智能駕駛輔助系統在惡劣天氣下的表現會受到一定影響，但也有應對之策讓其性能得到提升。惡劣天氣諸如雨雪、霧霾等，會干擾系統感知模塊的傳感器探測，導致決策失誤，影響控制性能。不過，借助傳感器融合、算法優化等技術手段，能優化各模塊性能。不少企業也在探索應對策略，隨著技術進步，未來智能駕駛輔助系統在惡劣天氣下的應對能力有望持續提高 。

在感知模塊方面，惡劣天氣對傳感器的影響不容小覷。比如攝像頭，在暴雨傾盆時，雨水會模糊鏡頭，使得捕捉到的圖像信息大打折扣；在大霧彌漫中，能見度降低，攝像頭能探測到的范圍大幅縮小。毫米波雷達在雨雪天氣下，反射信號可能會受到干擾，導致對目標物體的距離、速度等信息判斷出現偏差。這一系列的感知問題，為后續的決策和控制帶來了隱患。

決策模塊由于感知的不準確，常常難以制定出精準恰當的策略。原本正常天氣下能快速做出的加速、減速或轉向決策，在惡劣天氣里變得猶豫不定。而控制模塊，車輛的動力、制動和轉向系統在惡劣天氣下也會發生變化。比如雪地行駛時，摩擦力減小，制動距離變長，控制模塊需要更精準的調節才能維持車輛的穩定行駛。

值得欣慰的是，眾多企業積極探索應對之策。像特斯拉的Autopilot系統，在雨雪天氣下也有不錯的表現。并且，升級傳感器、雷達、攝像頭等硬件設備，能增強對惡劣天氣的識別能力；不斷優化算法，可強化系統在緊急狀況下的決策和行動能力。

總之，雖然當下智能駕駛輔助系統在惡劣天氣下會面臨諸多挑戰，但隨著技術的不斷發展與創新，硬件設備的升級與算法的持續優化，智能駕駛輔助系統在惡劣天氣中的應對能力會不斷提升，為人們帶來更安全、可靠的出行體驗。