当前AEB系统在提升行车安全的同时，仍存在显著缺陷。结合最新技术动态与行业实践（截至2025年6月），以下是核心问题及改进方案的系统分析：
️ 一、AEB系统的主要缺陷
1. 感知层缺陷
- 恶劣环境失效：雨雾天气摄像头模糊、毫米波雷达衰减>10dB、激光雷达雨雪散射导致漏检率上升15%。
- 异形障碍物识别不足：对锥桶、水马、倒地路牌等不规则物体识别率低（如某新势力事故因纯视觉方案无法识别锥桶）。
- 弱势目标漏检：儿童、蹲伏行人、小动物等低矮目标易被忽略。
2. 决策层缺陷
- TTC模型僵化：固定碰撞时间阈值无法适应复杂场景（如弯道横穿车辆识别率骤降）。
- 误触发与漏触发矛盾：保守策略导致制动延迟，激进策略引发“幽灵刹车”（某头部国际电动车多次因此召回）。
- 人机协同冲突：AEB与驾驶员操作冲突率高达12%（如停车辅助系统干扰）。
️ 3. 执行层缺陷
- 制动延迟：传统液压制动响应需200ms，冰雪路面延迟可达0.8秒。
- 高速制动能力不足：多数系统在>85km/h时速失效（某电动车事故因超速未触发）。
4. 人因工程缺陷
- 驾驶员过度依赖：误以为AEB万能，分心驾驶导致事故。
- 功能边界不透明：厂商未明确告知AEB的响应范围（如某新势力需驾驶员介入低速制动）。
️ 二、改进方案与前沿技术
1. 感知层优化
- 多模态传感器融合 华为乾崑系统：192线激光雷达+4D毫米波雷达+热成像摄像头，夜间生物识别率98%。 特斯拉FSD：纯视觉BEV+Transformer架构，端到端轨迹预测减少漏判。
- 算法增强 改进PointNet++模型：深度计算误报率降低40%（中汽院专利）。 NeRF神经辐射场：复杂光照场景误判率下降60%。
2. 决策层升级
- 动态TTC阈值：根据路面摩擦系数±0.3秒浮动，结合驾驶员分心状态提前0.5秒介入。
- 因果推理模型：区分真实障碍物与虚影（如塑料袋、纸箱），降低误制动率。
- V2X协同预判：通过5G-C-V2X获取200米外红绿灯相位，提前触发预充压。
3. 执行层革新
- 线控制动技术 博世iBooster：延迟降至50ms。 电子机械制动（EMB）：北汽专利取消液压管路，响应<20ms。
- 冗余设计：双通道指令下发（动力域+底盘域），单点失效风险<0.01%。
4. 系统级解决方案
- 极端场景适配 雨天优化：实时监测路面附着系数，调整制动距离（JT/T 1242-2019标准）。 弯道补偿：增加横向目标识别算法（UN-R152法规要求）。
- 标准化与测试 2025新国标强制要求：误触发率<0.1%（现行1%）、车对车刹停≥60km/h、行人横穿通过率≥80%。 百万公里路试+OTA升级：博世建议上市前完成全场景验证。
5. 人机协同改进
- 驾驶员画像系统：根据年龄/经验动态调整TTC阈值（新手±0.5秒提前介入）。
- 透明化功能边界：强制车企说明AEB响应范围（如锥桶、动物不响应）。
