自动驾驶汽车为何在雨雪中会"失明"?

大雪中激光雷达的探测性能下降超过50%,由于人工智能无法判断该信任哪个传感器,Robotaxi只能停驶.
大雪中激光雷达的探测性能下降超过50%,由于人工智能无法判断该信任哪个传感器,Robotaxi只能停驶.

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自动驾驶汽车在大雪、大雾和暴雨中会“致盲”,因为激光雷达、雷达和摄像头传感器在这些条件下感知性能会严重下降,人工智能不知道该信任哪份数据.因此Robotaxi公司暂停服务,制造商也将系统退出运行.那么,“任何天气都能驾驶”的承诺为什么至今仍只是一个承诺?来,我们一起看看.

重点速览

  • 大雪或暴雨中激光雷达感知性能 可能下降 超过50%.
  • 大雾可能使激光雷达的目标分类错误率高达 13.43%. 能够降低.
  • 奔驰 Drive Pilot (Level 3)在大雪、降雨和夜间条件下无法运行.
  • Waymo于2026年5月在亚特兰大和得克萨斯州遭遇暴雨后暂停了无人驾驶服务.
  • 美国人口约 70% 居住在下雪地区.

说实话:自动驾驶汽车在加州阳光明媚的日子里表现非常出色.但往窗外一看,下雪了.就在那一刻,事情的味道瞬间变了.那些宣称“我能在任何条件下驾驶”的汽车,在第一场严重的冬季暴风雪面前,要么暂停服务,要么对你说“你来握方向盘”.为什么?因为让自动驾驶汽车看见世界的三大核心传感器(摄像头、激光雷达和雷达)在恶劣天气中都麻烦缠身.本文将探讨究竟是哪个传感器在什么方面遇到困难、Robotaxi为何在雨天停驶,以及这个承诺为何至今仍在等我们.

自动驾驶等级:Level 5为何仍然遥远?

先快速补个基础:SAE J3016标准将驾驶自动化分为六个层级,从 Level 0(完全无自动化)到 Level 5(系统在一切条件下完全负责驾驶的等级).Level 2,也就是如今路上大多数“半自动驾驶”系统所处的位置,其实只是一种辅助:它可以接管油门、刹车和转向,但你的眼睛不能离开路面.而到了Level 3,在特定条件下责任就转移到了系统身上——注意这里说的“特定条件”,我们稍后会回到这个话题.

Level 5是这一切中的圣杯.也就是说,无论下雪、起雾还是黑夜——都无所谓,汽车在任何地方、任何条件下都能驾驶.问题在于:即使到了2026年,这个等级依然遥不可及.而最大的障碍不是发动机功率,也不是软件速度;恰恰是本文的主题:恶劣天气下的“失明”问题.

摄像头:阳光刺眼、大雪纷飞时,视野全无

摄像头是与人类眼睛最接近的传感器,但正因如此,它也继承了人眼所有的弱点.当大雾弥漫、大雪纷飞或阳光直射时,你自己也看不清路的尽头,对吧?摄像头同样如此:视野距离缩短,对比度降低.在弱光和直射阳光下,它更是举步维艰.

有趣的是,制造商们根本无法隐瞒这一点.特斯拉的官方车主手册明确写道:弱光、雨、雪、直射阳光和雾等低能见度条件会严重降低系统的性能.再加上脏污的摄像头,以及因褪色而难以被摄像头识别的车道线.想到冬天连白色车道线都会消失在积雪之下,对摄像头来说这局面实在不容乐观.

激光雷达:雪花对激光而言变成了虚假障碍物

Kar taneleri lidarın gözünde hayalet engellere dönüşür; otonom araç için en tehlikeli düşman bazen gökten inen bir avuç kardır.

