一、从“刹停”到“绕行”：AES的核心突破

　　AEB的局限：传统AEB在检测到碰撞风险时只能全力制动，若后方车辆跟车过近，容易导致被追尾的“夹心事故”。

　　AES的进化：AES在刹不住或刹车后仍可能碰撞时，主动控制车辆转向，绕开障碍物以消除风险。

　　协同工作：蔚来等品牌的AES与AEB共同预置并随时切换，系统根据后方来车速度判断是刹停还是转向，最大限度降低事故概率。

　　二、感知与决策：AES如何“看懂”危险

　　多传感器融合：系统融合摄像头、激光雷达与毫米波雷达，摄像头识别物体类别（行人、车辆），激光雷达生成三维点云测距，解决单一传感器的识别局限。

　　AI大模型决策：早期规则式决策系统容易产生“幽灵刹车”，如今Transformer模型可对全局场景进行鸟瞰理解，配合占用网格技术提升复杂路况的泛化避障能力。

　　端到端学习：部分前沿方案采用端到端大模型直接学习人类驾驶行为，让避让动作更接近真人操作的平顺性。

　　三、从触发到执行：毫秒级的避险动作

　　典型场景：以90km/h巡航时遇前方静止障碍物或“鬼探头”行人，AES在驾驶员来不及反应时自动完成横向变线避险。

　　全自动操作：系统无需驾驶员干预，自主完成转向、回正及车道选择，整个过程一气呵成。

　　安全冗余：合理的AES还会判断相邻车道是否安全，双实线等场景下会选择最合适的避让路径而非盲目转向。