汽车AEB功能误触发率有多高，系统鲁棒性为何很少被提及？

本周热门话题：

AEB（自动紧急制动）误触发率有多高？

在笼统的“智驾”话题讨论热度逐渐降温的阶段里，又有一些汽车爱好者给话题细分类目，谈其自动紧急制动系统的误触发率。似乎有些车企做到了“1/1000000km”的标准并且得到了许多汽车爱好者的好评，可是这样的数据真能够令人放心吗？那就不妨来了解一个数据。通过这个数据绝对会有完全不同的理解。

所有汽车一年里的行驶里程会有是多少公里？

这个问题没有准确答案；但是有一些品牌会公布所有车辆的年行驶里程总数，其中多以新势力汽车品牌为主。而这些品牌的车辆基本都有AEB或者“组合驾驶辅助”系统，比如某主攻增程混动SUV的汽车品牌，其2024年所有车辆的累计行驶里程超过170亿公里！假设该品牌车辆的AEB能做到百万公里误触发1次，是不是一年中会有车辆共计误触发1.7万次呢？简单计算的结果就是这样。

而现阶段的AEB误触发率是“1/100000km”的水平，也就是10万公里误触发1次！那么就算该品牌车辆保有量不多，一年行驶里程共计达到100亿公里，按照该误触率计算的结果也是会发生1万次的误触发。

如果一个品牌的车辆一年中误触发自动紧急制动1万次，十个品牌、一百个品牌，十万辆车、一百万辆车，乃至于更多的智能汽车在一年里会出现多少次误触发？这还只是一个简单的自动紧急制动功能。

一套“组合驾驶辅助”的2级系统还会有并线辅助、车道保持、自适应巡航等等功能，其误触发率或系统鲁棒性会是多少则不得而知。

Robustness·翻译为“鲁棒性。”

系统鲁棒性在近几年里很少被提及，有关于车辆智能驾驶的内容，看到最多的是一些假定场景内的测试；或者是一些与误触率相关的数据。

那么什么是系统鲁棒性呢？

有些观点认为系统鲁棒性指的是系统稳健性，实际这样的解释有些片面；系统稳健性指的是硬件设备在相对理想的环境中系统运行的稳定性，而汽车的运行环境是不可能持续在理想的环境中的，不论是温度、湿度、能见度等因素都是影响车辆系统硬件平台运行的不确定因素。

而系统鲁棒性指的正是设备在不理想的、不稳定的、复杂多变的环境之中，车辆的系统是否还能够稳定的运行；这就是系统鲁棒性和稳健性的概念差异，而作为汽车消费者需要关注的绝非理想环境中或条件下进行的系统稳健性的测试结果，一定是系统鲁棒性的测试。

仍然以误触率为参考，这个数据可以一定程度反映系统鲁棒性。

要知道在所有的智能驾驶相关测试中都不会出现车辆传感器故障的模拟情况，对不对？相信没有谁能否认。同时也不会出现不可预测的极端环境，比如近两天里的极端大风，以及大风带来的短时能见度降低等情况；充其量是拿一些醒目的测试假人去模拟行人横穿马路，可是在真实的道路场景中，远光灯、大逆光、行人、非机动车等等不确定因素是会有概率叠加在一起的——这就是复杂多变的环境、不稳定且不理想的真实道路环境，同时也是智能汽车真实的应用场景与环境，这时候不看系统鲁棒性又要看什么？可是系统鲁棒性没有完整数据给到消费者。

能作为参考的只有这些碎片化的误触率数据。

可是一部分消费者的关注焦点不是此类碎片化数据，而是技术或车辆发布会，但是现在相信一定会有不同的感受了。

结语：

仅AEB误触率综合车辆行驶里程即可发现智能汽车的智能安全功能真实水平，看似十万分之一或百万分之一的误触率不高，可是却架不住车辆保有量大且行驶里程数更大；那么谁能保证发生误触或系统误判的车辆不是自己的车呢？没有人能保证。

当然此时一定会有人说人工驾驶也会出现误触。

难道就因为系统也存在误触的可能性就要不去搞研发进步吗？

当然不能这么说。

可是人工驾驶出现误触时的大脑往往不会“宕机，”司机们是有纠错能力的；且即便造成交通事故，通过保险也能够按照既定流程去解决难题。而智能驾驶汽车一旦出现传感器故障或过于复杂的环境导致系统误判，之后系统还能否正常运转是不确定的，这也是系统鲁棒性的一个话题；重点是此类车辆一旦引发交通事故则后果往往会偏严重，原因正是缺乏纠错能力，在处理流程方面也会比较麻烦，同时会占用非常多的公共资源。

所以智能汽车的真正关注焦点应当变一变了，下一个焦点话题应当是“谁为误触后果买单。”