AEB成強(qiáng)制性國家標(biāo)準(zhǔn)，純視覺能通過考驗(yàn)嗎？

以激光雷達(dá)為代表的雷視融合方案和純視覺路線的誰優(yōu)誰劣伴隨著智駕從手寫規(guī)則到今天的端到端階段，不過如果拋棄算力、算法和大模型能力來單純對比激光雷達(dá)和純視覺的優(yōu)劣顯然是舍本逐末。在AEB即將成為國標(biāo)之際，目前的標(biāo)準(zhǔn)要求也遠(yuǎn)未到激光雷達(dá)與純視覺只能二選一的地步。

文丨智駕網(wǎng) July

編輯｜雨來

一紙新規(guī)，再次將AEB話題引入輿論場。

5月，工業(yè)和信息化部發(fā)布《輕型汽車自動緊急制動系統(tǒng)技術(shù)要求及試驗(yàn)方法》（征求意見稿），將自動緊急制動系統(tǒng)（AEB）從推薦性標(biāo)準(zhǔn)升級為強(qiáng)制性國家標(biāo)準(zhǔn)，并計劃于2026年起分階段實(shí)施。該標(biāo)準(zhǔn)將替代現(xiàn)行國標(biāo)GB/T 39901-2021，征求意見截止日期即將在本月底（6月30日）結(jié)束。

這是目前智駕輔助功能中第一次上升為國家強(qiáng)制標(biāo)準(zhǔn)，但它同時也引發(fā)了技術(shù)路線的爭議，如果強(qiáng)制安裝AEB是否意味著所有的車型都需要標(biāo)配激光雷達(dá)？

智駕網(wǎng)梳理了新國標(biāo)三大核心變化——

適用范圍擴(kuò)大：要求所有M1類乘用車（轎車、SUV、MPV等）和N1類輕型載貨汽車（總質(zhì)量≤3.5噸）強(qiáng)制裝備AEB系統(tǒng)，覆蓋中國90%以上輕型車輛；

技術(shù)要求升級：新增對行人、自行車、踏板式兩輪摩托車等弱勢道路使用者的識別能力要求，并增加交叉路口、右轉(zhuǎn)跟車等復(fù)雜場景測試；

性能指標(biāo)提升：乘用車AEB激活范圍擴(kuò)大至10-80km/h，制動減速度要求從4.0m/s2提高到5.0m/s2，針對靜止前車的測試速度從30km/h提高到80km/h；

但在這些變化之中，值得注意的是，新國標(biāo)并未強(qiáng)制要求安裝特定的傳感器配置，其性能導(dǎo)向的特性也為多元技術(shù)路線留下了充分可討論的空間。

01.

AEB爭議為何再起？

AEB的技術(shù)路線目前有毫米波雷達(dá)、純視覺和雷視融合三種。

當(dāng)前眾多車輛的AEB系統(tǒng)基于77GHz毫米波雷達(dá)實(shí)現(xiàn)，在三種技術(shù)方案中，依靠毫米波雷達(dá)的這一方案，是最基礎(chǔ)的技術(shù)方案，同時成本最低，應(yīng)用廣泛，但缺點(diǎn)是易受環(huán)境干擾，極易失效。

純視覺方案，依賴攝像頭進(jìn)行感知，這種方案的弊端在于對靜止物體的識別存在局限性，也容易受到光線等環(huán)境干擾。

目前聲勢最盛的是多傳感器融合方案，毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)和攝像頭融合使用，弱點(diǎn)是成本更高。

不過當(dāng)下所說的純視覺方案其實(shí)也是攝像頭和毫米波的組合方案。

直觀來看，多傳感器雷視融合方案最佳，雖然成本相對更高，但AEB做為緊急狀態(tài)下的最后一道屏障，與安全相比，成本高一些無可厚非。

不過，不考慮算力、算法，單純對比傳感器多寡，一刀切地認(rèn)為擁有激光雷達(dá)就一定強(qiáng)于純視覺則有失偏頗。

在新國標(biāo)發(fā)布之際，行業(yè)也正經(jīng)歷一場關(guān)于AEB技術(shù)路線的激烈爭論。

激光雷達(dá)派：

有博主在社交媒體發(fā)文稱，純視覺方案尚未實(shí)現(xiàn)100km/h以上剎停能力，而融合激光雷達(dá)的方案已量產(chǎn)120km/h剎停能力。

