智駕行業(ye) 中的火藥味越來越重。

近日，一場有關(guan) “AEB”（Autonomous Emergency Braking，汽車自動緊急製動）功能的爭(zheng) 論，在智能駕駛行業(ye) 中被掀起。

這場爭(zheng) 論起初源於(yu) 小鵬汽車CEO何小鵬在接受媒體(ti) 采訪時認為(wei) “友商講的AEB，99%都是假的，宣傳(chuan) 全是來自小視頻。”

該觀點雖然沒有明確點名，但一經報道後，或許讓華為(wei) 終端BG CEO餘(yu) 承東(dong) 感受到了“被冒犯”，於(yu) 是很快在朋友圈中做出回應，表示“居然有車企的一把手根本都不懂AEB是什麽(me) ！”

餘(yu) 承東(dong) 的回應並沒有止住這場爭(zheng) 論。當看到“友商”的回應後，何小鵬在其朋友圈中表示“我最近評價(jia) 了一個(ge) 行業(ye) 亂(luan) 象，結果行業(ye) 的沒急，非行業(ye) 的倒急了，不知道他急什麽(me) 。”

截至發稿前，餘(yu) 承東(dong) 還未對何小鵬掀起的“第二回合”做出任何回應，但也吸引了更多造車大佬參與(yu) 到這場爭(zheng) 論中。比如理想汽車CEO李想表示“不和華為(wei) 吵架，實在吵不過呀”；而哪吒汽車CEO張勇、阿維塔CEO譚本宏則都表示AEB功能存在局限性。

伴隨著更多車圈大佬參與(yu) 這場爭(zheng) 論，也讓AEB功能成為(wei) 了目前行業(ye) 內(nei) 外廣泛討論的熱門話題。畢竟，對於(yu) 這場爭(zheng) 論，拋開看熱鬧和蹭熱點的成分之外，也突出了AEB功能存在的問題。

AEB示意圖，圖源Euro NCAP官網 

早在2002年，AEB功能就已被嚐試應用在奔馳、本田等產(chan) 品中，發展至今這一功能也成為(wei) ADAS係統中基礎且核心的功能之一。

但就實際表現來看，AEB功能很有可能會(hui) 出現“誤觸發”的情況——當車輛高速行駛時，係統誤認為(wei) 車輛前方有障礙物，隨即做出立即刹停的操作，最終可能會(hui) 導致車內(nei) 人員受傷(shang) 和追尾等事故的發生。

對於(yu) 這一行業(ye) 問題，業(ye) 內(nei) 已有一些解決(jue) 方案，比如在車輛感知層麵提高精度，提升對環境的識別率；或者提升車輛在決(jue) 策層麵的能力，降低誤觸發的幾率。與(yu) 此同時，一些激光雷達企業(ye) 也提出了它們(men) 的解法——在車輛感知層麵，除了攝像頭和毫米波雷達之外，添加激光雷達來提升感知精度，以便減少誤觸發和漏檢等問題。

如今，智駕行業(ye) 已打響性價(jia) 比的價(jia) 格戰，激光雷達的取舍也已成為(wei) 眾(zhong) 多主機廠和智駕方案解決(jue) 方案供應商們(men) 思考的問題。激光雷達是否能有效解決(jue) AEB功能問題？激光雷達對於(yu) 智駕行業(ye) 的重要性到底有多少？

餘承東、何小鵬，到底在爭論什麽？

這場AEB的爭(zheng) 論，起初還停留在技術上的討論。

當被媒體(ti) 問到“如何看待小鵬城市NGP和友商AEB”的看法時，何小鵬表示大部分人可能從(cong) 來沒遇到過AEB，友商講了AEB，“我認為(wei) 99%是假的，它就是造假，那些宣傳(chuan) 都不是公司官方發布的，全是來自小視頻。”

