特斯拉主要通過優(yōu)化視覺感知系統(tǒng)、升級算法與軟件、以及引導(dǎo)用戶規(guī)范使用來減少AEB誤觸發(fā)。

首先，特斯拉依托純視覺路線的多傳感器協(xié)同，提升環(huán)境感知精度。其AEB系統(tǒng)整合前置攝像頭、雷達(dá)與超聲波傳感器，實(shí)時捕捉前方路況細(xì)節(jié)，精準(zhǔn)識別車輛、行人等障礙物，從感知層面降低誤判概率。

其次，算法迭代與算力支撐是關(guān)鍵。特斯拉的AEB系統(tǒng)搭載智能自學(xué)習(xí)算法，結(jié)合超90億英里Autopilot行駛數(shù)據(jù)與5億英里FSD beta測試數(shù)據(jù)，不斷優(yōu)化場景識別能力；自研7nm AI訓(xùn)練芯片提供強(qiáng)大算力，可高效處理海量圖像信息，讓系統(tǒng)決策更貼合實(shí)際路況。

同時，軟件更新持續(xù)賦能。特斯拉通過定期推送軟件版本，針對性調(diào)整AEB觸發(fā)邏輯，進(jìn)一步細(xì)化危險(xiǎn)場景判定標(biāo)準(zhǔn)，減少非必要觸發(fā)。

此外，用戶規(guī)范使用也不可或缺。特斯拉建議駕駛員保持注意力集中，定期清潔傳感器與攝像頭，避免遮擋，確保硬件處于最佳工作狀態(tài)，從使用端輔助系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行。

從技術(shù)底層到用戶端，特斯拉構(gòu)建了一套多維度的優(yōu)化體系。通過感知、算法、軟件的協(xié)同升級，輔以用戶的規(guī)范操作，既保障了AEB的安全防護(hù)能力，也有效減少了誤觸發(fā)對駕駛體驗(yàn)的影響。