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导读：　　很多新能源车主，对辅助驾驶非常信任，但是你真的知道它不能识别哪些障碍物吗？其实可以先给结论，不管有多现金的算法和配置，还是那句话不要完全放手过度依赖，否则....有博主也是进行了很详细的总结，简单来说，现在很多车型的AEB主要靠毫米波雷达+摄像头来判断，不过毫米波雷达对金属比较敏感，高速or高架上，金属的龙门架、路牌、过街天桥、以及道边栏杆，都会对毫米波造成很大的干扰，所以算法跟不上，就会很酸......

8月10日，一辆小鹏P7发生事故，致一人死亡和两车损坏。驾驶员称车在撞击前没有发出任何警告。 对此，小鹏回复：会全力配合相关部门进行事故调查。

根据视频显示，在宁波某高架桥路段，一辆抛锚的故障车停在最左侧车道，车主疑似正在后备箱处理着什么，然后一辆小鹏 P7 快速驶来，在没有减速的情况下径直装上故障车，站在车尾的人直接被抛向空中然后重重落下，场面相信每个网友看完都会觉得不寒而栗。

很多新能源车主，对辅助驾驶非常信任，但是你真的知道它不能识别哪些障碍物吗？其实可以先给结论，不管有多现金的算法和配置，还是那句话不要完全放手过度依赖，否则....

有博主也是进行了很详细的总结，简单来说，现在很多车型的AEB主要靠毫米波雷达+摄像头来判断，不过毫米波雷达对金属比较敏感，高速or高架上，金属的龙门架、路牌、过街天桥、以及道边栏杆，都会对毫米波造成很大的干扰，所以算法跟不上，就会很酸爽。

摄像头的感知现在普遍是在用神经网络的深度机器学习。用大量的图像信息喂给AI，教AI识别这些都是什么，但是如果你车速太快，它是反应不过来的，还有就是，它得能识别前面是个什么东西。比如行走的人，可能就学的很多很快，但比如上次tesla那个事故：全白又静止的集装箱，摄像头可能会以为是反光。

再或者之前有事故前面是消防车尾部：这个有点复杂也超过了AI的理解范围。但是，路上情况千千万，你肯定不能要求行人都走队列的标准姿势，

比如在小鹏这个事故里，被撞的男人正在弯腰捡地上的三角牌，这可能被摄像头漏识别了。也可能是后车速度太快。这里真的需要大量的实际道路的数据，来弥补corner case。

也知道上述方案的缺陷，激光雷达开始火了，其可以提供三维点云，是带距离、位置、高度、速度的丰富信息，成本下降到量产可以接受的范围，对辅助驾驶安全性的提高，在硬件部分是有必要的且革命性的。

不过技术就是技术，不管多先进还是要自己打起精神，做最后一道防线，最后高速上也请尽量不要肉身行走，真的太危险了！

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