他強(qiáng)調(diào)：“對靜止車輛的空間感知需要150米的精準(zhǔn)測距”。

言下之意，純視覺無法實(shí)現(xiàn)150米距離的精準(zhǔn)測距和識別。

視覺方案派：

小鵬汽車自動駕駛產(chǎn)品高級總監(jiān)袁婷婷則表示小鵬汽車的純視覺方案已實(shí)現(xiàn)了130km/h動態(tài)車輛剎停，上市的小鵬M03 MAX將搭載該技術(shù)。

從兩方在社交媒體的爭論不難看出，核心聚焦在純視覺方案能否在更高時速（120公里時速）實(shí)現(xiàn)對相對安全距離（150米）的目標(biāo)的精準(zhǔn)識別。

在這場爭論之后不久，6月19日，小鵬汽車發(fā)布測試視頻并宣稱其純視覺AEB實(shí)現(xiàn)130公里/小時對靜止目標(biāo)剎停（行業(yè)最高速），并覆蓋夜間、濕滑路面等復(fù)雜場景，小鵬汽車表示其純視覺路線憑借「大模型+高算力」可實(shí)現(xiàn)更低延遲（40ms）和更強(qiáng)泛化能力。該功能預(yù)計在本月底全量推送。

而此前行業(yè)高速AEB性能的標(biāo)桿普遍在100-120km/h（激光雷達(dá)方案上限），華為和理想對外展示的最高時速上都達(dá)到過130公里，小鵬通過純視覺實(shí)現(xiàn)130km/h剎停，追平了主流的雷視融合方案（當(dāng)然有觀點(diǎn)認(rèn)為AEB的剎停時速也不宜過高，會對人體造成傷害）。

通常，激光雷達(dá)方案的延遲在80ms以上，40ms端到端響應(yīng)速度則更具低延遲優(yōu)勢，源于省去多傳感器數(shù)據(jù)融合的算力消耗，提升了決策效率。

袁婷婷表示，激光雷達(dá)遠(yuǎn)距離信息稀疏且易受天氣干擾，而高分辨率攝像頭+AI模型才是更優(yōu)解。

當(dāng)AEB的話題被重新推至風(fēng)口，這一次純視覺想要打翻身仗，小鵬勢必要解決一些更難的問題。

02.AEB最核心的感知難題，純視覺怎么解？

近來發(fā)生的多起智駕事故中，AEB不起作用被廣為詬病，這其實(shí)涉及一個兩難問題：

太敏感，會造成不斷剎停，嚴(yán)重干擾駕駛者的正常行駛；

降低敏感度，又起不到自動駕駛保障安全的目的，而當(dāng)前無論攝像頭還是毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)，都無法做到對障礙物的百分百識別，這也是當(dāng)前AEB的核心難點(diǎn)。

在工作原理上，AEB的激活需要經(jīng)過感知、決策、執(zhí)行三個步驟。首先系統(tǒng)要通過雷達(dá)、攝像頭等感知硬件監(jiān)測前方的道路環(huán)境信息，識別障礙物。如果存在障礙，系統(tǒng)將會基于車輛與障礙之間的距離，或碰撞所需時間來評估碰撞風(fēng)險，如果判定系統(tǒng)設(shè)定的某個安全閾值時，便會觸發(fā)緊急制動。

事實(shí)上，AEB是各大自動駕駛團(tuán)隊最難攻克的技術(shù)，原因是太難平衡。

AEB作為一個剎車機(jī)制，自身帶有感知算法，不同物體對探測的反應(yīng)是不是一樣的，它的準(zhǔn)確運(yùn)作聚焦于四個方面：識別的準(zhǔn)確率、感知延時、控制精度和控制的延時。

AEB表現(xiàn)的好壞即依賴于傳感器、算法等智駕技術(shù)能力，也依賴于車輛剎車等硬件的物理能力。

當(dāng)下的技術(shù)能力，視覺路線已相比激光雷達(dá)有了巨大的優(yōu)勢。

這一方是攝像頭的像素越來越高，800萬像素的攝像頭越來越普遍，看得更清；一方面，視覺算法開始替代毫米波雷達(dá)承擔(dān)AEB的識別觸發(fā)機(jī)制，視覺算法相比毫米波雷達(dá)造成誤觸發(fā)的概率開始大幅下降。

只不過這一技術(shù)路線一來對算力要求很大，同時受光線影響較大。

堅持純視覺智駕技術(shù)路線的小鵬給出了解法，即加大車端算力和通過大模型強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

小鵬在日前預(yù)售的G7車型Ultra版算力做到了2200TOPS，這款車型搭載了小鵬自研的3顆圖靈AI芯片，算力相當(dāng)于9顆當(dāng)前主流的智駕芯?（Orin X） 。

