視覺智駕與傳統(tǒng)駕駛輔助系統(tǒng)的本質(zhì)區(qū)別在于技術(shù)實現(xiàn)方式和對復(fù)雜場景的適應(yīng)能力。傳統(tǒng)駕駛輔助系統(tǒng)由多個模塊組合，模塊間信息傳輸有延遲且可能存在數(shù)據(jù)缺失，對復(fù)雜場景的應(yīng)對能力有限。而視覺智駕采用端到端技術(shù)，用一個AI大模型完成從感知到駕駛的過程，數(shù)據(jù)可無損傳輸，更擬人化、智能化，能更好地適應(yīng)復(fù)雜場景，提升駕駛的安全性和自主性。

從技術(shù)實現(xiàn)方式來講，傳統(tǒng)駕駛輔助系統(tǒng)的各個模塊就如同各自為政的小團體。比如在一些老款車型上，自適應(yīng)巡航模塊與車道保持模塊之間，信息交互時可能會出現(xiàn)延遲，這就導(dǎo)致車輛在行駛過程中，面對前方突然減速的車輛時，無法及時做出精準(zhǔn)的減速與車道微調(diào)動作。

但視覺智駕的端到端技術(shù)則截然不同，它就像是一個智慧的大腦，能整體地處理各種信息。以小鵬P7+的鷹眼視覺智駕為例，其采用單像素LOFIC架構(gòu)提升動態(tài)范圍，解決了逆光難題。在逆光環(huán)境下，傳統(tǒng)駕駛輔助系統(tǒng)可能會因為光線干擾出現(xiàn)識別錯誤，但小鵬P7+憑借獨特架構(gòu)，在感知和識別速度等方面都有出色表現(xiàn)，保證駕駛決策的及時與準(zhǔn)確。

在復(fù)雜場景適應(yīng)能力上，傳統(tǒng)駕駛輔助系統(tǒng)往往力不從心。因為不同模塊間的數(shù)據(jù)傳輸和整合存在問題，在面對多車并線、道路施工等復(fù)雜路況時，難以迅速做出全面且合適的反應(yīng)。而視覺智駕通過AI大模型的深度學(xué)習(xí)，用人類駕駛數(shù)據(jù)訓(xùn)練后，系統(tǒng)能夠“學(xué)會”應(yīng)對復(fù)雜情況。就像在城市道路中遇到交通擁堵、行人隨意穿行等場景，視覺智駕系統(tǒng)可以根據(jù)過往學(xué)習(xí)到的經(jīng)驗，靈活調(diào)整車速、保持安全距離，做出更接近人類駕駛員的決策。

綜上所述，視覺智駕與傳統(tǒng)駕駛輔助系統(tǒng)在技術(shù)實現(xiàn)和復(fù)雜場景適應(yīng)方面存在本質(zhì)差異。視覺智駕的端到端技術(shù)和更強的場景適應(yīng)能力，使其在汽車智能化進程中展現(xiàn)出更大的優(yōu)勢和潛力，為未來的出行帶來更多可能。