AEB系统采取的策略是“在满足高标准要求的前提下，AEB系统尽可能少去打扰驾驶员”。也就是说，在满足相关标准规范的前提下，尽可能降低AEB系统的误触发情况，减少用户在驾车过程中出现的“非预期急刹车”行为。

由于缺乏第三方检测机构的数据，笔者从媒体测试的视频判断，问界M5的AEB系统采取的策略是“宁可漏刹，不可误刹”。一般情况下，这种AEB策略下的车型，在实际驾车过程中，AEB系统触发概率很高，误刹情况出现的概率也会随之提高。

说完了技术原理，其实在余承东与何小鹏的舆论战中，我看到了一种“饭圈文化”在汽车行业蔓延。如果车企在设计一个系统时，可以通过一个激进的方案来获得用户关注，而不是追求在工程开发中的合理平衡点，这对行业发展来说，是无益的。

有人说，这场网络互喷背后是智能驾驶行业话语权的争夺。其实，作为一名工程师，我还从社交媒体的各种声音中看到了“饭圈文化”与“工程文化”的碰撞。无意去评价优劣，因为我也相信“真理越争越明”。但汽车作为一个复杂的工业品，它需要严谨务实与专业的科研文化和理念。如果更灵敏的AEB触发率成为大家追求的方向，谁最终为结果买单？