冬季极限测试背后：自动驾驶AI在冰雪路面谁更稳？

明尼苏达州北部靠近美加边境的 Baudette，冬季常见零下气温、积雪、冰面和强侧风。Scooter Doll 在这里对 Lucid 的 Air Pure、Air Sapphire 以及 Gravity SUV 做了“狠活”冬测，甚至出现了 Sapphire 冲进雪堆、再由 Gravity 拖出来的画面。对围观者来说这是一段刺激视频；对做自动驾驶的人来说，这是一个再典型不过的提醒：真正难的不是晴天高速的车道居中，而是“看不清、抓不住、算不准”的冬天。

这篇文章把 Lucid 冬测当作切口，聊更大的问题：环境条件如何系统性地影响自动驾驶感知与控制，以及在“端到端视觉+大模型”路线的 Tesla，与“多传感器冗余”路线的中国车企之间，谁在冰雪场景更占优势。放到《人工智能在汽车制造》系列的语境里，你会看到一个常被忽略的事实：冬季能力不是单靠算法堆出来的，它是制造、热管理、传感器选型、标定、数据闭环一起决定的。

冰雪路面不是“更滑”这么简单：它会同时击穿感知与控制

答案先给：冰雪场景对自动驾驶的杀伤来自“三连击”——可见度下降、几何线索消失、车辆动力学不确定性上升。

首先是感知层。积雪会覆盖车道线、路沿、反光标记；雪雾与脏污会让摄像头对比度骤降；低太阳高度角（冬季常见）会制造强眩光。你以为只是“看不清”，其实更糟的是：看见了也不敢信，因为同一处路面在不同帧之间反射特性变化很大，模型置信度容易波动。

其次是定位与地图匹配。雪覆盖导致路边静态特征减少，视觉定位/匹配特征点稀疏；如果依赖高精地图，地图中的车道边界在雪天也可能失效。很多系统会在这类场景从“地图强约束”退化到“弱约束”，这会把压力转移到端到端或 BEV 感知上。

最后是控制层。冰雪让轮胎纵向/横向附着系数 μ 大幅波动，制动距离变长，转向响应滞后。更关键的是 μ 不是常数：压实雪、黑冰、湿滑沥青交替出现，让控制器的模型误差变大，同样的转角和扭矩命令可能得到完全不同的车辆响应。

一句话概括：冬天让自动驾驶同时遇到“看不见”和“刹不住”。

从 Lucid 冬测看系统鲁棒性：拖车画面其实是“场景退化”的演示

答案先给：像“陷雪堆—拖拽脱困”这种事件，表面是通过能力，底层是系统在极端场景下的退化策略与冗余设计。

Lucid 的冬测更偏整车与电驱/热管理能力展示，但对自动驾驶研发同样有启发：

1) 热管理影响的不只是续航，也影响传感器与算力稳定性

低温会让电池可用功率下降，整车会在“保电、保暖、保性能”之间做取舍。对智能驾驶来说，这意味着：

• 传感器加热（摄像头除雾、雷达防结冰、激光雷达窗口加热）需要稳定电能
• 域控/算力平台在低温启动、温度爬升与功耗峰值管理更困难
• 车内除雾除霜不足时，驾驶员接管风险上升（尤其 L2/L2+）

你会发现，冬季稳定性很大一部分是“制造与热设计”的胜负：线束/密封、加热膜布局、风道与冷凝水管理，都会决定传感器窗口是否容易结冰挂水。

2) 冰雪“假障碍”多，系统需要更强的误检/漏检处置

雪堆、飞雪、路面积雪纹理会产生大量“伪结构”。对视觉模型，这是典型的 OOD（分布外）输入；对雷达，这是强散射与地面回波变化；对激光雷达，则是雪花点云噪声与反射率异常。

冬测的价值在于：它能快速暴露“误检带来的不必要制动”“漏检带来的冲出路肩”以及“置信度抖动导致的横向控制不稳定”。

3) 牵引与脱困是控制策略的边界测试

把车从雪堆拖出来，不只是电机扭矩大。更关键的是：

• 牵引力分配（前后/左右）与防滑控制（TCS/ESP）在低 μ 下是否协调
• 轮速信号在打滑时失真，控制器是否能识别“空转”并调整策略
• 若自动驾驶参与纵向控制，系统是否能正确触发降级并提示接管

这一类边界能力，往往决定用户对“智能化”的信任阈值。

Tesla 端到端视觉路线：优势在数据闭环，风险在“可解释退化”

答案先给：Tesla 的端到端/大模型路线在雪天的上限来自数据规模与迭代速度，但它必须用更强的软件能力解决“传感器退化时如何自证安全”。

我对 Tesla 的判断比较明确：它最擅长把真实世界当训练场。一旦车队规模足够大，雪天的长尾场景（被雪遮挡的车道线、路口雪堆、夜间反光、施工锥桶半埋）会被持续回传，形成数据闭环，这是端到端路线最硬的护城河。

