自動駕駛在不同天氣條件下的可靠性因天氣狀況和傳感器特點而有所不同。

在惡劣天氣下，各種傳感器會受到不同程度的影響。激光雷達精度高、穿透力強，但在雪天和風沙天易受堆積物影響。毫米波雷達探測距離遠，穿透霧、煙、灰塵能力強，但在有雨有霧或大雨時表現欠佳，且對行人識別不足。超聲波雷達探測距離短，受天氣和溫度影響大。攝像頭受天氣影響最為嚴重，易被遮擋和干擾。

為保證惡劣天氣下的可靠性，目前主要有以下方式：多傳感器融合，優勢互補，提供安全冗余度；建立惡劣天氣訓練數據集，投喂多樣化路況數據，雖然目前惡劣天氣數據集存在采集和標注處理難題，但如曼孚科技的相關平臺已做出優化，能提升處理效率和數據質量；利用仿真與模擬平臺，解決惡劣天氣數據集采集的時間和人力成本高以及行車安全等問題。此外，V2X、路面檢測、先驗地圖等也是有效方式。

在北京沙塵天氣下，自動駕駛汽車企業借機測試車輛性能。

自動駕駛技術分為環境感知、決策規劃和車輛控制三大系統，環境感知系統的可靠性至關重要。在雨雪天氣下，東風智能網聯巴士能精準識別車道標線等信息，避讓障礙物，精準進站停靠，在復雜路況下仍能正常運營。其可靠性得益于先進的傳感器技術、強大的視覺算法和深度學習技術。蘑菇車聯通過車路協同，增加路側感知及云端感知，破解了暴雨、黑夜、無保護左轉等單車智能自動駕駛的難題。其擁有全球領先的 L4 級單車自動駕駛技術、車路云一體化體系、智慧交通 AI 云平臺三大核心技術，并率先啟動商業化運營。車路云一體化賦予車輛多套冗余感知能力，有效應對極端天氣和復雜路況。