端到端自動駕駛在不同天氣條件下的可靠性受多種因素影響。

首先，在數據方面，端到端自動駕駛需要大量且高質量的訓練數據，涵蓋不同天氣狀況。但惡劣天氣數據采集困難，標注處理也復雜，需借助仿真數據、眾包數據等方式補充，同時利用自動標注工具等提高處理效率。

其次，從傳感器角度看，激光雷達在惡劣天氣適應性稍差，雪天和風沙天易受影響；毫米波雷達在惡劣天氣下整體表現較好，但在有雨有霧或大雨時性能下降，且對行人識別不足；超聲波雷達探測距離短，受天氣影響大；攝像頭受天氣影響最嚴重，雨、雪、沙等都會遮擋，正常天氣下也可能受干擾。

再者，為保證惡劣天氣下的可靠性，可采取多傳感器融合，發揮各自優勢互補；利用惡劣天氣訓練數據集，投喂多樣化路況數據，優化感知算法；通過仿真與模擬平臺，在封閉環境模擬各種天氣，降低采集成本和風險。

此外，端到端技術本身也在不斷發展，特斯拉等公司的探索推動了其應用。

但端到端技術仍面臨一些挑戰，如模型規模擴大導致的算力需求增加等。

總之，端到端自動駕駛在不同天氣條件下的可靠性仍需不斷改進和優化，通過多方面的努力來提升其性能和穩定性。