L2级辅助驾驶在哪些路况下不能使用？

L2级辅助驾驶在恶劣天气、高速公路匝道转弯、车流量大、夜晚等复杂路况下无法完全替代人工操作，需人工接管。作为介于基础驾驶辅助与半自动驾驶之间的技术，L2级系统虽能实现部分场景的自动化控制，但受限于传感器性能、算法逻辑与环境感知能力，在雨雾雪等低能见度天气下，雷达与摄像头易受干扰；高速匝道的连续弯道与变道场景中，系统对复杂路径的规划精度有限；车流量密集时，对突发加塞、横穿等动态障碍物的响应仍需人工预判；夜间光线不足也会降低目标识别的准确性。例如深蓝L2辅助驾驶在高速匝道转弯时系统力不从心，需人工接管；岚图L2.9级辅助驾驶在恶劣天气下会提示用户谨慎驾驶，驾驶员不可过分依赖系统。这些情况均需驾驶员保持注意力集中，随时准备接管车辆，确保行车安全。

恶劣天气对L2级辅助驾驶的影响尤为显著。以雨雾雪天气为例，雨水可能附着在摄像头镜头上，导致画面模糊，而雾气和雪花则会散射光线，降低摄像头对前方车辆、行人及交通标识的识别精度；毫米波雷达虽受天气影响相对较小，但在强降雪或暴雨中，雷达波可能被密集的雨雪颗粒反射，出现信号干扰或误判，无法准确探测前方障碍物的距离与速度。此时系统可能因感知信息不足，无法及时做出减速、避让等决策，需驾驶员密切关注路况，随时准备接管。

高速公路匝道转弯场景同样是L2级系统的挑战。匝道通常设计为连续的小半径弯道，且伴随车道宽度变化、限速调整等复杂要素，系统的路径规划算法需在短时间内完成对弯道曲率、转向角度的精准计算，但受限于实时数据处理能力，部分车型的L2系统在面对曲率较大的匝道时，可能出现转向不足或过度修正的情况，无法平稳通过弯道。如深蓝L2辅助驾驶在高速匝道转弯时，系统对弯道的适应能力有限，需驾驶员手动控制方向盘，确保车辆沿正确轨迹行驶。

车流量大的路况下，L2级系统的局限性也会凸显。在城市拥堵路段或高峰时段的高速公路上，车辆间距较小，且频繁出现加塞、变道等行为，系统虽能通过传感器监测周边车辆的动态，但对突发的加塞车辆（如相邻车道车辆突然并入本车道）或横穿马路的行人，其响应速度与决策逻辑仍依赖于预设算法，可能存在延迟。此时驾驶员需凭借经验提前预判风险，避免因系统响应不及时引发事故。

夜间环境也是L2级辅助驾驶的短板。夜间光线不足会导致摄像头对目标物体的轮廓、颜色等特征识别准确率下降，尤其是在无路灯照明的路段，系统可能无法清晰分辨前方车辆的尾灯、行人的反光标识等，增加碰撞风险。同时，对向车辆的远光灯可能造成摄像头眩光，进一步影响感知效果，需驾驶员提高警惕，主动观察路况。

综上所述，L2级辅助驾驶虽能在特定场景下减轻驾驶负担，但在恶劣天气、复杂匝道、拥堵车流与夜间环境中，其性能会受环境与技术限制。驾驶员需始终保持对车辆的掌控权，不可过度依赖系统，唯有将人工判断与系统辅助相结合，才能充分发挥技术优势，保障行车安全。