交通标志识别（TSR）是安全自动驾驶的关键组成部分。近年来的研究揭示了TSR模型易受物理世界对抗攻击，例如低成本、高部署性的攻击能够隐藏或伪造关键交通标志。然而，现有研究主要基于学术TSR模型评估攻击效果，对真实商业TSR系统的影响尚不清楚。本文首次大规模测量了物理世界对抗攻击对商业TSR系统的实际影响。实验发现，某些学术攻击对特定商业TSR功能可实现100%的可靠攻击成功率，但整体泛化能力不足，导致平均成功率远低于预期。进一步分析表明，商业系统中普遍存在的空间记忆设计（即系统对连续帧中同一标志位置的记忆机制）是削弱攻击效果的关键因素。为此，作者设计了新的攻击成功度量，从数学上建模空间记忆对系统级攻击成功率的影响，并基于新度量重新评估现有攻击方法。通过这一框架，研究揭示了7个新发现，其中部分直接挑战了先前文献的结论（例如某些被认定为高成功率的攻击在新度量下表现不佳）。该工作填补了学术攻击与商业系统防御之间的认知鸿沟，为后续设计更鲁棒的TSR系统提供了理论基础。