AI技术在影像防撞系统中的决策逻辑和算法是实现自动刹车功能的核心。在AI影像防撞系统中，决策逻辑和算法主要包含以下几个方面。

一、图像识别

AI影像防撞系统通过网络摄像头、激光雷达等传感器获取车辆运行及周围环境的图像数据，然后使用卷积神经网络（CNN）对这些图像数据进行预处理和识别。通过识别车辆周围的交通标志、行人、车辆、路况等信息，可以准确判断车辆行驶的方向和速度，以及自己是否存在碰撞风险等问题。

二、实时计算

当AI影像防撞系统通过图像识别技术识别到潜在的碰撞风险时，它需要立即进行计算和分析。计算的内容包括制动距离、制动时间、车辆的制动力等参数。这些参数与车辆的速度、质量等因素有关，需要针对不同的情况进行实时计算和分析，以确保自动刹车系统在最短时间内发挥出最大的效果。

三、预测能力

AI影像防撞系统需要具备一定的预测能力，例如可以预测行人和车辆的行动方向、速度等信息。这样，当车辆前方出现潜在的碰撞风险时，AI影像防撞系统能够及时预测碰撞风险的严重程度，根据预测结果进行适当的制动措施。

四、自适应调整

AI影像防撞系统是一种智能驾驶辅助系统，它具有自适应调整的能力。当车辆的速度或交通情况发生变化时，AI影像防撞系统能够自动对制动力、制动距离等参数进行调整。此外，AI影像防撞系统还能够根据不同的驾驶模式，如城市、高速路等，进行自适应性的制动调整。

五、应对复杂环境的能力

AI影像防撞系统需要具有强大的应对复杂环境的能力。交通环境的变化非常快速和复杂，例如，识别行人和车辆、检测道路状况等都需要AI系统具有很强的抗干扰能力，而这是很大的挑战。因此，在设计和实现AI影像防撞系统时，还需要考虑到扰动抗干扰的算法和技术，以确保车辆行驶的安全性。

AI技术在影像防撞系统中的决策逻辑和算法是实现自动刹车功能的关键。通过图像识别、实时计算、预测能力、自适应调整和应对复杂环境的能力，AI影像防撞系统能够对车辆周围环境进行快速、准确地识别和分析，并做出合适的刹车决策，从而最大程度地避免碰撞事故的发生。