或許為(wei) 了佐證自己的觀點，何小鵬還補充道：“我們(men) 自己的人還專(zhuan) 門去問了，它的AEB根本不能開，路上的誤刹車情況太多了。”此外，他還表示，和其他公司的“小視頻”不同，小鵬的XNGP技術，會(hui) 把AEB作為(wei) 一個(ge) 方向做好，比如“靜態AEB”，一旦周圍有障礙物，車輛就會(hui) 主動避開，車輛可以主動避障。

何小鵬對於(yu) AEB的看法，截圖自何小鵬個(ge) 人微博

何小鵬的這些觀點，看似沒有點名任何一家友商，但很快卻引起了餘(yu) 承東(dong) 的關(guan) 注。後者在其朋友圈中配文表示：“連AEB是什麽(me) ，居然有車企的一把手還沒有搞懂呢！”

緊接著，餘(yu) 承東(dong) 在這條動態的評論區補充，“有的車企，整天忙著做智能駕駛，AEB主動安全測試結果非常差，一問才知道他們(men) 卻連AEB基本功能居然都沒有做，這讓我十分吃驚！要麽(me) 讓手下忽悠了，要麽(me) 是對汽車行業(ye) 的發展缺乏最基本的認知！”

餘(yu) 承東(dong) 的反應，在業(ye) 內(nei) 看來就是對何小鵬的反擊，畢竟餘(yu) 承東(dong) 在發布問界新M7時，曾把AEB功能作為(wei) 主要賣點，表示“AEB最高刹停時速提升至90km/h，可減少90%因注意力不集中和路況複雜造成的交通事故，主動安全能力業(ye) 內(nei) 持續領先”。

看到餘(yu) 承東(dong) “對號入座”後，何小鵬又在朋友圈發文“我最近評價(jia) 了一個(ge) 行業(ye) 亂(luan) 象，結果行業(ye) 沒急，非行業(ye) 的倒急了，不知道他急什麽(me) 。”這一“非行業(ye) ”的表述，直接把兩(liang) 人的爭(zheng) 論又增添了幾分火藥味。

針對何小鵬的再度回應，餘(yu) 承東(dong) 截至發稿前雖然再無任何回應，但兩(liang) 人的爭(zheng) 鋒相對也上升至品牌層麵。

AITO汽車官方公眾(zhong) 號在昨日發布了題為(wei) “不打無謂嘴戰，打贏安全硬戰！”的文章，對於(yu) 問界的AEB功能進行了大篇幅的介紹；很快，小鵬汽車官微也發布了一篇AEB學習(xi) 筆記的博文，並以“AEB測試≠營銷炒作”作為(wei) 配圖。

小鵬汽車和AITO汽車對於(yu) AEB的科普文章，截圖自各自官方渠道

殊不知，這場有關(guan) AEB的論戰，並沒有止於(yu) 何小鵬和餘(yu) 承東(dong) 的“隔空辯論”，而是吸引了更多車圈大佬的加入。

比如李想率先以“吵不過華為(wei) ”的聲明，站在了論戰觀眾(zhong) 席的位置；而像比亞(ya) 迪騰勢銷售事業(ye) 部總經理趙長江、譚本宏和張勇等大佬，則是對於(yu) AEB功能先做了科普，然後借勢對自家的產(chan) 品做了波營銷宣傳(chuan) 。

從(cong) 上述大佬們(men) 的爭(zheng) 論中看，核心的焦點在於(yu) AEB的功能性方麵，這也是因為(wei) 該功能已是乘用車主動安全的核心功能。

AEB，即自動緊急刹車係統，屬於(yu) 乘用車輔助刹車的電子係統，當車輛遇到突發危險情況，或與(yu) 前車及行人距離小於(yu) 安全距離時主動進行刹車，可減少追尾和碰撞等事故的發生。翻譯一下，就是幫助駕駛員在危險發生的短時間內(nei) “踩”刹車，避免事故發生。

按照分析機構Euro NCAP的數據顯示，AEB功能能在現實世界中減少38%的追尾碰撞，將顯著提升駕駛的安全性。由此該功能在乘用車的裝備率較高，根據乘聯會(hui) 數據顯示，截至今年上半年乘用車配置AEB功能的占比為(wei) 49.5%，其中新能源車配置該功能占比已達到55.8%。

