车辆智能防雾策略的演进：从被动除雾走向主动预测
芝能智芯出品
传统车辆的防雾机制较为基础：当挡风玻璃出现雾气时，驾驶员通过手动控制或语音指令开启除雾功能，若视野仍未清晰，则进一步增加风量。但随着智能座舱、智能驾驶和能效管理逐渐成为整车设计的关键因素，车辆防雾策略正经历一场深层次的变革。
如今的系统不再等待雾气形成才采取行动，而是通过预测手段判断是否可能发生结露，从而提前介入。这标志着防雾技术由被动响应向主动预防的转变。
Part 1：防雾从舒适功能走向系统级安全能力
防雾的本质不仅仅是提升驾乘舒适性，更关乎行车安全。在高湿度环境、温差剧烈变化、多人乘坐或雨雪天气等情况下，挡风玻璃内侧极易形成雾气，而其产生速度往往快于驾驶员的反应时间。
正因如此，防雾系统在法规层面已受到高度重视。例如，欧盟的汽车安全标准明确规定，所有新车必须具备清除挡风玻璃内侧雾气的能力。这一要求并非仅仅作为附加功能，而是被视为保障行车安全的必要机制。
在智能驾驶技术兴起的背景下，防雾的意义更进一步扩大。现代车辆依赖于前视摄像头、驾驶员监控系统以及多种传感器的融合，任何因雾气导致的传感器模糊，都可能影响整个感知系统的可靠性。因此，防雾已不再局限于HVAC子系统，而是演变为横跨安全、感知和能效的系统级能力。
传统除雾策略的不足在于响应滞后，且能耗较高。在燃油车时代，这种被动处理方式尚可接受，但对于电动车而言，频繁除雾将直接导致续航里程的下降。
预测性防雾的核心理念是“防患于未然”，即在雾气尚未形成之前就进行干预。这一策略的关键在于掌握“露点”——雾气形成的关键条件不仅取决于湿度，更在于露点温度与表面温度之间的关系。
现代防雾系统需要持续采集三类关键参数：
- 车内或环境的相对湿度；
- 周围空气的温度；
- 挡风玻璃或摄像头镜头的表面温度。
当表面温度接近露点时，系统即自动启动除雾机制。这种方式通过持续运算与判断，使防雾系统能够在雾气出现前就采取措施。
Part 2：防雾工程中真正的技术挑战
预测性防雾的实现只是第一步，如何确定“何时介入”则是对系统工程能力的真正考验。这一决策最终依赖于一个看似简单却极为关键的参数——“阈值”。
- 若阈值设定偏宽，系统可能过早激活HVAC，造成不必要的能耗与噪音；
- 若设定过窄，系统则可能在雾气形成后再作反应，导致驾驶员不得不手动干预。
理想状态下，系统应在挡风玻璃温度即将接近露点时及时启动干预，并考虑到传感器误差、热惯性以及环境干扰因素。因此，防雾系统对传感器精度、响应速度和长期稳定性提出了较高要求。
传感器的安装位置同样不容忽视。以挡风玻璃防雾为例，工程实践中通常推荐将传感器布置在顶部中央区域。该位置远离边缘冷热点、受阳光直射和HVAC气流影响较小，更能准确反映挡风玻璃的整体状态。
若传感器布置不当，例如靠近出风口或局部热源，其测量结果可能会存在系统性偏差，从而影响露点判断的准确性，进而干扰整个防雾策略的执行。
当前，不少车型采用集成雨量、光照与湿度的多参数传感器，主要目的是降低系统成本和节省布线空间。然而，在防雾应用中，这种集成方案暴露出一些结构性问题。
- 组合传感器中多个有源元件同时工作，不可避免地会产生热干扰，影响湿度和温度测量精度；
- 由于体积较大，在热隔离与安装灵活性方面存在局限；
- 随着基于摄像头的视觉感知系统逐步取代传统雨量与光照传感器，组合传感器的应用价值也在逐渐下降。
相比之下，围绕防雾功能的独立温湿度传感器，能更好地实现系统解耦，有助于精度提升与系统架构的演进。
随着智能驾驶等级的提升，防雾的应用也不再仅限于挡风玻璃。前视、舱内及侧向感知模组同样可能受到雾气影响。尤其是那些未安装在挡风玻璃区域的摄像头，由于无法依赖HVAC系统，需要独立的防雾解决方案。
近年来，芯片级温湿度传感器的出现，使得防雾能力可以直接集成至摄像头模组内部，从而实现更局部、更高效的预测性防护。防雾技术正从“单一模块”向“分布式感知节点”的方向演变。
结语
汽车防雾技术的演进，早已超越了传统意义上的舒适功能范畴。它不仅服务于驾驶员的视野需求，更成为连接安全、能效、感知与系统可靠性的一项基础能力。预测性防雾要求对物理规律、传感器设计、系统架构及整车能耗有深刻而严谨的理解。