本周熱門話題：

AEB（自動緊急制動）誤觸發率有多高？

在籠統的“智駕”話題討論熱度逐漸降溫的階段里，又有一些汽車愛好者給話題細分類目，談其自動緊急制動系統的誤觸發率。似乎有些車企做到了“1/1000000km”的標準并且得到了許多汽車愛好者的好評，可是這樣的數據真能夠令人放心嗎？那就不妨來了解一個數據。通過這個數據絕對會有完全不同的理解。

所有汽車一年里的行駛里程會有是多少公里？

這個問題沒有準確答案；但是有一些品牌會公布所有車輛的年行駛里程總數，其中多以新勢力汽車品牌為主。而這些品牌的車輛基本都有AEB或者“組合駕駛輔助”系統，比如某主攻增程混動SUV的汽車品牌，其2024年所有車輛的累計行駛里程超過170億公里！假設該品牌車輛的AEB能做到百萬公里誤觸發1次，是不是一年中會有車輛共計誤觸發1.7萬次呢？簡單計算的結果就是這樣。

而現階段的AEB誤觸發率是“1/100000km”的水平，也就是10萬公里誤觸發1次！那么就算該品牌車輛保有量不多，一年行駛里程共計達到100億公里，按照該誤觸率計算的結果也是會發生1萬次的誤觸發。

如果一個品牌的車輛一年中誤觸發自動緊急制動1萬次，十個品牌、一百個品牌，十萬輛車、一百萬輛車，乃至于更多的智能汽車在一年里會出現多少次誤觸發？這還只是一個簡單的自動緊急制動功能。

一套“組合駕駛輔助”的2級系統還會有并線輔助、車道保持、自適應巡航等等功能，其誤觸發率或系統魯棒性會是多少則不得而知。

系統魯棒性是關鍵

Robustness·翻譯為“魯棒性。”

系統魯棒性在近幾年里很少被提及，有關于車輛智能駕駛的內容，看到最多的是一些假定場景內的測試；或者是一些與誤觸率相關的數據。

那么什么是系統魯棒性呢？

有些觀點認為系統魯棒性指的是系統穩健性，實際這樣的解釋有些片面；系統穩健性指的是硬件設備在相對理想的環境中系統運行的穩定性，而汽車的運行環境是不可能持續在理想的環境中的，不論是溫度、濕度、能見度等因素都是影響車輛系統硬件平臺運行的不確定因素。

而系統魯棒性指的正是設備在不理想的、不穩定的、復雜多變的環境之中，車輛的系統是否還能夠穩定的運行；這就是系統魯棒性和穩健性的概念差異，而作為汽車消費者需要關注的絕非理想環境中或條件下進行的系統穩健性的測試結果，一定是系統魯棒性的測試。

仍然以誤觸率為參考，這個數據可以一定程度反映系統魯棒性。

要知道在所有的智能駕駛相關測試中都不會出現車輛傳感器故障的模擬情況，對不對？相信沒有誰能否認。同時也不會出現不可預測的極端環境，比如近兩天里的極端大風，以及大風帶來的短時能見度降低等情況；充其量是拿一些醒目的測試假人去模擬行人橫穿馬路，可是在真實的道路場景中，遠光燈、大逆光、行人、非機動車等等不確定因素是會有概率疊加在一起的——這就是復雜多變的環境、不穩定且不理想的真實道路環境，同時也是智能汽車真實的應用場景與環境，這時候不看系統魯棒性又要看什么？可是系統魯棒性沒有完整數據給到消費者。

能作為參考的只有這些碎片化的誤觸率數據。

可是一部分消費者的關注焦點不是此類碎片化數據，而是技術或車輛發布會，但是現在相信一定會有不同的感受了。

結語：

僅AEB誤觸率綜合車輛行駛里程即可發現智能汽車的智能安全功能真實水平，看似十萬分之一或百萬分之一的誤觸率不高，可是卻架不住車輛保有量大且行駛里程數更大；那么誰能保證發生誤觸或系統誤判的車輛不是自己的車呢？沒有人能保證。

當然此時一定會有人說人工駕駛也會出現誤觸。

難道就因為系統也存在誤觸的可能性就要不去搞研發進步嗎？

當然不能這么說。

可是人工駕駛出現誤觸時的大腦往往不會“宕機，”司機們是有糾錯能力的；且即便造成交通事故，通過保險也能夠按照既定流程去解決難題。而智能駕駛汽車一旦出現傳感器故障或過于復雜的環境導致系統誤判，之后系統還能否正常運轉是不確定的，這也是系統魯棒性的一個話題；重點是此類車輛一旦引發交通事故則后果往往會偏嚴重，原因正是缺乏糾錯能力，在處理流程方面也會比較麻煩，同時會占用非常多的公共資源。

所以智能汽車的真正關注焦點應當變一變了，下一個焦點話題應當是“誰為誤觸后果買單。”