一、硬件方案与标定版本决定能力上限

　　传感器组合：横评中的量产车以摄像头加毫米波雷达为主，也有单摄像头或单雷达方案，硬件组合直接决定感知上限。

　　目标白名单：技术讨论指出，AEB通常只对软件设定并训练过的汽车、行人、自行车等目标触发，为压低误触发会过滤部分异形障碍。

　　版本差异：同一车型不同软件版本的标定也可能不同，评测结果只对应该测试版本和工况，不能直接外推为全生命周期表现。

　　二、典型目标有效但场景边界明显

　　低速车对车：有评测讨论称，在其日间车对车静态项目中，20—40km/h多数车型可通过，速度升高后通过率下降，说明能力边界随速度变化。

　　静止与异形目标：行业讨论认为，基础AEB对静止物体分类困难，路牌、路灯等可能被过滤；目标不在算法白名单内时，系统可能不制动。

　　横穿行人：技术讨论指出，测试假人若不摆腿，会影响毫米波雷达对行人的判断，摄像头与雷达融合不佳时可能漏判。

　　三、把它当辅助系统才谈得上可靠

　　驾驶员仍是责任主体：辅助驾驶和AEB不能替代人，使用中要保持注意力，不能把安全责任交给系统。

　　感知条件会影响发挥：摄像头和雷达被泥水、灰尘遮挡，或遇逆光、雨雾时，识别能力会受限；保持传感器清洁是基本前提。

　　宣传数据要看测试条件：厂商宣传的130km/h刹停等极限成绩，只说明特定车型在特定条件下的能力，不能推导为所有AEB、所有场景都可靠。