但当讨论到更着重于安全效用的AEB时，各家都引以为豪介绍，自己把激光雷达融入到了AEB算法当中。
可以肯定的是，大家都认可了激光雷达的「安全气囊」角色。
不过该不该坚持用激光雷达，或是在未来的开城里，会否更多依赖激光雷达，这时大家都没有统一说法。
不管是否依赖都好，目前看激光雷达给AEB的赋能，确实起到了「互补」的作用。
单从AEB的中文名「自动紧急制动系统」来看，你就知道这是一项在紧急时刻保命的功能。
过去的AEB，主要是通过雷达探测与前方障碍物的距离和速度差，以判断是否存在碰撞危险。
如果系统判断有危险，将自动进行刹车。
另外即便司机已踩了刹车，但要是系统判断刹车力度不足以防止碰撞，AEB同样可以帮忙增加制动力。
从之前通过雷达检测，到加入视觉融合方案乃至是激光雷达，现时车企在改善AEB功能时，用到的工具是越来越强大。
之所以需要用上更强大的感知工具，是因为AEB本身作为一项主动安全科技，它跟智驾一样涉及到了「感知、决策和执行」层面。
识别障碍物、判断物体间的速度和距离、作出决策，这是两者共通的地方。
但有些许不同的是，AEB有一项明确的功能，就是需要起到「紧急刹车」的作用，这是AEB一直以来给到业内的难题。
作出紧急制动，固然是为了避险、保障安全，但「避险」的阈值范围应该在哪里？
系统直接介入刹停就是好事吗？
还是说该留点时间给驾驶员操作，例如作出紧急变向，以避免后车追尾。
这个问题，跟我们常说的「慢点开车，以保安全」有点类似。
开慢车看似安全，但实际并不等于安全，因为你还需要顾及周围车流，AEB刹停的效果判断也是同理。
何小鹏指出，现阶段业内AEB在触发时，大部分情况下的速度应该是在60公里每小时以内。
虽说AEB起效的工作速度范围是基本框定，但还有一个情况要解决——「误刹车」。
无论在哪个速度，如果AEB突然来一脚误刹车，这必然会给整车用户带来十分糟糕的体验，同时也会对车流安全带来问题。
因此多年以来，各家车企都在寻找着避免造成「误」的方法。
而在此其中，还要进一步分为「真解决」和「应试解决」。
如果单从呈现「刹得住」的效果，其实不难。
只要将一些测试用到的假人、假车、纸箱、锥桶纳入到AEB系统的白名单作识别，无论是哪家办的测试，这款测试车型定能取得不俗成绩。
但遇上真人的话，真能避险吗？
路上遇到纸箱、锥桶的时候，会容易触发误刹车吗？
在不同的天气下，AEB还能呈现同样效果吗？
任何测试机构，都不敢对此作出结果保证。
而且对于大多数用户来说，你也分辨不出测试车辆，是否属于特别调制的「应试车」。
在合众CEO张勇为自家AEB站台的时候，他也在评论区里作了补充：
「AEB场景的复杂性太高，各种场景下的功能表现会不一致，比如天气、雨量、阳光、速度、障碍物的大小。」
「要做好确实难度很高，需要极大里程和样本量的测试。」
正因为AEB的复杂度之高，业内没有在此给出统一的应对策略，只能从中作出取舍。
例如，识别到前方不影响行车安全的纸皮箱，可能有的方案会允许直接撞上去，起码能保证乘员不受紧急制动的影响，避免造成追尾。
在此其中，「识别」这一环尤其重要，这就涉及到了智驾层面强调的感知能力。
作为「华为系」的一员，阿维塔CEO谭本宏也出来发声：
「我们不仅有“民间小视频”，还有专业媒体的专业测试！」
「对智驾系统而言，行人、汽车这类常见的交通参与者，识别起来并不困难，难点在于异型障碍物的识别。」
「由于形状不规则、遭遇概率低，很难被标记和训练，传统AEB算法对它们无可奈何，一旦发生碰撞，后果不堪设想。」
「为根除这类“长尾场景”，华为首创激光融合的GOD网络，并将其应用于AEB功能。」
华为智驾的GOD网络，实际就是我们常讨论的「占用网络」，这是特斯拉率先应用于识别异型障碍物的技术。
有了它，系统在识别前方障碍物时，都会以「体素」的形式来作出表达，不需要再像以往那样只靠白名单来学习、识别不同的障碍物。
在今年4月华为首发GOD网络以后，很快对用户进行了推送，大概这才得以有了后来的“民间小视频”。
值得注意的是，此前小鹏和极越同样表示将采用占用网络技术，但真正上车时间都是在2024年。
再者，何小鹏在接受专访时也说到：
「我们后面会把AEB作为其中一个方向去做好。」
「我们在提的一个名词叫“静态AEB”，一旦周围有障碍物，车辆会主动避开，想撞都撞不上去。」
在小鹏承认还没尽全力之下，华为的领先多少有其合理性。
不过说回占用网络的用处，它更多是结合到BEV的近场感知，这也意味着其最大效用是在「低速区间」。
也就是说，占用网络在低速下能对AEB作出更好的提效，但高速场景还是个「老大难问题」。
这时候，激光雷达的测距作用就出来了。
留意提出AEB在90km/h下刹停的新款问界M7、日后高阶智驾版可实现80km/h及以上刹停的腾势N7，它们都搭载了激光雷达。
总的来说，关于AEB的作用，似乎是一个「不可能三角」的情况。
在「高行车速度、低误刹车率和成功避险几率」的中间，车企只能取一个相对平衡的方案。
在此其中，除去优化算法以外，车企可选的方式大概就是「升级装备」。
从雷达到视觉融合，再到加入激光雷达，相信AEB的能力上限也会逐步提高。