算力可以被比喻為智駕發(fā)展的「燃料」，大模型是「引擎」，視覺感知則是「第一性原理」，三者結(jié)合推動感知系統(tǒng)從「看見」升維至「理解」，最終實(shí)現(xiàn)人類級場景認(rèn)知。

何小鵬給過的預(yù)判是，2026-2027年「世界模型+強(qiáng)化學(xué)習(xí)」將推動L4級智駕落地，而視覺感知作為基礎(chǔ)層，其可靠性決定終極體驗(yàn)上限。

現(xiàn)在，小鵬汽車已對外宣布正在研發(fā)參數(shù)規(guī)模達(dá)到720億的云端大模型，即“小鵬世界基座模型”。

該基座模型是以大語言模型為骨干，使用海量優(yōu)質(zhì)駕駛數(shù)據(jù)訓(xùn)練的VLA大模型（視覺-語言-行為大模型），具備視覺理解能力、鏈?zhǔn)酵评砟芰Γ–oT）和動作生成能力。

依靠「高算力+強(qiáng)模型」，能增強(qiáng)主動安全的可靠性，強(qiáng)大的模型能夠提升感知信息的處理效率和精度，高算力能夠讓大模型在車上跑得更順暢。

在大算力和大模型的共同賦能下，視覺感知能將原本規(guī)則時代的單幀圖片識別，轉(zhuǎn)化為4D動態(tài)信息，能夠推理前后幀之間的因果關(guān)系，判斷在道路行駛中后續(xù)可能發(fā)生的情況。

同時只有視覺感知能做到前融合的方案，將時延降到最低。在夜間、雨霧等場景，大模型下的視覺融合方案都會更安全。

如果算力充足，那么用一段式端到端方法做AEB一定是最佳選擇，從感知到?jīng)Q策再到規(guī)劃控制，可以一步到位。

而當(dāng)有了更雪亮的眼睛（更準(zhǔn)確的識別感知），更聰明的大腦（更快瞬時推理能力），就會造就更敏捷的身手（更快響應(yīng)速度），最終造就更強(qiáng)大、更好用的AEB。

如果給何小鵬出一道選擇題，是一雙更聰明的眼睛重要，還是一個更強(qiáng)大的大腦更重要，他會說，小鵬選擇后者。

為了搭建云端足夠大的模型，小鵬訓(xùn)練了數(shù)百億參數(shù)規(guī)模的云端基座大模型，參數(shù)量達(dá)車端模型的80倍，這意味80倍參數(shù)可以吸納corner case，突破規(guī)則代碼上限。

所以，如果小鵬的云端數(shù)據(jù)規(guī)模真能達(dá)到官方所說的「720億參數(shù)量」和「集群算力10EFLOPS」，那么的確是世界TOP級別的規(guī)模與投入。

現(xiàn)在，小鵬云端大模型參數(shù)量達(dá)車端模型的80倍，這意味80倍參數(shù)可以吸納corner case，突破規(guī)則代碼上限。

而在云端訓(xùn)練超大模型的基礎(chǔ)上，小鵬并非簡單將云端基座大模型直接部署到車端，而是通過知識蒸餾（Knowledge Distillation）實(shí)現(xiàn)“大模型智能下沉”，在保障安全性與實(shí)時性的同時突破車端算力限制。

蒸餾可以理解為將“教授知識”壓縮至“學(xué)生模型”。

在駕駛真實(shí)場景中，直接訓(xùn)練小模型容易因駕駛場景多解性（同一場景有多種合法路徑）導(dǎo)致模型混淆，而大模型通過統(tǒng)一模態(tài)蒸餾可避免此問題。

另一個技術(shù)優(yōu)勢是有望突破Scaling Law邊際效應(yīng)。

小鵬指出，無論是自己2000萬clips的云端數(shù)據(jù)量，還是其他家的xx千萬，都是建立在“視頻切片”的基礎(chǔ)上。

云端大模型在充分吸收海量數(shù)據(jù)后，蒸餾后的小模型性能就會遠(yuǎn)超同參數(shù)直接訓(xùn)練的模型上限。

雖然硬件雙冗余對于感知硬件的一項要求就是要配備激光雷達(dá)，但現(xiàn)在以純視覺智駕技術(shù)路線為代表的小鵬擁有長期規(guī)模投入的能力，通過更強(qiáng)大的大腦替代激光雷達(dá)的物理感知冗余，在主動安全領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了對激光雷達(dá)融合感知路線的系統(tǒng)性突破。

03.純視覺AEB比雷視融合更具未來性

倘若視覺感知實(shí)現(xiàn)真正的前融合，系統(tǒng)時延就會降到最低，從長期來看，純視覺是解決感知上限的最優(yōu)解。

6月16日，特斯拉副總裁陶琳在微博上發(fā)布了一則馬斯克的采訪視頻，馬斯克在采訪中表示，與道路系統(tǒng)最適配的智能駕駛技術(shù)就是人工智能、數(shù)字神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和攝像頭相結(jié)合。

