智能驾驶和无人驾驶在应对复杂路况时的表现有哪些不同？

智能驾驶和无人驾驶在应对复杂路况时表现出诸多不同。智能驾驶本质是“人机共驾”，依赖人类监督，在极端天气和复杂路况下，决策的稳定性和可靠性有待提升，存在算法黑箱困境、车路协同支撑不足等问题。无人驾驶虽将驾驶任务完全交给机器，优势是安全高效，但落地需技术、法规、基建、社会四维协同，目前多在路况简单场景应用。二者在环境感知、决策处理等方面存在明显差异 。

在环境感知方面，智能驾驶虽配备多种传感器，但在复杂路况下，面对极端天气等特殊情况时，感知能力会受到较大限制。比如在暴雨倾盆时，传感器可能会出现数据偏差，影响对周边车辆、行人以及道路状况的准确判断。而无人驾驶依靠更先进且全面的技术融合，配备众多高精度相机和传感器，能构建出更精准的环境模型。不过，真实路况远比实验室设想复杂，目前无人驾驶在一些复杂场景下的信息识别，仍需人工标识来辅助，且在应对一些罕见场景时，也可能出现识别不精准的情况 。

决策处理上，智能驾驶在面对复杂路况的突发状况，像“鬼探头”这类“长尾问题”时，由于缺乏有效训练，很难快速做出最优决策，最终的决策还得依靠驾驶员。无人驾驶通过智能算法汇总分析数据，理论上能更快速地基于大量数据做出决策，可实际应用中，复杂路况的变化多端可能超出算法的预测范围，导致决策失误 。

总的来说，智能驾驶和无人驾驶在复杂路况面前各有优劣。智能驾驶受限于人类驾驶员的反应和系统的不足，而无人驾驶虽有先进技术支撑，但面临技术成熟度和现实复杂情况的挑战。随着科技的不断进步，二者都在持续发展，未来有望在复杂路况应对上有更出色的表现。