智能駕駛和無人駕駛在應(yīng)對復(fù)雜路況時(shí)表現(xiàn)出諸多不同。智能駕駛本質(zhì)是“人機(jī)共駕”，依賴人類監(jiān)督，在極端天氣和復(fù)雜路況下，決策的穩(wěn)定性和可靠性有待提升，存在算法黑箱困境、車路協(xié)同支撐不足等問題。無人駕駛雖將駕駛?cè)蝿?wù)完全交給機(jī)器，優(yōu)勢是安全高效，但落地需技術(shù)、法規(guī)、基建、社會四維協(xié)同，目前多在路況簡單場景應(yīng)用。二者在環(huán)境感知、決策處理等方面存在明顯差異 。

在環(huán)境感知方面，智能駕駛雖配備多種傳感器，但在復(fù)雜路況下，面對極端天氣等特殊情況時(shí)，感知能力會受到較大限制。比如在暴雨傾盆時(shí)，傳感器可能會出現(xiàn)數(shù)據(jù)偏差，影響對周邊車輛、行人以及道路狀況的準(zhǔn)確判斷。而無人駕駛依靠更先進(jìn)且全面的技術(shù)融合，配備眾多高精度相機(jī)和傳感器，能構(gòu)建出更精準(zhǔn)的環(huán)境模型。不過，真實(shí)路況遠(yuǎn)比實(shí)驗(yàn)室設(shè)想復(fù)雜，目前無人駕駛在一些復(fù)雜場景下的信息識別，仍需人工標(biāo)識來輔助，且在應(yīng)對一些罕見場景時(shí)，也可能出現(xiàn)識別不精準(zhǔn)的情況 。

決策處理上，智能駕駛在面對復(fù)雜路況的突發(fā)狀況，像“鬼探頭”這類“長尾問題”時(shí)，由于缺乏有效訓(xùn)練，很難快速做出最優(yōu)決策，最終的決策還得依靠駕駛員。無人駕駛通過智能算法匯總分析數(shù)據(jù)，理論上能更快速地基于大量數(shù)據(jù)做出決策，可實(shí)際應(yīng)用中，復(fù)雜路況的變化多端可能超出算法的預(yù)測范圍，導(dǎo)致決策失誤 。

總的來說，智能駕駛和無人駕駛在復(fù)雜路況面前各有優(yōu)劣。智能駕駛受限于人類駕駛員的反應(yīng)和系統(tǒng)的不足，而無人駕駛雖有先進(jìn)技術(shù)支撐，但面臨技術(shù)成熟度和現(xiàn)實(shí)復(fù)雜情況的挑戰(zhàn)。隨著科技的不斷進(jìn)步，二者都在持續(xù)發(fā)展，未來有望在復(fù)雜路況應(yīng)對上有更出色的表現(xiàn)。