AEB，即Autonomous Emergency Braking，全称自动紧急刹车系统，包括测距模块、控制模块和制动模块，也就是通过雷达、人脸识别和视觉技术识别和测量与障碍的距离，通过控制模块，计算速度、刹车距离，并主动进行风险识别，主动进行紧急刹车，避免交通安全事故产生。
这其中最为关键的是识别算法和测距功能，因为AEB最大的挑战不是刹不住，而是如何完美识别一个需要刹停的场景，如何准确的测量出与障碍的距离。
试想，如果风吹草动，车子都得紧急刹车，还不把人吓出毛病来。边缘案例永远都是人工智能最大的挑战，而不断累积这样的边缘案例，才能够不断的提升其实战能力。
而在各类短视频中，AEB炫技，不就是放大这种灵敏度，把灵敏度与AEB的性能，甚至辅助驾驶关联在一起，属于偷梁换柱式的误导。因为灵敏度越高，意味着AEB主动干预过多，极大的影响驾驶体验感，反而离真正量产的要求大相径庭。
做技术的经常说到的是边界条件，如果没有边界条件，技术的应用就失去了落脚点，看似牛逼的技术，一旦设置了复杂边界，就意味指数级的测试和验证，以及大量的数据和经验积累。
在AEB的炫技，技术上就是识别-计算-刹车，而真实量产则是，识别到什么，什么场景判断为危险，什么场景判断为干扰或例外，排除边缘案例，过于灵敏，就是机器跟驾驶员抢刹车，还谈什么实用，谈什么体验。