车辆智能防雾策略的演进：从被动除雾到主动预测
本文由芝能智芯提供。
过去，车辆防雾系统相对基础，当挡风玻璃起雾时，驾驶员通常通过手动或语音指令启动除雾功能，随后再通过加大风量改善视野。然而，随着智能座舱、自动驾驶技术的发展以及对能效的更高要求，防雾策略正在经历深刻变革。
现代车辆不再等到雾气形成才采取行动，而是通过智能预测，判断雾气是否会生成，从而提前采取措施。
从舒适功能向安全系统转型
防雾的核心价值已超越传统意义上的舒适性，更关乎行车安全。挡风玻璃内侧的雾气常见于高湿度、温差变化剧烈、多人乘车或雨雪天气等场景，其生成速度往往超出驾驶员的反应能力，这也是为何相关法规已将防雾功能列为强制性要求。
例如，欧盟法规明确要求所有车辆具备有效的挡风玻璃除雾能力，其本质并非一项选装功能，而是保障驾驶安全的必要措施。
在智能驾驶时代，挡风玻璃上的雾气不仅影响驾驶员的视线，更可能干扰前视摄像头、驾驶员监控系统及多传感器融合的感知能力。因此，防雾已从传统的HVAC子功能演变为涉及安全、感知及能效的系统级能力。
传统除雾策略多为被动响应，一旦雾气形成，系统通过加热、提升风量等方式蒸发水汽。这种方式在燃油车中尚可接受，但对电动车型而言，其带来的能耗问题直接影响续航能力。
相比之下，预测性防雾强调提前干预，力求在雾气形成前就进行控制。关键在于掌握“露点”这一工程参数，即当表面温度低于露点温度时，凝雾便会形成。
现代防雾系统需要持续监测以下三类关键信息：
- 车内或环境的相对湿度
- 周围空气温度
- 挡风玻璃或摄像头镜头的表面温度
系统通过不断计算露点温度并与表面温度进行对比，一旦发现两者接近，即可提前启动防雾机制，而非等到雾气已经遮挡视野。
防雾工程的核心：系统干预的时机
预测性防雾的实现只是第一步，更重要的是在何时启动干预机制。这直接关系到系统设定的“阈值”。
- 若阈值设定过高，系统可能会频繁启动HVAC，增加能耗和噪音。
- 若阈值设定过低，系统响应过迟，雾气仍可能短暂形成，迫使驾驶员手动干预。
理想情况下，系统应在表面温度接近露点前就启动干预，并考虑传感器误差、热惯性及环境扰动等因素。因此，系统对露点计算的准确性、温度变化的响应速度以及传感器的长期稳定性提出极高要求。
值得注意的是，传感器的安装位置对系统性能的影响远大于其精度参数。例如，在挡风玻璃防雾系统中，工程实践表明，顶部中央区域是最理想的传感器安装位置。该区域远离边缘冷热点，受阳光直射和风量变化影响较小，更能代表整体玻璃状态。
如果传感器布置在靠近出风口或局部受热区域，其测量数据可能失真，导致露点判断偏差，影响整个防雾策略的执行。此外，防雾系统往往与HVAC系统紧密相关，属于整车热管理工程的一部分。
许多车型使用集成湿度、雨量和光照于一体的传感器，其主要目的在于节省成本与空间。但在防雾应用中，这种集成方案逐渐暴露出结构性缺陷。
- 集成传感器内部含多个有源元件，自身发热可能干扰温湿度测量。
- 其体积较大，在布置和热隔离方面存在局限，而随着视觉感知系统的普及，传统雨量和光照传感器的必要性在下降。
因此，围绕防雾功能的独立湿度与温度传感器，更有利于系统解耦、提升精度并支撑未来的架构演进。
随着自动驾驶等级的提升，防雾目标已不再局限于挡风玻璃，前视摄像头、舱内摄像头及侧向感知模组同样受到凝露影响。特别是那些未安装在挡风玻璃区域的摄像头，无法直接依赖HVAC系统，必须具备独立的防雾能力。
芯片级湿度和温度传感器的出现，为将防雾能力集成至摄像头模组内部提供了可能，使得防雾功能从集中式模块，逐步向多个感知节点扩展。
小结
防雾技术的发展已不再局限于提升驾驶员视野舒适度的辅助功能，而是成为连接安全、能效、智能感知与系统可靠性的重要基础能力。预测性防雾的实现，依赖于对物理原理、传感器设计、系统架构和整车能效的深入理解。
原文标题：车辆的智能防雾策略：如何从“除雾”到“预测”