智能駕駛 L5 要保障在惡劣天氣下的良好表現，需從提升感知、決策和執行能力，以及優化傳感器與數據標注等多方面著手。惡劣天氣會給智能駕駛帶來諸多挑戰，比如能見度降低、路面濕滑，還會干擾傳感器數據。因此，強大的感知、決策和執行能力是基礎，精準的傳感器與數據標注技術是關鍵。只有協同發展這些方面，才能讓智能駕駛 L5 在惡劣天氣下也能較為可靠地運行 。

強大的感知能力是保障智能駕駛L5在惡劣天氣下表現的基石。自動駕駛技術依賴多種傳感器來感知周圍環境，然而惡劣天氣會對這些傳感器造成不同程度的影響。攝像頭在降雨時圖像易模糊、出現光斑干擾，降雪時雪花會遮擋鏡頭甚至可能結冰，大霧時圖像對比度降低、誤檢率升高；激光雷達在降水強度大的暴雨、雪和風沙天氣中性能會受影響；毫米波雷達在惡劣天氣下精度降低，對目標物體識別能力下降。為應對這些問題，要構建惡劣天氣訓練數據集，采集大量不同惡劣天氣狀況下的行車數據并精準標注，同時對惡劣天氣下的數據進行去雨、去雪、去霧等處理，突出關鍵信息，還可將多種傳感器的數據融合標注，讓算法能綜合多種數據源信息，從而提升感知能力。

決策與執行能力同樣不容忽視。面對惡劣天氣帶來的復雜狀況，智能駕駛L5需迅速做出正確決策，靈活調整駕駛策略。比如在路面濕滑時，降低車速、增大安全距離；遇到能見度極低的情況，尋找安全地點停車等待。而執行環節要確保決策能夠準確無誤地實施，車輛的轉向、制動等系統要及時響應，保障行車安全。

總之，智能駕駛L5要在惡劣天氣下有出色表現，需全方位提升自身能力。通過不斷優化感知、決策和執行能力，以及改進傳感器與數據標注技術，智能駕駛L5才能逐漸突破惡劣天氣的限制，為用戶帶來更可靠、更安全的出行體驗 。