华为乾崑ADS4夜间AEB大考：问界M6如何用激光雷达破解“鬼探头”死局？

当一辆问界M6以60km/h驶入暗巷，右侧突然窜出电动自行车时，仪表盘上红色预警图标与蜂鸣声几乎同步炸响。在驾驶者脚掌尚未离开油门的0.3秒内，华为乾崑ADS4系统已完成障碍物识别、风险分级和制动指令下发——这组发生在某车企秘密测试场的画面，揭示了2026年华系SUV智能驾驶的硬核实力。

激光雷达+视觉的"夜视仪"组合
传统AEB系统在夜间场景的失效概率高达42%，主要受限于摄像头在低光环境下的识别能力衰减。问界M6搭载的乾崑ADS4采用192线激光雷达与800万像素高清摄像头的异构感知方案，在测试中展现出惊人稳定性。当模拟"行人鬼探头"时，激光雷达凭借主动发射的905纳米红外光束，可在50米外精准勾勒出人体轮廓，相较纯视觉方案将识别距离提升了2.4倍。

更关键的是融合算法对误判的控制。测试数据显示，面对突然滚入车道的垃圾桶或飘动的塑料袋，系统通过点云密度分析与纹理特征比对，能将误触发率压制在0.7%以下。这得益于华为车BU自研的"多模态置信度评估模型"，该技术已通过超200万公里极端场景训练。

预判式刹车的"读心术"
问界M6最令人称奇的是其对非机动车"预判轨迹"的推算能力。在包含逆行电动车的复合场景测试中，系统通过V2X路侧单元获取百米外交通流信息，结合车载传感器实时数据，提前1.5秒便计算出碰撞风险。当测试车以40km/h接近路口时，若对向有左转车辆遮挡视线，ADS4会主动将制动响应阈值提高20%，这种类似老司机"备刹车"的机制，使最终刹停距离比行业平均水平缩短2.8米。

这种能力源于华为独创的"时空联合规划算法"。不同于传统AEB仅关注当前相对位置，该算法会持续追踪目标过去3秒的运动状态，通过贝叶斯网络预测其未来1秒可能出现的5种轨迹分支。测试工程师特别指出，这套系统对"探头自行车"的轨迹预测准确率达到91%，远超国际Tier1供应商同类方案。

极端工况下的安全冗余设计
在暴雨夜的测试中，当激光雷达被泥水部分遮挡时，ADS4立即启动了降级策略：前向毫米波雷达接管主感知任务，视觉系统切换为高对比度模式，同时HUD弹出"传感器受限"提示。令人意外的是，即便在这种状态下，系统对横穿行人的探测距离仍保持25米以上，这要归功于华为"多源异构冗余架构"——关键传感器均有物理隔离的备用数据通路。

值得注意的是，问界M6的制动系统也做了特殊调校。传统电动车因动能回收介入导致的"刹车脚感突变"问题，在这里被双液压回路设计化解。测试数据显示，从100km/h全力制动时，踏板力反馈曲线波动幅度不超过5%，这让AEB介入时的乘坐舒适性提升显著。