許多人應該都做過線上反應測試，例如畫面變色時立刻點擊的遊戲，做完後也常會好奇：自己的反應速度是否能跟得上汽車的自動輔助系統？另一方面，F1 車手挑戰極限反應的畫面經常在網路上流傳，也讓不少駕駛對人類與車載系統的反應差距產生更多關注。
本文主要內容
自動急煞（AEB）、先進駕駛輔助系統（ADAS）、特斯拉的全自動輔助駕駛（FSD），與一般駕駛或職業賽車手的反應速度，在技術原理與實際應用上其實存在本質差異。從偵測方式、判斷過程到實際介入時間，各系統反應邏輯不同，也因此具備各自的風險控制機制與安全冗餘設計。
AEB 反應極快，僅需 50～150 毫秒
AEB（自動緊急煞車）是所有駕駛輔助系統中反應速度最快的一類，主要任務是在駕駛未察覺危險或來不及反應時，自動啟動煞車以避免或減輕碰撞。根據 UNECE R152 法規與多數車廠公開資料，AEB 的反應時間多介於 50～150 毫秒之間，遠快於人類的動作反應。
現行 AEB 系統多採多感測器融合設計，包含雷達與攝影機。雷達能穩定測量車距與相對速度，不易受光線與天候影響；攝影機則擅長辨識行人、自行車與其他語意物件。部分車廠維持雷達與攝影機並用，以提升惡劣環境下的可靠度；也有業者選擇純視覺路線，依賴深度學習推算環境結構與動態物體行為，達成類似功能。
值得一提的是，各家車廠對 AEB 的啟動邏輯與敏感度設定有所差異。有些系統會刻意延後觸發時機，以降低誤煞風險，避免對後方車輛造成潛在危險。實務上，AEB 並非越早介入越理想，而是需在「避免碰撞」與「避免誤判」之間取得平衡，確保安全與使用者體驗並重。
ADAS 功能持續更新，反應穩定快速
多數 ADAS 功能如自動車距控制（ACC）、車道維持輔助（LKAS）、盲點偵測與車道偏移警示，並非設計用於瞬間危機處理，而是透過高速且持續的資料更新來穩定控制車輛狀態。這類系統的感測與運算頻率通常介於 10～100 毫秒之間，更新速度遠高於人類平均的注意力切換與操作反應能力。
以車道維持系統為例，車輛會每隔數十毫秒重新偵測車道線位置，並以極細微的幅度主動調整方向盤角度，使車輛維持在車道中央。類似地，ACC 會連續追蹤前車距離與相對速度，持續微調動力輸出與煞車力道，確保跟車動態平穩、無突兀變化。
儘管這些功能的單次反應不如 AEB 那樣極端迅速，但其高度穩定性與一致性，已足以在長時間駕駛中補足人類警覺力的波動，進一步提升行車安全與穩定性。
FSD 建構環境模型，10～50 毫秒更新
FSD（Full Self-Driving，全自動輔助駕駛）屬於更高層級的駕駛輔助系統，其目標不僅是執行單一動作或避免事故，而是持續建構完整的 360° 環境模型，並即時預測周圍物體的移動軌跡與行為意圖。以現行版本（特別是 V12 起導入的 end-to-end 神經網路架構）為例，FSD 的感知、預測與規劃更新速率通常落在 10～50 毫秒之間，也就是每秒可執行數十次視覺重建、物體追蹤與行為推估。
值得注意的是，FSD 的優勢主要在於「判斷速度」，而非車輛本體的「動作即時性」。方向盤轉向、油門與煞車系統仍受限於物理機構的延遲。例如煞車需建立液壓壓力、電動轉向馬達也需花費時間輸出扭力，因此實際動作的發生仍略慢於神經網路的決策結果。
儘管如此，FSD 的整體反應速度仍遠超過人類駕駛，但它不是毫秒級立即完成全套操作的「瞬時自駕系統」，而是一套結合高速感知運算與車輛控制硬體的多層系統，透過協同運作達成準確且穩定的駕駛決策。
人類平均反應約 1 秒，易受情境影響
人類反應速度常見兩種評估方式，數值差距相當明顯。在極簡的視覺刺激條件下，例如「畫面變色 → 手指點擊滑鼠」，大多數人能在 200～280 毫秒內完成反應。但這類測試通常處於理想環境中，沒有外在干擾、不需判斷資訊，也不涉及任何實際動作。
實際駕駛情境則複雜得多。駕駛者必須先察覺異常、理解情境、做出反應判斷，再將腳從油門移至煞車，最後踩下煞車踏板。整個流程通常落在 0.5～1.5 秒之間，若處於疲勞、分心或壓力狀態下，反應時間可能進一步延長。
由於牽涉多重步驟與即時判斷，人類在突發狀況下的反應不僅相對緩慢，也更容易出現錯誤決策，這也是為何自動輔助系統在關鍵時刻能提供實質補位的重要原因。
F1 車手靠預判與穩定性維持反應優勢
F1 車手的起跑反應時間常被引用為 200～300 毫秒，表面上與人類極限相近，但真正讓他們脫穎而出的，並非單純速度，而是極高的預判能力與極低的失誤率。職業車手會依據燈號節奏、車輛回饋、賽道條件與多年經驗進行預測，因此在實戰中，他們的反應更像是對變化的高度敏感，而非單純等待刺激後才動作。
此外，F1 車手能在高壓環境下長時間維持穩定表現，不易受到疲勞或注意力波動影響，這種一致性也是頂尖賽車選手的關鍵能力之一。相較之下，一般駕駛的反應速度與穩定性在長時間行駛或突發狀況下容易出現明顯落差。
反應差距在高速情境下急劇放大
在高速行駛時，反應時間會直接轉化為錯失距離。以 100 km/h 為例，車輛每秒約行進 27.7 公尺，也就是說，只要延遲 1 秒做出反應，車輛就會向前衝出超過 27 公尺，相當於約七輛車身長。
若進一步比較不同系統的反應差異：人類在真實駕駛情境下的平均反應時間約為 1 秒，AEB 系統的反應則可能只需 100 毫秒，此時車輛僅前進約 2.7 公尺；而 FSD 或 ADAS 若每 30 毫秒更新一次世界模型，對應距離僅約 0.8 公尺。相同的時間差，在高速下會造成幾十公尺的距離差，對於事故的避免與風險控制產生顯著影響，也凸顯輔助駕駛系統在提升整體行車安全性上的重要性。
簡易測試可評估基本視覺反應
如果想知道自己的視覺反應速度所處範圍，可以試試我們的《反應速度測試》線上測試工具。操作方式為在畫面變色後立即點擊，用以模擬單純視覺刺激下的手部反應時間。此類測試可作為認識人類基本反應極限的輔助參考。
需注意，此測試僅評估「視覺刺激 → 手部操作」的反應流程，並不涵蓋實際駕駛所需的多步驟判斷、腳部動作、煞車系統延遲或真實道路環境等變因。結果亦可能受到螢幕延遲、滑鼠反應速度與設備效能影響，僅供一般性參考，無法作為駕駛能力或道路安全表現的依據。
隨著技術越來越成熟，輔助駕駛系統在反應速度和環境掌握上，已經跟人類拉開不小的距離。車載系統能在極短時間內完成感知、判斷與控制，同時掌握車輛周圍的多個方向，有效彌補人眼視線盲區和動作延遲。實際開車時，善用這些輔助工具、保持專注與主動判斷，能讓行車過程更安全、反應更及時。
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