L2自動駕駛在惡劣天氣下可靠性存在一定挑戰，但整體仍有不錯的表現。在惡劣天氣中，各類傳感器如激光雷達、毫米波雷達易受影響，進而干擾自動駕駛功能。然而，也有許多提升可靠性的技術手段，比如多傳感器融合、建立惡劣天氣訓練數據集等。并且在實際應用里，像芬蘭的自動駕駛公共汽車、東風智能網聯巴士等，都通過技術協同在惡劣天氣下實現了正常運行，帶來保障與便利 。

具體來說，激光雷達在雪天、風沙天等惡劣環境下，其反射信號會受到干擾，導致獲取的環境信息出現偏差。毫米波雷達在雨霧天氣里，探測精度和范圍都會有所下滑，影響對周邊物體的準確感知。這些傳感器性能的波動，無疑給L2自動駕駛的穩定運行帶來了阻礙。

不過，多傳感器融合技術為解決這一問題提供了有效途徑。它將攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等不同傳感器的數據進行整合，充分發揮各自的優勢，彌補彼此的不足。比如，攝像頭擅長識別物體的形狀和顏色，激光雷達能精確獲取物體的距離信息，二者結合就能更全面、準確地感知周圍環境。

建立惡劣天氣訓練數據集也是關鍵一環。通過大量收集在各種惡劣天氣下的行車數據，對算法進行針對性訓練和優化，使自動駕駛系統能夠更好地適應復雜多變的天氣狀況。利用仿真與模擬平臺，創建各種虛擬的惡劣天氣場景，對自動駕駛技術進行反復測試和改進，進一步提升其在實際應用中的可靠性。

此外，V2X技術、路面檢測以及先驗地圖等技術手段也為L2自動駕駛在惡劣天氣下的運行提供了有力支持。東風智能網聯巴士、蘑菇車聯等實際案例都充分證明，通過這些技術的協同作用，L2自動駕駛在惡劣天氣下的可靠性得到了顯著提升，為人們的出行提供了更多的安全保障和便利。

總之，盡管L2自動駕駛在惡劣天氣下會面臨傳感器受影響等挑戰，但憑借眾多先進的技術手段，其可靠性正在不斷提高。隨著技術的持續進步，未來L2自動駕駛在惡劣天氣下將更加穩定可靠，為智能出行帶來更多可能 。