华为海思自动驾驶技术主要通过多传感器融合、端到端大模型架构以及全域安全控制等措施来应对恶劣天气条件，具体如下：

• 多传感器融合感知：采用 “五感融合” 的全频谱传感器方案，融合高清摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波等 27 颗传感器，构建半径 500 米的 3D 实时环境模型。雨天摄像头受干扰时，毫米波雷达依然能穿透雨帘提供目标距离和速度信息，激光雷达也可在一定程度上透过雨滴获得高精度点云，使系统在暴雨等恶劣天气下的障碍物识别率仍高达 98%。其中，192 线高精度固态激光雷达在暴雨浓雾等天气下依然能保持 90% 以上的探测精度，毫米波雷达则不受雨雾影响，可精准测出前方车辆相对速度。
• 端到端大模型架构：采用 “云端世界引擎 + 车端世界行为模型” 架构，通过海量极端场景训练，让 AI 具备在暴雨等恶劣场景中自主决策的能力。云端利用扩散生成模型海量生成暴雨等极端场景数据，通过 “AI 训练 AI” 的方式，使 ADS 4.0 的大模型经历相当于真实世界 1000 倍难度的特殊场景考验。端到端模型将感知 - 规划 - 控制融为一体，减少中间信息损耗，整体时延降低 50%，反应更快。
• 全域安全控制：将数字底盘与智能驾驶深度融合，打通车辆制动、转向、动力、悬挂等执行层，实现对车辆姿态的全局优化控制。面对暴雨导致的湿滑路面，系统新增路面自适应 AEB 功能，能够实时感知路面附着系数并动态调整制动策略，在暴雨模式下，车辆紧急刹停距离可缩短 15%-25%。同时，爆胎稳定控制、侧向防碰撞等功能也为暴雨天气行车提供额外保障，即使在高速行驶中突遇爆胎或紧急变线避障，也能保持车辆稳定。
• GOD 大模型感知网络：延续 GOD（General Obstacles Detection）通用障碍物识别网络，并经过暴雨等复杂场景强化训练。即使雨水冲刷摄像头视线，也能精准识别出雨帘中斜穿马路的行人、电动车以及低矮静止的障碍物，甚至捕捉到被雨水模糊遮挡的临时施工路标。
• 实时环境建模技术：通过车端的大模型网络，将多传感器数据融合后直接生成三维驱动空间模型。即使暴雨冲刷掉地上的车道线或导航地图失准，也可依据自身 “视觉 + 雷达大脑” 重建道路场景，确保导航辅助驾驶不中断。