那么激光雷达在做什么?简单说一下:激光雷达是一种向周围扫射激光束、等待激光从物体上反射回来、从而在车辆周围绘制三维点云的传感器.晴天里它表现出色.但一旦开始下雪,天空中数以百万计的雪花就会进入激光束的路径,每一片雪花都变成一个小反射体.激光雷达要么把这些雪花看作沿途散布的阴影区域,要么生成根本不存在的物体.信号散射、吸收和低质量数据等问题更是家常便饭.想象一下一个挡在你前面的幽灵障碍物——这就是激光雷达的噩梦.

数据也证实了这一点:多项研究表明,在大雨或大雪中,激光雷达的性能会下降 从25%到超过50% 不等的幅度.雾则可能破坏物体分类, 幅度高达13.43% .数字之间存在差异的原因很简单:每项研究使用的条件、传感器和测量方法都不同.但共同的结论只有一个,而且很明确:恶劣天气会严重削弱激光雷达的超级能力.此外,由于雨水对摄像头的影响比激光雷达更大,两种传感器的弱点可能同时被触发——而这正是传感器融合真正的脆弱点,我们稍后会谈到这一点.

雷达:恶劣天气中的隐形英雄,但单打独斗还不够

现在来看桌面上最冷静、最不起眼的英雄:雷达.雷达利用无线电波工作,凭借较长的波长,与可见光或激光脉冲相比,它受小水滴的影响要小得多.也就是说,即使在雾中、黑暗中,甚至在让摄像头完全失明的条件下,雷达仍能可靠地测量距离和接近速度.毫米波雷达即使在恶劣天气和低反射率表面上也能正常工作.听起来很完美,不是吗?

问题在于:雷达并不是一位神探,更像个容易受惊的人.它能告诉你物体在那里、以多快的速度接近,却无法判断那个物体是一个塑料袋、一辆婴儿车还是另一辆车.也就是说,雷达的分辨率和分类能力都很低.因此,对于任何级别的自动驾驶而言,单靠雷达都不够——它只是让这套三件套得以存活下来的最后可靠手段.

传感器擅长的领域恶劣天气下的弱点
摄像头细节和色彩感知,读取标志/车道线雾、雪、阳光眩光和低光照条件下视距和对比度下降
激光雷达高精度三维距离地图暴雨和大雪中性能下降25%–50%以上,雪花会产生虚假信号
雷达在雾中和黑暗中测量距离+速度能探测物体但无法准确分类,分辨率较低

传感器融合与人工智能:当三只眼睛同时睁开会发生什么?

现在你可能会想到这样一个主意:"既然每种传感器都有不同的弱点,如果把三者结合起来,弱点不就相互抵消了吗!"没错,这个想法就叫传感器融合,它确实构成了自动驾驶汽车的基础.摄像头失明时激光雷达介入,激光雷达因大雪乱报时雷达守住距离测量.从理论上讲,这是完美的团队配合.

但这里有一条微妙却重要的分界线:负责管理融合的人工智能模型,大多是在白天和晴朗天气的图像上训练出来的.也就是说,当人工智能在暴风雪中面对三个传感器相互矛盾的数据时,可能无法判断该相信哪一个.在雾天或雨天,摄像头说"有墙",而雷达可能说"没墙",模型就会困惑该听哪一方的.雪会导致感知算法出现某种信心偏移:车辆要么看不到接近的物体,要么"幻觉"出一个根本不存在的物体.这两种情况在道路上都离灾难只有一步之遥.

Robotaxi为什么在雨中停运?Waymo和Cruise的例子

理论讲够了,让我们回到现实.2026年5月,在旗下一辆车被困于暴雨引发的洪水中之后,Waymo暂停了在亚特兰大和得克萨斯的无驾驶出租车服务.据了解,该公司还试图阻止其车辆进入洪水易发区域.也就是说,全球最大的Robotaxi运营商之一,在无法应对恶劣天气的情况下,按下按钮停止了系统.此外,由于安全和软件方面的顾虑,Waymo还暂停了在美国的高速公路Robotaxi路线——而就在2025年11月,它才刚通过U.S. 101开启了从旧金山到圣何塞机场的45英里(72公里)高速公路行程.

