车辆智能防雾技术的演进：从被动除雾到主动预测
在现代车辆设计中，防雾技术正经历一场深刻的变革。从过去依赖驾驶员手动操作，到如今基于智能算法的预测性控制，防雾系统正在成为整车安全架构中的关键环节。
传统车辆的防雾方式相对简单：一旦挡风玻璃起雾，驾驶员便通过按钮或语音命令启动除雾功能，并可能进一步加大风量。然而，随着智能座舱、自动驾驶系统以及能效优化成为整车设计的重要指标，防雾策略的核心已从“被动清除”转向“主动预测”。
防雾功能的定位转变：从舒适性到安全性
防雾不仅是提升驾驶舒适性的手段，更是保障行车安全的重要机制。挡风玻璃内侧的凝雾通常出现在高湿度、温差骤变或多人乘坐的场景中，其形成速度往往快于驾驶员的反应能力。
因此，相关法规已将防雾功能纳入强制要求。例如，欧盟法规明确指出，所有车辆必须配备有效的挡风玻璃除雾能力，其本质是作为安全系统的组成部分，而非可选配置。
进入智能驾驶时代，防雾的重要性进一步凸显。从前视摄像头到驾驶员监控系统，感知系统的可靠性直接受到雾气的影响。此时，防雾系统已不再是 HVAC 子系统中的一个功能，而是横跨安全、感知与能效的系统级能力。
从“除雾”到“防雾”：工程思维的转变
传统防雾策略的核心问题是反应滞后且能耗高。一旦雾气形成，系统必须通过加热或增加风量来蒸发水汽。在燃油车时代，这尚可接受，但在电动汽车中，则意味着续航里程的直接损失。
预测性防雾则强调“防患于未然”。其核心在于提前识别凝雾发生的条件，而非在雾气形成后才采取行动。这项策略的关键是对“露点”温度的精准判断。
具体而言，系统需要综合以下三类信息：
- 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
当目标表面温度低于当前环境条件下的露点温度时，凝雾便会形成。现代防雾系统的核心逻辑正是持续监测露点温度，并将其与表面温度进行对比，以提前采取干预措施。
系统设计中的关键挑战：阈值的设定
预测性防雾的实现不仅依赖于数据采集，更取决于系统在何时介入干预。这一决策的核心参数是“阈值”，而它的设定极为关键。
若阈值过高，系统可能会频繁启动 HVAC，造成不必要的能耗和噪音；若过低，则可能因干预不及时导致短暂起雾，迫使驾驶员手动调整。
理想状态下，系统应在挡风玻璃温度即将接近露点之前采取行动，同时需要考虑传感器误差、热惯性及环境波动等因素。这意味着系统不仅需要复杂的算法，更依赖基础测量的可靠性。
在传感器设计方面，安装位置的选择往往被低估，但其对系统性能的影响远超过单纯的精度提升。例如，在挡风玻璃防雾应用中，工程上普遍推荐将传感器安装在挡风玻璃顶部中央区域。该区域远离边缘冷热点，受阳光和空调出风口影响较小，更能代表整体状态。
如果传感器安装在靠近出风口或局部受热区域，测量数据将产生系统性偏置，导致露点判断失准，从而影响防雾策略的准确性。
传感器方案的演进与系统解耦
许多车辆采用集成雨量、光照和湿度的多合一传感器，主要出于成本和空间的考虑。但在防雾应用中，这种设计暴露了结构性问题。
- 多合一传感器内部通常包含多个有源元件，其自身发热会干扰温度和湿度测量；
- 其体积较大，难以在热隔离和布置上做到最优；
- 随着视觉感知系统逐步取代传统雨量和光照传感器，多合一方案的实际意义正在下降。
相比之下，独立的湿度和温度传感器更有利于系统解耦、提升精度，并支持架构的演进。
随着自动驾驶等级的提升，防雾的范围也逐步扩展到前视摄像头、舱内监控摄像头及侧向感知模组。特别是在非挡风玻璃区域的摄像头，由于难以依赖 HVAC 系统，需采用独立的防雾策略。
芯片级湿度与温度传感器的出现，使得防雾功能可以直接集成于摄像头模组内部，实现局部化、快速响应的预测性防护。防雾正从一个集中式功能模块，演化为分布于多个感知节点的基础能力。
结语
汽车防雾技术的演进，已超越传统的舒适性配置范畴，成为连接安全、能效、智能感知和系统可靠性的关键能力。预测性防雾不仅需要对物理规律的深入理解，也对传感器设计、系统架构和整车能效提出更高要求。