即便經過20多年的發展，AEB技術已趨近成熟，但不可否認這一技術依然存在問題。

這其中以“誤觸發”為(wei) 主要的問題，簡單說當車輛行駛過程中，車輛的感知硬件誤認為(wei) 車輛前方存在一個(ge) 障礙物，為(wei) 了避險AEB就會(hui) 觸發，讓車輛緊急刹停，何小鵬、譚本宏和張勇等大佬也都認為(wei) AEB複雜性較大。

哪吒汽車CEO張勇對AEB複雜性的描述，截圖自張勇個(ge) 人微博

AEB誤觸發的危險性在於(yu) ，如果當車輛高速行駛在高速或者高架上，車輛急刹後，不僅(jin) 會(hui) 導致車內(nei) 人員受傷(shang) ，也有可能讓車後車輛來不及避讓，導致追尾事故。“行業(ye) 內(nei) 講的AEB主要是縱向AEB，觸發條件大部分情況下是60km/h以內(nei) 。如果速度過高誤刹車對用戶會(hui) 造成巨大的驚嚇，是根本無法接受的。”何小鵬對媒體(ti) 曾這樣表示。

此外，AEB技術還有一個(ge) 不足，就是對障礙物的漏檢。比如在霧霾、黑暗環境下，人類駕駛員對於(yu) 較矮、較小（路邊消防樁、小動物）等障礙物無法發現的同時，AEB也沒有識別到，最終導致了碰撞的發生。

因此，再來看何小鵬、餘(yu) 承東(dong) 等人對AEB的爭(zheng) 論，其實也揭露了AEB技術和係統存在的問題，作為(wei) 車輛主動安全的關(guan) 鍵功能，這些問題也需要得到解決(jue) 。

AEB係統問題，該如何解決？

要優(you) 化AEB問題，得先了解該係統是如何運作的。

從(cong) 工作原理看，AEB要正常運作就需要經過感知-運算-決(jue) 策的過程，當車輛在非自適應巡航的情況下正常行駛時，該係統會(hui) 基於(yu) 毫米波雷達和視覺攝像頭等感知傳(chuan) 感器來自動探測車輛前方是否具有障礙物，同時判斷碰撞風險。

當遭遇危險情況，比如車輛與(yu) 前車或行人的距離小於(yu) 安全距離時，AEB會(hui) 向人類駕駛員發出警報，並且觸發執行機構（電子穩定程序ESP），最大限度地進行自動緊急刹車或使車輛減速，避免碰撞事故的發生。

AEB工作原理，圖源CATARC汽車測試中心官網

需要注意的是，以上描述的是AEB正常工作的工況，該係統也會(hui) 隨著一些因素的變化，開始出現問題。

比如當車輛行駛車速過快時，AEB的傳(chuan) 感器對於(yu) 環境中障礙物的感知能力就會(hui) 減弱，從(cong) 而影響係統的決(jue) 策判斷能力，以至於(yu) 在很多時候AEB係統對於(yu) 障礙物沒有做出反應，這正是上文提到的“漏檢”。

相比於(yu) “漏檢”，前文提到的“誤觸發”，也就是業(ye) 內(nei) 俗稱的“幽靈刹車”，由於(yu) 更大的危險性，從(cong) 而更受業(ye) 內(nei) 關(guan) 注。

按照NHTSA此前對於(yu) 特斯拉“幽靈刹車”的調查結果來看，出現這一情況時車輛大多都麵對著低速或者靜止的物體(ti) ，比如車輛前方有樹木、彎道護欄、減速的車輛以及斜坡，都會(hui) 讓車輛“誤觸發”AEB。

甚至在2019年Autolog的一份報告中，提到了連城市地下管道冒出來的水蒸氣，都有可能引發車輛做出“幽靈刹車”。換句話說，車輛識別到了東(dong) 西，但無法判斷是否是危險的障礙物，為(wei) 了保證安全隻能決(jue) 策刹車。