「當(dāng)然我們的車輛還配備了麥克風(fēng)，用于識別緊急車輛的聲音」。馬斯克認(rèn)為，全世界的道路系統(tǒng)都是為了智能、生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和眼睛設(shè)計的，而不是根據(jù)「從眼睛里發(fā)射激光」來設(shè)計的。

純視覺感知究竟解決了雷視融合感知路線的哪些問題？

最核心的是解決了延遲和誤檢的問題。

比如，激光雷達(dá)是點(diǎn)云數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量大且頻率低，給整體的系統(tǒng)延時帶來了較大負(fù)擔(dān)。激光雷達(dá)在大雨/霧天場景容易出現(xiàn)誤檢，比如鏡面反射、點(diǎn)云膨脹等。

相比激光雷達(dá)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，攝像頭是圖像/視頻數(shù)據(jù)，兩種不同模態(tài)的信息在車端融合，一方面需要較高的存儲和處理成本，對于需要在毫秒之間作出響應(yīng)的輔助駕駛系統(tǒng)來說，由此導(dǎo)致的任何延遲都不可接受；另一方面，不同模態(tài)的信息如果相互矛盾，會影響AI大腦的決策。

采用統(tǒng)一的視覺模態(tài)信息，會讓系統(tǒng)響應(yīng)效率更高，提升駕駛安全性。

當(dāng)然，激光雷達(dá)的優(yōu)勢是可以實(shí)現(xiàn)對障礙物物體空間位置的感知，以及對于強(qiáng)逆光、雨霧的穿透，以便做到較低的誤觸發(fā)率，純視覺如何做到或者超過激視融合感知路線的準(zhǔn)確率和低誤觸發(fā)率？

小鵬汽車產(chǎn)品經(jīng)理Mike給出的解釋是，降低誤觸發(fā)的核心是對道路情況看得清、看得遠(yuǎn)、看得準(zhǔn)。

他以小鵬鷹眼視覺+毫米波雷達(dá)方案舉例，這套方案能做到對障礙物空間位置的感知，盡量減少誤識別。再加上一個足夠聰明的大腦，就能對道路上的突發(fā)狀況做快速的推理分析，準(zhǔn)確評判風(fēng)險，而不是動輒剎車了事。

熟悉小鵬的人都知道，小鵬是第一家量產(chǎn)激光雷達(dá)車型的車企，也是第一家把激光雷達(dá)去掉的車企。

Mike說，小鵬在去掉激光雷達(dá)后，節(jié)約了20%的感知算力，這樣可以升級視覺感知模型的容量、參數(shù)量和推理的頻率。

有專家表示，激光雷達(dá)最高每秒10幀，而視覺攝像頭可以實(shí)現(xiàn)24幀，激光雷達(dá)的10Hz是主動掃描式采樣，視覺的24Hz是被動并行式采樣，后者在時間分辨率上具有物理層優(yōu)勢。

高幀率視覺的核心價值在于構(gòu)建時空連續(xù)性的認(rèn)知能力——當(dāng)激光雷達(dá)還在「逐幀拼湊世界」時，視覺系統(tǒng)已在「理解運(yùn)動故事線」。這恰恰是應(yīng)對國內(nèi)復(fù)雜城市場景（鬼探頭、加塞等）的最優(yōu)解，亦是傳感器頻率差異的本質(zhì)意義。

從短期成本可控來看，如果想省掉鉆研算力算法的苦力活 ，中高算力+激光雷達(dá)的確是個好選擇，隨著激光雷達(dá)上車，與視覺算法結(jié)合，理論上當(dāng)然效果更好，但是實(shí)現(xiàn)二者的數(shù)據(jù)融合又是另一個技術(shù)門檻。

很難說實(shí)現(xiàn)二者數(shù)據(jù)融合的門檻不比純視覺更高。

在智駕網(wǎng)近年來采訪的多位智駕專家中，一致的觀點(diǎn)純視覺是智駕的未來。

但鑒于近期的諸多智駕事故，部分人將事故的原因歸結(jié)于硬件配置的不足，回避了自身算法能力的不足，反而給大眾形成了激光雷達(dá)是不可缺少的智駕配置的認(rèn)知。

何小鵬說“2027年以后，純視覺技術(shù)不會再有分歧?！?/p>

為什么是2027年？因?yàn)楸藭r大抵市場上的玩家都基本解決了算力和模型問題。

end.

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