汽車AEB系統(tǒng)的工作原理是通過傳感器實時監(jiān)測前方路況，結合算法判斷碰撞風險，在駕駛員未及時干預時依次觸發(fā)預警、剎車預加壓直至自動制動，以降低碰撞風險或減輕事故后果。該系統(tǒng)以毫米波雷達、攝像頭等傳感器為“眼睛”，持續(xù)捕捉前方車輛、行人等障礙物的距離與相對速度；數(shù)據(jù)傳輸至電子控制單元（ECU）后，算法會快速評估碰撞概率——若距離小于預警閾值，先通過聲光提醒駕駛員；若駕駛員未采取措施且距離逼近安全紅線，系統(tǒng)會先為剎車系統(tǒng)預加壓，減少制動響應時間，最終在碰撞前0.5秒左右全力制動。不同車型的傳感器配置（如單雷達、雷達+攝像頭融合）與算法優(yōu)化存在差異，導致其在城市通勤（30-60km/h）、高速（80km/h以上）等場景的表現(xiàn)有所不同，但核心邏輯均是通過“感知-判斷-干預”的閉環(huán)，為行車安全筑起一道輔助防線。

從傳感器的協(xié)同機制來看，毫米波雷達與攝像頭的融合方案是當前主流配置。毫米波雷達擅長測量距離與相對速度，即使在雨霧、夜間等低能見度環(huán)境下也能穩(wěn)定工作；攝像頭則能精準識別障礙物類型（如行人、自行車），兩者數(shù)據(jù)互補可大幅提升復雜場景的識別精度。部分高端車型還會引入激光雷達，進一步強化對細小目標（如錐桶、護欄）的捕捉能力，不過這類配置目前仍集中在中高端新能源車型中。

AEB系統(tǒng)的工作流程會根據(jù)車速與場景動態(tài)調(diào)整。在城市通勤場景（30-60km/h），系統(tǒng)對靜止車輛、橫穿行人的識別響應最為靈敏，多數(shù)車型能在碰撞前1-2秒發(fā)出預警，若駕駛員未反應則自動制動；而在高速場景（80km/h以上），由于車速快、制動距離長，系統(tǒng)雖能通過增大制動力減輕碰撞強度，但難以完全避免事故，因此高速行駛時仍需駕駛員保持專注。此外，不同品牌的算法邏輯存在差異：有的品牌優(yōu)先保證制動及時性，有的則會在制動前增加“二次確認”環(huán)節(jié)，避免誤觸發(fā)影響駕駛體驗。

需要注意的是，AEB系統(tǒng)并非萬能。它對極端天氣（如暴雪、強逆光）下的傳感器性能有一定影響，對靜止障礙物（如停止的工程車）的識別也存在局限；若傳感器表面被灰塵、積雪覆蓋，也可能降低檢測精度。因此，日常使用中需定期清潔傳感器區(qū)域，并避免依賴系統(tǒng)完全替代人工判斷。

作為駕駛輔助功能的核心組成，AEB系統(tǒng)通過技術手段彌補了人類反應的延遲性，其“感知-判斷-干預”的邏輯閉環(huán)，既體現(xiàn)了汽車安全技術的進步，也明確了“輔助而非替代”的定位。在實際駕駛中，駕駛員仍需保持警惕，與系統(tǒng)形成互補，才能真正發(fā)揮其安全防護作用。

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