摘要：主要场景：问界M9 2025款以52公里行驶在三车道隧道内，左侧车道有多车正常行驶，右侧是公交车，问界M9前车紧急刹停，问界M9如何接管人驾，边紧急转向边刹停，跨实线“漂移”到右侧前行的公交车留下的10余米避险距离，避免了碰撞事故。

问界M9 2025款天花板级跨实线“漂移”至右道，避免碰撞的实现原理解析

1、前言

主要场景：问界M9 2025款以52公里行驶在三车道隧道内，左侧车道有多车正常行驶，右侧是公交车，问界M9前车紧急刹停，问界M9如何接管人驾，边紧急转向边刹停，跨实线“漂移”到右侧前行的公交车留下的10余米避险距离，避免了碰撞事故。

问界M9通过乾崑ADS 3.3系统与四激光雷达+全向主动安全AEB技术的协同，实现了“感知-决策-执行”的毫秒级闭环响应。

第2到第7节从技术原理、系统架构、执行逻辑、行业对比四个层面，详细拆解其避险过程及能力。

2、小结乾崑ADS 3.3及ADS 4的天花板级全向AEB能力

（1）问界M9在此次隧道避险中，通过四激光雷达的毫秒级感知、神经网络与规则引擎的并行决策、线控底盘的精准执行，成功将“致命碰撞”转化为“合规避险”。这一过程不仅体现了乾崑ADS 3.3的技术突破，更重新定义了智能汽车在复杂场景。

（2）搭载华为ADS 3.3及ADS 4的问界M9、M8、享界S9均具备以上场景避免碰撞的能力。

华为全栈式自研智能电动汽车全套解决方案，做到感知、计算、决策、执行“一条龙”，即全球天花板级的激光雷达等传感器感知系统，昇腾处理器车端毫秒级快速计算和毫秒级决策，触发AEB，执行转向和刹车制动。

（3）用户价值：华为ADS 3.3重新定义“主动安全”边界。

•从“被动制动”到“主动避险”

传统AEB仅能降低碰撞速度，而问界M9通过“转向+制动”协同，将事故避免率提升至99%以上（数据来源：华为2025年智驾安全白皮书）。

•合规与安全的动态平衡

在紧急情况下，系统以“最小违法代价换取最大安全收益”为原则，通过符号规则引擎确保避险动作符合《道路交通安全法》的紧急避险条款。

•全场景覆盖能力

从城市拥堵到高速隧道，从暴雨浓雾到夜间无灯场景，四激光雷达与全向AEB的组合，使问界M9成为“全天候、全地形”的安全堡垒。

华为乾崑ADS3.3及ADS 4的全向AEB技术，目前是全球天花板级的技术。

乾崑智驾系统避免200多万次潜在碰撞，原理与本案例类似。

因此，华为ADS 4可以不用，全向AEB技术必须要有，关键时刻能够避免碰撞车祸事故，关键时刻能够保护驾乘人员的安全。

3、感知层：四激光雷达+多模态融合，构建“上帝视角”环境模型

•四激光雷达构建高精度3D环境。

布局优势：问界M9搭载的192线四激光雷达分别位于车顶、前保险杠两侧及后视镜下方，形成360°无死角覆盖。在隧道场景中，激光雷达不受光线干扰，可实时生成前方150米、横向80米范围内的毫米级精度点云，精准捕捉前车制动姿态（刹车灯亮起、车尾位移）、右侧公交车位置及车道线信息。

动态目标跟踪：通过目标级融合算法，将激光雷达点云与摄像头视觉数据、毫米波雷达速度信息对齐，识别出前车制动加速度-8m/s²、右侧公交车速度35km/h且保持车道，并预判前车将在1.2秒内完全静止。

•全向主动安全AEB的“超视距”感知。

前向AEB增强：基于激光雷达的多帧点云预测，系统提前0.8秒预判到“全力制动仍会以25km/h时速追尾前车”，触发AEB介入条件。

侧向避险感知：通过BEV（鸟瞰图）网络实时生成车道级地图，识别右侧车道实线长度（30米）、公交车与本车横向距离（2.5米），计算得出跨实线避险的可行性窗口期仅0.5秒。

4、决策层：双引擎并行，平衡安全与合规

神经网络决策：毫秒级生成避险轨迹

端到端神经网络：乾崑ADS 3.3的时空联合规划模块，在0.3秒内生成100条候选轨迹，结合激光雷达实时点云数据，筛选出“边转向边制动”的最优解：

转向策略：以12°/s的横摆角速度向右侧车道偏移，确保车身不与公交车发生剐蹭。

制动策略：在转向同时施加最大8m/s²减速度，使车速在0.8秒内从52km/h降至15km/h。

风险量化评估：通过蒙特卡洛仿真，验证该轨迹下碰撞概率

符号规则引擎：兜底安全与合规底线。

交通法规约束：在神经网络输出轨迹后，符号规则引擎实时校验：

实线变道合法性：检测到右侧车道无其他车辆且公交车未加速，允许“紧急避险”场景下的实线变道（依据《道路交通安全法》第45条“紧急避险可免责”）。

最小安全距离：确保变道后与公交车横向间距≥1.2米（符合GB 7258-2017标准）。

物理约束校验：验证转向过程中轮胎侧向力未超限（避免侧滑），制动时ABS未触发（确保轮胎抓地力）。

5、执行层：线控底盘毫秒级响应，软硬件协同闭环

线控转向与制动系统。

转向执行：采用线控转向EPS系统，在收到指令后10ms内完成转向电机扭矩分配，实现横摆角速度的精准控制。

制动执行：通过iBooster+ESP HEV双冗余制动系统，在150ms内建立最大制动压力（140bar），配合EHB电子液压制动实现线性减速。

动态避险过程。

T=0s：前车制动触发激光雷达异常点云报警，AEB系统激活。

T=0.3s：神经网络生成避险轨迹，规则引擎校验通过，决策指令下发。

T=0.4s：转向电机启动，车身以12°/s向右侧偏移；制动系统开始增压。

T=0.8s：车速降至15km/h，与前车保持1.5米安全距离，成功跨实线避险。

T=1.2s：车身完全进入右侧车道，制动压力释放，避险完成。

6、技术亮点：乾崑ADS 3.3的“避险黑科技”

GOD（通用障碍物检测）网络3.0

支持对异形障碍物（如施工锥桶、倒地行人）的实时识别，在隧道场景中可区分前车与静止障碍物，避免误触发AEB。

（1）RCR（道路拓扑推理）网络2.0。

即使无高精地图，也能通过激光雷达点云实时生成车道级导航，在隧道内精准识别实线位置，为避险决策提供合规性依据。

（2）全向防碰撞系统CAS 3.0

覆盖前向、侧向、后向、低速倒车全场景，支持120km/h时速下前向AEB及60km/h时速下侧向避障，在案例中，侧向避险时速差达17km/h（52km/h-35km/h），仍能安全完成。

7、行业对比：问界M9避险能力的领先性

表格

对比维度：问界M9（乾崑ADS 3.3），特斯拉Model X（FSD V12），奔驰EQS SUV（Drive Pilot）。

乾崑ADS 3.3避险成功率实测98.7%（复杂场景） 远高于行业实测92.3%（依赖光照条件） 实测95.1%（需高精地图）。

来源：遥遥领先的M9和M60一点号