為(wei) 了解決(jue) AEB“誤觸發”的問題，首先想到的就是讓算法認識和識別什麽(me) 才是障礙物，這就需要對算法層麵進行優(you) 化。

由於(yu) 特斯拉此前頻繁被曝出“幽靈刹車”，因此該品牌一直在對其算法進行迭代。按照建約車評報道，特斯拉自2019年就已開始快速迭代算法，截至目前FSD已迭代至V12版本，“幽靈刹車”現象已大幅減少。

特斯拉FSD V12路測，圖源TeslaSide

與(yu) 此同時，提高感知精度，也是業(ye) 內(nei) 公認降低AEB“誤觸發”的另一方案。基於(yu) 多傳(chuan) 感器融合，可以讓車輛探測環境的物體(ti) （數量）達到此前的數倍，並且保證在每個(ge) 物體(ti) 上獲得更多的細節信息。

為(wei) 此，一直喊著堅持“純視覺”路線的特斯拉，在其HW 4.0的感知係統中增加了一顆高精度4D毫米波雷達，探測距離為(wei) 300米左右，成本在千元級別；而其他主流車企，也會(hui) 基於(yu) AEB主控感知硬件之外，加入攝像頭或毫米波雷達作為(wei) 感知輔助。

但一個(ge) 事實也擺在全行業(ye) 麵前——解決(jue) 誤觸發的同時，很難一同解決(jue) AEB漏檢的問題，正如通用汽車-卡耐基梅隆大學自動駕駛協作研究實驗室的聯合主任Raj Rajkumar說的那樣；“從(cong) 技術的角度來看，如果你想降低誤觸發，那麽(me) 漏檢率必然上升，反之亦然。”

也正因如此，行業(ye) 內(nei) 現階段對於(yu) AEB的態度是——寧可漏檢，也要避免誤觸發。畢竟漏檢隻是“幫不上忙”，而誤觸發則是“幫倒忙”。

麵對這一行業(ye) 的矛盾平衡問題，有激光雷達企業(ye) 提出了解法。

禾賽科技戰略負責人施葉舟告訴連線出行，目前市麵上現有的AEB方案，無論是純視覺，還是毫米波感知方案，都存在精度不足的問題。在這樣的基礎上，當AEB設定閾值過高，就會(hui) 出現漏檢的情況；而閾值過底，則會(hui) 有誤觸發的風險。

當車輛感知硬件中加入激光雷達後，基於(yu) 整體(ti) 感知精度實現提升後，就可減少誤觸發情況的發生。對此，施葉舟以搭載了一顆激光雷達的理想L9 MAX作為(wei) 例子，表示每10萬(wan) 公裏中，該車型的誤觸發次數為(wei) 0.31次，遠低於(yu) 行業(ye) 平均的1次。

此外，由於(yu) 激光雷達工作會(hui) 自主發射激光，由此可在霧霾、黑暗和強光環境下正常工作，再加上高精度的感知特性，在施葉舟看來，可支持車輛在行駛過程中有效識別不同障礙物，以便降低AEB漏檢率。

同為(wei) 激光雷達廠商的Luminar，也有相似的看法。該企業(ye) 認為(wei) ，激光雷達可以提供比單目攝像頭更精確的距離測量，同時，相比雙目等立體(ti) 視覺感知，可以實現更遠的探測距離，進而為(wei) AEB係統提供障礙物及行人的檢測支持。

“即使有足夠的數據，目前的攝像頭性能還是不足以支持AEB功能，在城市街道以及人車混流的複雜場景中，激光雷達對於(yu) 實現進一步的AEB自主功能至關(guan) 重要。”法雷奧公司首席執行官曾這樣對媒體(ti) 表示。

