2023 年，AEB 等主动安全功能逐渐成为 30 万元以上 SUV 车型的标配。包括激光雷达、毫米波雷达、摄像头等传感器会感知车辆周围的状况，能够在紧急情况下触发 AEB。
由于不同车辆的 AEB 触发条件的区别相当大，在关键时刻发挥作用，才是一套 AEB 系统的目标。
然而，无论是何种传感器，在感知到外部世界之后，无一例外都采用了「白名单障碍物检测」的方式。而在白名单之外的物体，则是选择忽略。
没错，类似于倒在地上的大树、侧翻的车辆、滚落的石块……直接忽略。这也就意味着，如果你开车恰好走神儿了，AEB 系统有可能根本帮不了你。
如何识别白名单之外的物体呢？这就要用到 GOD（General Obstacle Detection，通用障碍物检测）网络，从而感知到更完整的世界。
最近，我们在上海的封闭场地内抢先体验了阿维塔 11 即将更新的 GAEB，相比传统 AEB 触发条件有了更明显的进化。现场还有当前最热门的 5 款新能源车，总共 6 款车的表现究竟谁好谁差呢？
白天 AEB 集体「翻车」
首先要说明，在标准的 AEB 测试中，通常都以车或者人作为障碍物。
例如，在欧洲 E-NCAP 的标准中，目标车辆的 360 度都能反射雷达信号。在视觉上，测试车也有明显的车辆特征。
不过，在 AEB 白名单之外，且无法反射雷达信号的物体，车辆直接忽略。阿维塔给我们展示的一张图上，就能很好地说明这一点，在白名单障碍物的世界中，只有白名单内的障碍物能清晰分辨。
即便在白名单之内，还有特殊的情况，比如戴帽子的人、肥胖的人，系统可能判定这和白名单内的「人」重合度太低，直接忽略。
而使用了 GOD 网络之后，实际就没有了白名单的概念，异形障碍物终于在感知系统的世界里出现了。
因此，对于一套优秀的 AEB 系统而言，拥有 GOD 网络就意味着车辆在「观察」这个世界的时候，能感知到更多的元素。
我们此次测试共有 6 辆代表着「最强辅助驾驶」的车型。阿维塔 11 拥有国内量产车里最多数量的激光雷达，还有华为的加持；蔚来 ES7 有着量产车中最高的辅助驾驶 AI 算力，1016 TOPS；小鹏 G9 有着两颗激光雷达看着前方，508 TOPS 的算力同样很强；特斯拉 Model Y 一直以来被视作辅助驾驶的标杆产品之一；理想成为激光雷达企业最大客户，拥有在新势力车企中「遥遥领先」的销量；极氪 001 的辅助驾驶则是 Mobileye 量产硬件的最高水平。
此次我们模拟了城区驾驶的场景，从 40 km/h 的速度开始测试，在场地有限的跑道长度内，测试车辆 AEB 能够刹停的速度上限。
相信在经历上文大段的解释、说明之后，屏幕前的您基本也能猜到测试结果。对于没有应用 GOD 网络的车辆而言，在看到锥桶、纸箱、水马这些既没有雷达反射面，又没有白名单障碍物的视觉特征的时候，并不会直接触发 AEB，即使车辆感知到了正前方的障碍物。
而最新更新了 GOD 网络的阿维塔 11，则可以准确识别 50cm x 50cm 以上大小的物体，在驾驶员没有介入时，能够准确触发 GAEB 系统。
最高在 70 km/h 的速度下，阿维塔 11 能够提前识别道路中央的锥桶、纸箱和水马，并且最终刹停。
阿维塔 GAEB 系统启动后你的感受大致如下：
- 驾驶员没有介入油门、刹车、转向。
- 车辆在距离障碍物大概 70 米左右的距离时能够感知到障碍物并准确显示在仪表屏幕上。
- 车辆判断刹车距离决定启动 GAEB，开始的阶段介入较轻的刹车力。
- 驾驶员仍未介入制动或者转向，车辆开始全力制动，直至最终刹停。同时，车辆还会亮起紧急制动双跳灯。
- 之后，车辆怠速前进，驾驶员可介入彻底刹停。
而其他车的表现就确实不太好，首先是 40 km/h 的速度之下，没有一辆车刹停。特斯拉 Model Y、蔚来 ES7、小鹏 G9 三辆车能够准确识别车前方的锥桶，但是不刹停。
同时，特斯拉的超声波雷达也相当灵敏，40 km/h 的速度之下能够识别前方的水马，但是距离 1 米才开始预警，肯定刹不住了。
表现更差的是理想 L9 和极氪 001，前方的锥桶、纸箱、水马似乎全部被忽略了，测试多次都没有出现在屏幕上。
夜间+逆光，阿维塔 11 还能刹得住？
对于人类驾驶而言，夜间+对向车辆的远光灯可能导致短暂致盲，行驶非常危险。这时候，如果车辆的感知系统能够提前发现危险，就能帮助人类避免危险。
由于白天场景下，特斯拉 Model Y、蔚来 ES7、小鹏 G9、理想 L9、极氪 001 都无法识别锥桶、纸箱、水马等障碍物，因此自动丧失了夜间挑战的机会。
阿维塔 11 的表现同样出色，但是和日间场景的表现有升有降。
如果前方障碍物是锥桶，阿维塔 11 可以最高在 60 km/h 的速度下启动 GAEB，最终刹停。相比日间场景，阿维塔 GAEB 的成绩有所下降，多次测试 70 km/h 的速度，阿维塔 11 可以感知前方的障碍物，并介入制动，但是最终因制动距离不足，未能通过测试。
前方障碍物换成纸箱之后，阿维塔 11 的表现和白天相同，最高可以在 70 km/h 的速度下启动 GAEB，并最终刹停。
而前方障碍物变成水马之后，阿维塔 11 的表现更好，最高可以在 80 km/h 的速度下启用 GAEB，并稳稳刹停。
写在最后
2023 年，基于 Transformer+BEV 的方案已经成为自动驾驶主要玩家纷纷采用的路径。而在感知算法的层面，特斯拉在 2022 年 AI Day 上提出的 Occupancy Network（占用网络）逐渐成为热门词汇，因为仅仅拥有 BEV 还远远不够。
人眼熟知的侧翻车辆、倾倒的树木、路面杂物、落石这些通用障碍物自此不再被辅助驾驶系统忽略。
不久前上市的 AITO 问界 M5 智驾版中，其实已经拥有了融合感知 BEV 网络加 GOD 网络，如今阿维塔 11 即将迎来的 GAEB 的更新，也让华为 ADS 辅助驾驶系统再上一个台阶。