Waymo也不只是处于守势:它计划在2026年扩展到拉斯维加斯、圣迭戈和底特律,并为适应冬季条件在波士顿和纽约进行测试.也就是说,该公司意识到了冬季的挑战,并正在为此做准备.Cruise的情况也类似:该公司在大雨中不载客,仅在小雨时提供服务,雨势加大时车辆可以自动驾驶返回车库.2023年3月,一场风暴过后,Cruise的Robotaxi在旧金山堵塞了一条道路.2023年10月的事件之后,该公司召回了950辆无驾驶车辆并停止了运营;加州机动车辆管理局(DMV)暂停了其无人驾驶许可,联邦调查也随之启动.简而言之,Robotaxi行业在恶劣天气面前采取的是"判断并等待"模式.

Tesla FSD与Mercedes Drive Pilot:指南中沉默的坦白

Robotaxi在外面运作,那我们自己车上的系统又是什么状况呢?Tesla的 完全自动驾驶(监督模式) 系统的官方手册明确声明,低能见度(雨、雪、直射阳光、雾)会严重降低其性能.也就是说,连特斯拉自己都在手册中承认该系统并非在所有条件下都能工作.看看用户报告,情况更现实一些:有报告称,在小到中雨中会出现"FSD可能因恶劣天气而性能下降"的警告;在结冰路面上,系统不会限制车速,但一旦轮胎打滑就会立即退出.当然,这些只是用户体验,并非官方声明——但与手册中的警告相当吻合.

而在梅赛德斯一方,情况更加明确: Drive Pilot 系统虽然拥有SAE三级认证,但无法在雪、雨或夜间条件下运行.也就是说,梅赛德斯在将责任转移给系统的那一刻(三级系统中法律责任在制造商),会对天气条件进行严格筛选,并在任何可疑情况下将控制权交还给你.梅赛德斯还通过仿真技术,把雨雪等变量转化为数十万英里的测试里程——用技术解决恶劣天气的努力还会继续,但目前尚无解决方案.

为什么"全天候驾驶"的承诺至今还无法实现?

这正是问题的关键所在.承诺很美好:冬天、大雾中、暴风雨里,汽车能带你去任何地方.但技术现实是:面对这一承诺,三类传感器各自都有自身的弱点,而人工智能尚无法将它们安全地融合.安全方面的状况也仍有争议:自动驾驶汽车的安全优势目前更多处于一种期望/愿景阶段,尚未得到证实.早期数据显示,无人驾驶汽车或许能减少严重事故,但专家表示,在更广泛普及之前还需要多得多的数据.还有一种务实的声音:即使这项技术被证明危害更小,改善交通安全还有好得多的办法.

让我们用数字来思考:美国大约70%的人口居住在有降雪的地区.也就是说,如果不解决雪的问题,完全自动驾驶汽车对世界上大部分地区来说实际上仍然无关紧要.这说明了这个问题的严重性.乐观的一面也并非空穴来风:有人提出,传感器融合或许能让下一代车辆在各种天气条件下运行,而Waymo正通过冬季测试来回应针对激光雷达的批评.但在今天,在2026年,现实是:"各种条件下都能驾驶"还不是一个产品,而只是一个目标.也给你留一个问题:作为一名没有及时换上冬季轮胎的驾驶者,你会多大程度上信任一个在大雪中迷失方向的激光雷达?

归根结底,自动驾驶汽车在恶劣天气中"失明"并不是一个错误或倒退——它是一张诚实的照片,展示了这项技术今天的真实水平.雷达能在恶劣天气中存活,激光雷达和摄像头则举步维艰,人工智能正在学习如何安全地将它们融合,而机器人出租车公司也承认这一点,并据此限制系统的使用范围.真正的全天候车辆,将与一个即使在暴风雪中也能正确解读这三者的人工智能一起到来.在那一天到来之前,大雪中出现的"服务暂时暂停"通知,与其说是失败的标志,不如说是一个安全决策的标志.而在我看来,诚实永远比乘坐一个承诺永远无法实现之事的系统要好得多.

参考资料