基於(yu) 以上分析來看，激光雷達感知硬件，已經被業(ye) 內(nei) 視為(wei) 解決(jue) AEB漏檢和誤觸發平衡的一個(ge) 解決(jue) 辦法，而AEB也是車輛主動安全中的關(guan) 鍵一環，由此在業(ye) 內(nei) 看來激光雷達就像車輛結構中的“隱性氣囊”一樣。

正因如此，“激光雷達，對於(yu) 智駕行業(ye) 有多少重要性？”的問題，引發越來越多人關(guan) 注和討論。

激光雷達，會成為智駕行業的剛需嗎？

智駕行業(ye) 的價(jia) 格戰，已經打響。

從(cong) 今年6月開始，大疆車載、四維圖新、地平線和毫末智行等供應鏈企業(ye) 均發布了各自的智駕方案，它們(men) 的共同點——都是硬件成本達到千元級別的高階智駕解決(jue) 方案，這些企業(ye) 也都把各自的產(chan) 品稱為(wei) “極具性價(jia) 比”。

具體(ti) 來看，四維圖新和大疆車載在千元級方案的落地上，都暫時沒有使用激光雷達支持；而毫末智行這邊，雖然在8000元級方案中有選配激光雷達的選項，但該企業(ye) CEO張凱也對連線出行表示，未來有可能會(hui) 走“去激光雷達”路線。

這些企業(ye) 會(hui) 這樣選擇，並不令人意外。因為(wei) 在他們(men) 看來，隻有把激光雷達去掉，才能降低自身產(chan) 品的成本，用更低的售價(jia) 賣給主機廠客戶，以便實現商業(ye) 化。

但不能否認的是，激光雷達對於(yu) 現階段的智駕行業(ye) ，依舊存在著重要的價(jia) 值。

今年下半年開始，落地城市NOA功能已成為(wei) 諸多主流新能源車企的關(guan) 鍵詞，並且都已喊出了各自的開城目標。比如小鵬宣布將城市NGP在今年底前拓展至50城，明年擴展至200城。理想則打算把城市NOA功能擴展至100城。

相比之下，華為(wei) 更為(wei) 激進，曾高調宣布ADS 2.0無圖版本在今年第四季度落地45個(ge) 城市，讓城市NOA在全國都能開。

華為(wei) ADS 2.0開城目標，圖源華為(wei) 終端官微

在這些品牌的開城目標之下，有著激光雷達的支持，因為(wei) 就這些品牌參與(yu) 城市NOA落地的產(chan) 品來看，無論多少價(jia) 位和定位，都至少配有一顆激光雷達，比如小鵬G9和G6都搭載了兩(liang) 顆激光雷達；理想L係產(chan) 品的MAX版本都搭載了一顆激光雷達，阿維塔11甚至搭載了3顆激光雷達。

“從(cong) 國內(nei) 道路情況看，不僅(jin) 有著十分複雜的道路環境，有時一條路上同時會(hui) 有汽車、自行車、兩(liang) 輪電動車、商販三輪車和行人等眾(zhong) 多參與(yu) 者；與(yu) 此同時，國內(nei) 城市道路的整修也是頻繁發生的。在這些環境中，如果僅(jin) 用純視覺或者毫米波+攝像頭融合感知來實現城市NOA，大概會(hui) 有較大的壓力。”輕舟智航產(chan) 品負責人許諾這樣對連線出行解釋。

在許諾看來，在這些場景中加入激光雷達後，就可以很好地提升車輛的感知能力和精度，包括對影子、通用障礙物的識別。就比如最常見的修路場景中，當一位工人躺在路邊護欄中休息時，僅(jin) 有純視覺很難識別到工人的存在，而在激光雷達支持下，就可明顯識別到。

由此可以看出，無論是城市NOA、還是前文提到的AEB功能，隻有基於(yu) 激光雷達的支持下，才能實現更多且可靠的功能落地。這也印證了禾賽科技CEO李一帆所說的觀點——“激光雷達不是安全件，而是決(jue) 定功能實現的功能件。”

