920万公里无人驾驶安全运营背后的技术底座

7月1日，驭势科技携全天候L4级自动驾驶解决方案亮相2026曼谷亚洲移动出行技术展（MobilityTech Asia），展现AI司机在极端天气下安全运营背后的技术底座。

在无人驾驶运营中，时常会遭遇台风、暴雨、冰雪、沙尘等极端天气，让物流运输面临严峻考验。极端天气带来的能见度骤降、传感器干扰、定位信号丢失，是对感知定位能力极限与安全预警体系的终极挑战。

在这些 "看不清" 的时刻，一套成熟可靠的感知预警与安全兜底机制，才是AI司机“真无人”运营的底气。

极端天气为何成为自动驾驶的"大考"？

极端天气下行车，人类驾驶员会放慢车速、拉开跟车距离，依靠经验判断路况。而无人驾驶车辆依赖感知和定位两大核心能力来“看清环境”和“找准位置”，极端天气则会从多个维度对感知定位能力造成负面影响。

大雨天造成摄像头夜间成像模糊

当雨滴附着镜头、路面积水反光、雨幕造成能见度下降，摄像头视野受阻会导致视觉识别准确率降低，目标检测漏检、误检风险上升。水雾粒子会反射激光，产生大量虚假点云，积水路面漫反射也会干扰点云特征匹配，直接影响定位精度。强对流天气下，GPS信号易受电离层扰动与多路径效应影响，RTK定位可能出现短时失锁或精度降级。积水覆盖地面标识、雨水冲刷道路标线，也会进一步加大定位难度。

雪天激光雷达产生大量噪点

当感知和定位能力同时下降，自动驾驶系统面临的是一场没有"参考答案"的考试。在机场机坪、工业园区、港口码头等B端真实作业场景中，无人车在极端天气下非计划、无序的失能停运，带来的损失会沿作业链条快速传导放大，最终由客户承担直接的生产运营损失、安全次生风险损失和长期隐性成本损失。因此，无人车在极端天气下能够做出正确决策，而不是盲目运行或直接“趴窝”对自动驾驶规模化落地来说至关重要。

多维度安全机制攻克极端天气难题

驭势科技U-Drive®智能驾驶系统，在极端场景下的核心理念是：让AI司机像一个经验丰富的职业司机——知道自己什么时候该减速，什么时候该停车，什么时候该请求接管。围绕 "感知不中断、定位不漂移、决策不冒险" 三大目标，构建了多维度的安全预警与冗余防护机制，确保无人驾驶车辆在极端天气下依旧可靠。

行业领先的多模态传感器融合算法：

极端天气下感知不中断

驭势深耕自动驾驶领域十年，以实际业务为驱动，在感知方面形成了完整、成熟的技术体系并达到业界领先水平，确保无人车在极端天气下“感知不中断”。

在多模态融合感知领域，驭势科技自主研发了基于稀疏范式的BEV点云与图像融合算法。该算法以Transformer架构为核心，高效融合图像与点云等多模态信息，并借助大规模数据预训练强化骨干网络的特征表达能力，在感知精度与探测距离上均达到业界领先（SOTA）水平。

在此基础上，驭势科技进一步引入了OCC（Occupancy Network，占用网络）模块，将BEV空间中的融合特征映射为密集的3D体素占用预测，实现对道路环境（含异形障碍物、施工区域、可行驶空间边界等）的厘米级精细刻画，有效弥补了传统目标检测对非标障碍物感知不足的短板。

同时，依托公司长期积累的海量极端天气数据，该算法在恶劣环境下展现出卓越的鲁棒性。此外，通过深度的工程化性能优化，该网络在嵌入式平台上同样能够保持实时运行。

双管齐下的多源融合定位体系：

极端天气下定位不漂移

驭势科技确保极端天气下"定位不漂移"，核心是通过多源融合的冗余定位体系+极端场景专项优化来实现。

面对暴雨、暴雪、沙尘等极端环境，单一传感器往往会失效或精度骤降。驭势科技的定位模块融合来自多传感器的六至七种定位源进行融合定位，并运用深度学习以稳定处理天气变化的影响，使无人车能够在广泛环境下实现厘米级定位。

