自动紧急避让（AES）的技术难度远高于自动紧急制动（AEB），因为AES需要在极短时间内完成感知、决策、控制的多维协同，并确保不引发二次事故。
一、核心差异：纵向刹车 vs. 横向避让
AEB（自动紧急制动）的任务相对单一：在检测到碰撞风险时，沿车辆当前行驶方向全力刹车，直至刹停或减速。决策空间只涉及“刹车力度”和“刹车时机”两个维度。
AES（自动紧急避让）则完全不同。当系统判断即使全力制动也无法避免碰撞时，需要主动规划一条横向避让路径，操控方向盘驶入相邻车道。这意味着系统不仅要判断“该不该躲”，还要回答“往哪躲”“怎么躲”“躲完后怎么办”等一系列问题。
二、感知维度：AES需要更广、更远、更精
AEB的感知主要覆盖本车道正前方的障碍物，对横向和后方信息的要求相对较低。
AES必须同时感知以下信息：
本车道前方障碍物的位置、速度与类型
左侧车道是否有车、车速多快、车距多大
右侧车道是否有车、车速多快、车距多大
左右车道线是否为实线（禁止变道）
避让后的新路径上是否存在其他障碍物
有博主指出，智驾系统的感知范围通常只有200米左右，对侧面和后方感知的距离和精度更短、更低，且侧前方路况常被本车道的障碍物遮挡，系统根本无法预知侧前方稍远距离是否存在危险。这种“感知盲区”是AES的核心技术瓶颈之一。
三、决策维度：毫秒级的“三重判断”
AES的决策流程远比AEB复杂，需要在毫秒级时间内完成三重判断：
是否需要避让？——计算当前位置全力刹车是否仍会碰撞
能否安全避让？——评估左右车道是否有足够空间
选择何种避让策略？——本车道微调、借道、还是完全换道
以蔚来的AES系统为例，它会对自车前进路径、左右车道线虚实、相邻车道空间、相邻车道前后车辆及障碍物、后车车距与速度进行全面扫描计算。只有在变道路径上完全没有风险因素时，AES才会触发；任一条件不满足，系统就退回AEB策略。
理想汽车的AES还设计了三种不同程度的避让动作——本车道内轻微调整、借部分邻车道、完全换入邻车道，不同场景需调用不同策略。
四、执行维度：对底盘与控制系统的极致要求
AEB只需控制刹车系统，而AES需要转向系统与制动系统的毫秒级协同。
小鹏在冰雪路面实现的AES展示了这一挑战的难度。低附着系数（0.2-0.4）的路面上，系统必须在转向的同时精确控制制动力，防止车辆因转向过大而失控或甩尾。小鹏的“冰雪AES”是目前行业唯一可应对低附着路面的自动紧急避让方案。
AES触发后，系统还面临“避让完成后怎么办”的问题：- 本车道微调后继续在本车道行驶- 借道避让后需回到原车道- 完全换道后则在新车道继续行驶，同时自动开启双闪并减速
五、误触发风险：AES的代价远高于AEB
AEB的误触发——即不需要刹车时突然急刹——虽会引发后车追尾风险，但仍然属于“原地减速”范畴。而AES的误触发意味着车辆会突然向相邻车道“打一把方向”，若相邻车道恰好有车高速驶来，后果可能是更严重的侧面碰撞。
这也解释了为何多数车企对AES采取更保守的态度。正如一位博主所说：“AES技术难度更大，且务必确保不引发新的风险，所以车企一般采用更为保守的态度。换言之，敢用的一般是艺高人胆大。”
蔚来在AES上线前，基于云端累计的20亿公里事故数据进行了大规模测试，并在实车上完成6个月、累计3亿公里的功能验证，才将误触率控制在每100万公里仅一次的水平。
六、行业现状与能力对比
从当前量产能力来看，AES已逐步成为头部车企主动安全竞争的制高点。
- 维度
- AEB
- AES
- 决策维度纵向（刹车力度+时机）纵向+横向（路径规划+车身控制）
- 感知要求本车道前方本车道+左右车道+后方+被遮挡区域
- 执行系统仅刹车系统转向+刹车协同
- 误触发后果可能被追尾可能引发侧面碰撞
- 最高触发速度部分已支持130km/h刹停蔚来覆盖60-150km/h，小鹏冰雪场景80-130km/h
蔚来实现了多项行业领先的AES能力：唯一能响应二轮车的AES、唯一应对行人“鬼探头”的AES、唯一在“夹心”场景（前后均有车）下实现防追尾的AES。理想则在2024年率先在新势力中量产落地AES，支持130km/h下的“消失前车”场景避让。
七、结论
从技术难度来看，AEB解决的是“一条线上的问题”，而AES解决的是“一个面上的问题”。AES需要感知系统看得更全、决策系统算得更快、执行系统响应得更准，同时还要在极短的时间内平衡避险收益与额外风险。这不仅是算力和算法的比拼，更是传感器方案、底盘控制、安全验证体系等综合实力的体现，技术难度显著高于AEB。