除此之外，激光雷達對於(yu) 智駕行業(ye) 的發展，也有著更大的價(jia) 值。

自特斯拉采用純視覺方案研發自身自動駕駛係統後，經過多年的布局，目前已站在了全球智駕行業(ye) 的前列。由此，也吸引了一些車企學著同樣的技術路線，來試圖追趕特斯拉，但效果並不明顯。

會(hui) 出現這一現象的原因，在施葉舟看來是因為(wei) 很多人隻看到了特斯拉不用激光雷達的低成本研發表象，就好比隻看到了水麵上的冰山，而忽略了該品牌所擁有的更深層先發優(you) 勢，也正像水麵下更多冰山的部分。簡言之，特斯拉早在2010年左右就開始布局自動駕駛技術、並且也很早就自研芯片和自建數據中心。

通過這些布局，特斯拉在算力、算法和數據三方麵都逐漸占據了先發優(you) 勢，比如截至今年第三季度特斯拉FSD累計的數據量已經超過了5億(yi) 英裏（折合約為(wei) 8億(yi) 多公裏），反觀國內(nei) 新能源車企銷量較好的理想汽車，截至今年7月NOA行駛裏程也才突破2億(yi) 公裏。

正是基於(yu) 這些先發優(you) 勢，才讓特斯拉憑借純視覺實現了高階輔助駕駛能力，但這並不代表其他車企沒有機會(hui) 追趕上特斯拉。對此，施葉舟認為(wei) 激光雷達，能幫助車企實現快速追趕技術優(you) 勢的目的。

按照許諾介紹，基於(yu) 激光雷達的高精度和多信息的感知特性，輕舟智航已經拿這一部件應用到自動駕駛算法自動化標注和訓練中。過程中，不僅(jin) 可以實現在數據標注中進行補充和修正，同時提升大模型算法的訓練能力。

效果是明顯的。按照NuScenes機構的數據顯示，從(cong) 2020年純視覺路線一直在追逐對環境目標追蹤準確度的提升，以便更快落地智駕能力，從(cong) 當時5%的準確率上升至今年上半年的56%。

而作為(wei) 對比，攝像頭+激光雷達融合感知路線雖比純視覺發展較晚一些，但在2020年下半年已經超越了行業(ye) 平均65%的準確度，而到了今年上半年這一數值已達到75%。

不同感知路線環境目標物追蹤準確度逐年變化趨勢，數據來源於(yu) NuScenes，連線出行製圖

這就意味著，有激光雷達支持的融合感知方案，可以幫助車企和智駕解決(jue) 方案供應商實現更快的算法迭代以及功能落地，以至於(yu) 在智駕行業(ye) 中建立並形成自身的優(you) 勢。

“在智駕行業(ye) 中，尤其對於(yu) 一些高端產(chan) 品，激光雷達有著重要的價(jia) 值，無論是滿足消費者的訴求和心理價(jia) 值，還是針對實際的應用場景、功能落地和安全冗餘(yu) ，激光雷達都有不可替代的效應。”奧緯谘詢董事合夥(huo) 人張君毅這樣對連線出行表示。

需要注意的是，隨著禾賽等激光雷達廠商們(men) ，在迭代技術和提升規模的布局下，也讓激光雷達本身的成本正逐年下降。按照施葉舟介紹，一款激光雷達的成本已從(cong) 2016年的7-8萬(wan) 美元，降至目前的一千美元以下（折合約為(wei) 7200元左右）。

綜上分析，再加上激光雷達成本正逐年下降，在連線出行看來，激光雷達在智駕行業(ye) 中的使用率會(hui) 越來越高，智駕技術的迭代也會(hui) 越來越快。伴隨著這一變化，智駕行業(ye) 的戰火或許會(hui) 越燒越旺，戰場上的所有玩家都需要做好準備。

參考資料： 

Research on subjective evaluation method of automatic emergency braking (AEB) for passenger car.Shuai Zhang*、Bin Lei、Shuai Chen and Lei Sha.CATARC Automotive Test Center(Tianjin) Co