激光与视觉分别从点云和图像维度提取环境特征，叠加语义定位对车道线、交通标识等结构化信息的解析，RTK提供全局坐标基准，轮速计与惯导高频补位推算。确保车辆在复杂的环境中能够精确行驶至指定位置，满足特殊天气下运行高精度作业的需求。

针对不同极端天气的特性，驭势科技还进行了大量场景化的专项优化。在极寒地区，传统传感器会因低温出现数据漂移、响应延迟，通过定制耐寒型硬件组件，确保-25℃环境下传感器性能稳定；在暴雨和沙尘天气，激光雷达点云会产生大量噪点，通过去噪算法过滤干扰后，再与惯导、北斗信号深度融合，保障定位精度不打折扣；当积雪覆盖地面标识导致视觉定位失效时，系统会切换至激光SLAM主导模式，依靠环境轮廓特征维持定位连续性。这种双管齐下的优化思路，让定位系统拥有了更强的环境适应力。

行业独创的车云协同安全设计：

极端天气下决策不冒险

极端天气下“决策不冒险”的前提，是先对风险做清晰、可量化的判定，让每一个驾驶决策都有多重保障、有据可依，而非侥幸地"赌一把"。

驭势科技采用车云协同安全设计，以多重安全机制保障L4级无人驾驶车辆稳定运行。车端是决策安全的第一道防线，通过关键部件的全栈冗余，极大降低车辆单点故障的可能性，多层次失效监控和应对机制确保车辆能够在故障时安全停靠或平稳降级运作。更重要的是，独立的安全监控域实时收集各模块的运作状态并判断车辆安全状态，一旦发现主决策异常，可直接触发安全停车或降级策略。多级降级机制将根据天气恶劣程度和传感器可用状态，自动从"正常行驶"平滑过渡到"减速运行"再到"安全停靠"，避免决策突变带来风险。

云端则为决策提供了全局视角和更高维度的判断能力。依托强大算力，云端构建了覆盖近千项潜在风险场景的情景感知模型，实现对各种失效场景的全面模拟和预案处理。通过车云协同的安全机制，无人驾驶车辆不会在遭遇极端天气时出现"一刀切"的停车，而是像老司机一样，该慢就慢，该停就停，最大限度减少对实际业务的影响。

经过实战验证的极端天气安全答卷

从香港的台风到新疆的冰雪，从中东的沙尘到华北的暴雨，超920万公里真无人驾驶运营里程，驭势科技无人驾驶车队已在多种极端气候下完成常态化运营检验。

2025年，香港两次遭遇十号风球，极端暴雨中，当香港国际机场面对找司机难、运营难的难题时，驭势科技的无人车依然在风雨中稳稳前行。通过攻克极端天气下的硬件不稳定、算法干扰等棘手问题，让AI司机做到了“不自私、不疲劳、不抱怨，三班倒不请假”，为机场在极端天气下保障正常运营“雪中送炭”，展现了技术的珍贵价值。

在乌鲁木齐，驭势科技无人车队创造了国内民航机场极寒场景高阶自动驾驶规模化商用的纪录。在新疆冬季常年-25℃极寒与暴雪积冰的极端考验下，驭势成功破解低温传感器失效、冰雪路面打滑、复杂障碍物避让、恶劣天气稳定作业等多项行业难题，为全球极寒地区智慧机场建设提供了可规模化、可复制的中国方案。

随着全球气候的持续变化，极端天气将成为我们需要面对的"新常态"，而全天候运营能力将成为L4级自动驾驶的必要条件。驭势科技将持续以技术创新推动自动驾驶向全天候、全无人迈进，让AI司机在任何天气下都能"稳如磐石"。

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