最近，有一則蔚來汽車官方發布的視頻，收獲了大量點贊。在視頻中，幾輛蔚來的車型展示了一些危險場景的自動緊急避讓，其決策能力令人驚嘆。

其中展示的一個駕駛場景，是一輛以130km/h的速度行駛的車輛，突遇前車變道。此時，蔚來的自動緊急避讓AES功能在毫秒級的時間窗口下，自動換道繞行，躲避了一場高速碰撞，并且在轉向后緩慢剎車，從而給駕駛員留出更多的時間接管。還有一個場景，

另外一個場景，是車輛在65km/h的行駛速度下，突遇前方靜止車輛，可此時后方還有車輛正以80km/h的速度逼近。系統識別到存在被追尾的風險，果斷放棄AEB，通過AES成功避讓。

「目前，蔚來的『自動緊急避讓 AES』已經推送給NT.Banyan 榕平臺的用戶，它不僅可響應『行人鬼探頭』，還能實現『防追尾』。”蔚來智能駕駛產品經理章煒峰表示，在一些緊急場景下，由于危險目標出現得太過突然，留給車輛的剎車時間過短。

“即使觸發AEB功能，也有可能發生碰撞?！彼硎荆薪涷灥乃緳C，會在這樣的場景下，通過剎車加轉向的方式避免碰撞。自動緊急避讓AES正是能夠讓車輛自主完成這一系列動作，并且反應更快，控車更穩。

簡單來說，AES就是要通過「轉向」來解決「制動」剎不住的問題，也能有效提高智能安全的避險上限，甚至比人工判斷和操作更加準確。

觸發條件更加苛刻

「自動緊急避讓 AES」所面對的場景，一般來說比「自動緊急制動 AEB」更加危險，場景更加負責，觸發條件也更為苛刻。

例如，蔚來「自動緊急避讓 AES」可觸發速度區間是60-150km/h，覆蓋了五大場景，可以總結為「一追、二對、三橫、四切、五夾」。

1、高速追尾場景：自車速度70km/h以上，前方有靜止/慢行/急剎的汽車，或自車速度80km/h以上，前方有靜止/慢行的二輪車、行人。

2、對向逆行場景：自車速度80km/h以上，前方有對向逆行的汽車、二輪車、行人。

3、二輪車、行人橫穿場景：自車速度80km/h以上，前方有橫穿/斜穿/鬼探頭的二輪車、行人。

4、前車緊急切出場景：自車速度80km/h以上，前車緊急切出后，前方有汽車、二輪車、行人。

5、夾心追尾場景：自車速度60km/h以上，前車緊急制動，后車相對自車速度15km/h以上，自車存在被追尾風險。

值得一提的是，根據蔚來對事故與潛在風險的數據統計，「夾心」場景占被追尾場景的比例達到35%。也就是說，它是「被追尾」場景中一個常見的細分場景，而且在三車連環追尾中，位于中間的車輛受到的傷害也是雙重的。

因此，蔚來專門針對「夾心」場景，進行了「自動緊急避讓 AES」響應的設計，這也是行業首個既可以避免前碰風險，也可以避免后向被追尾風險的「自動緊急避讓 AES」功能。

章煒峰表示，「自動緊急避讓 AES」功能，尤其是對「夾心場景」的重視，表現了蔚來對智駕系統的「全局思考能力」。「面對突發情況，駕駛員往往會猶豫是該踩剎車還是該打方向盤，猶豫過程中往往會錯失最佳的避險時間，而我們的智能安全服務系統判斷更果斷，控制更精準?！?/p>

如何平衡AES和AEB？

「AEB和AES會『打架』嗎？”這是許多C端用戶的疑問。實際上，合格的緊急安全系統，會讓AEB和AES相得益彰。

蔚來從真實場景出發，對AES進行高標準正向設計，并將其與AEB進行了深入融合，可根據場景自主進行兩者的最優解選擇，兩者協同工作，不把功能開關交給用戶決策。

總體來看，兩者之間的協同遵循如下原則：

當AES與AEB均可避免事故，但AES更有效時， AES就會介入。

當AEB無法避免事故、但AES可以避免事故時，自然會讓AES介入。

當AES無法避免事故，但AEB可避免/緩解事故時，AEB介入。

當AES、AEB均無法避免事故時， AEB則會介入。

這些邏輯看似簡單，但其實背后經過了大量測算和數據訓練，以及嚴謹的驗證。這些背后工作的復雜程度，

量產難點以及解法

這種更加需要顧及全局、實時響應，找準決策的智能安全系統，研發難度顯然也會更大。只是從蔚來「自動緊急避讓 AES」的觸發條件來看，便可知其復雜程度。

眾所周知，誤觸發的情況會極大影響用戶體驗，從而對系統產生不信任感。因此，對系統的驗證也需要更加嚴謹。然而，AES的驗證難度也要數倍于AEB，這也是目前行業內量產「自動緊急避讓 AES」功能寥寥的主要原因。

據了解，「自動緊急避讓 AES」是智能安全領域的最新成果，目前行業僅有包括蔚來在內的三家車企實現搭載。

該功能的量產難點主要有三個：驗證周期長、驗證成本高、對誤觸發有極為苛刻的要求。

傳統開發流程中，智能安全的功能驗證，需要使用路測車進行各種工況的真實測試。但這種測試的效率很低，想要充分驗證，就必須有大規模的路測車隊。

而對于蔚來來說，其在售全系車型因為具備群體智能的技術手段，可以大幅提升新功能驗證的效率。蔚來在「自動緊急避讓 AES」推送前，首先在云端進行了20億公里累積的事故數據的大規模測試驗證，并在車端全場景下進行6個月超過3億公里的功能運行測試，確保功能得到充分的復雜真實場景的長里程驗證，從而有效降低誤觸概率。

2024年，蔚來全球首個將端到端大模型技術架構應用于智能安全，包括將「通用障礙物預警及輔助 GOA」用于智能安全、將端到端大模型用于「自動緊急制動 AEB」等。

而在以AI手段解決了以中低速為主的城市場景安全的基礎上，蔚來繼續擴展中高速戰場，通過「自動緊急避讓 AES」的開發，以更高效率解決相對速度較高時的安全問題。