但冰雪对纯视觉/视觉为主的路线有几个现实挑战：

• 可见度崩溃：镜头被雪泥糊住、强眩光、夜间雪雾，都会让输入质量断崖式下降
• 几何参照缺失：车道线消失后，模型需要依赖道路边界、车辙、前车轨迹等弱线索
• “会开”不等于“会退”：端到端擅长输出控制，但在极端场景下更需要清晰的降级逻辑

端到端的关键不是“能不能学会雪地开车”，而是：当它不确定时，能不能稳定地变保守、变慢、变可预测，并及时交还驾驶权。

中国车企多传感器路线：冗余更“抗脏抗雪”，但工程复杂度更高

答案先给：多传感器（摄像头+毫米波雷达+激光雷达）在冰雪天更容易维持“基本可用”，但它对制造一致性、标定、清洁与融合算法提出更高要求。

中国主流智驾方案普遍走多传感器冗余：

• 摄像头负责语义（车道、标志、灯色、可通行区域）
• 毫米波雷达在雨雪雾里更稳，负责速度与距离
• 激光雷达提供精确几何（尤其是无车道线、道路边界复杂时）

这种路线在雪天的直观收益是：你很难让所有传感器同时“瞎掉”。 摄像头脏了，雷达还能给纵向安全距离；激光雷达窗口结霜，摄像头仍能识别交通灯与行人。

但我也见过不少车企栽在“冗余带来的复杂度”上：

1. 标定漂移与装配公差：传感器装配角度、支架刚度、热胀冷缩都会影响外参稳定
2. 清洁系统缺失：没有可靠的加热/喷淋/气刀，雪泥一糊就全线退化
3. 融合策略保守：多源信息冲突时，系统过度保守导致频繁刹停，用户体验崩盘

把话说透：多传感器不是“加设备就安全”，它是制造体系与软件体系的硬仗。

冬季能力怎么做出来：给团队的“可落地”清单（制造+AI）

答案先给：想在冰雪场景跑得稳，必须把“传感器可用性—数据闭环—控制降级”打通，而且要把它写进制造与质量体系。

下面是我更愿意推荐的做法，适合整车厂/一级供应商在 2026 年的节奏里落地：

1) 把“传感器可用性”当成质量指标，而不是售后问题

• 设定可量化指标：如摄像头窗口可视清洁度、结霜恢复时间、雨雪工况下有效探测距离衰减曲线
• 在产线做抽检：密封、加热膜、电流曲线、温升速率
• 建立冬季工况 DVP（设计验证计划），把“雪泥覆盖”纳入必测

2) 数据闭环要专门为冬天开“快车道”

• 冬季区域（东北、内蒙古、新疆高海拔、北美/北欧）设立高频回传策略
• 建立雪天标签体系：车道线缺失、黑冰、雪堆边界、除雪车、雪雾尾流
• 用仿真补齐“危险但稀有”的场景：急刹避让、横风+冰面、坡道起步打滑

3) 控制与规划要内置“低 μ 模式”，并能自适应识别

可执行的关键点：

• 在线估计路面附着系数 μ（结合轮速打滑、横摆角速度、制动响应）
• 规划层约束更严格：更大时距、更小横向加速度、更平滑 jerk
• 明确降级：从 NOA/L2+ 退到 ACC+LKA，再退到提示接管

4) 把“可解释退化”设计成产品体验

用户不怕系统保守，怕的是不确定。

• 明确告诉用户：当前因“传感器遮挡/路面附着低”进入保守模式
• 让提示一致、可预测：不要一会儿敢超车一会儿急刹
• 给出可操作建议：清理摄像头区域、切换到手动、降低车速

这件事与“人工智能在汽车制造”有什么关系？

答案先给：冬季智驾能力的差距，往往不是模型参数量，而是制造端是否把AI需要的输入条件稳定交付。

在《人工智能在汽车制造》系列里，我们反复强调：AI 不只是车上那颗芯片。它从设计阶段就开始：传感器布置与防护、材料与密封、热管理与能耗、装配公差与标定策略、质量检测与数据回传。到了量产阶段，AI 还会反过来帮助制造：用视觉质检发现传感器装配偏差，用数字孪生评估结霜风险，用供应链协同保证加热膜与密封件一致性。

Lucid 的冬测视频之所以值得看，不在于“谁把车拖出来了”，而在于它提醒我们：极端环境会把系统里最薄弱的一环放大到无法忽视。

接下来如果你正在评估智驾路线，我建议你把问题换一种问法：当雪天到来，系统是“尽力开”，还是“知道自己不行并且退得漂亮”？Tesla 的端到端更依赖数据闭环与软件退化；中国车企的多传感器更依赖硬件冗余与制造一致性。2026 年真正能赢的，会是把两者优点组合起来的团队。

你更看好哪条路径在下一次“雪天大考”里交卷？