視覺智駕與傳統駕駛輔助系統的本質區別在于技術實現方式和對復雜場景的適應能力。傳統駕駛輔助系統由多個模塊組合，模塊間信息傳輸有延遲且可能存在數據缺失，對復雜場景的應對能力有限。而視覺智駕采用端到端技術，用一個AI大模型完成從感知到駕駛的過程，數據可無損傳輸，更擬人化、智能化，能更好地適應復雜場景，提升駕駛的安全性和自主性。

從技術實現方式來講，傳統駕駛輔助系統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，自適應巡航模塊與車道保持模塊之間，信息交互時可能會出現延遲，這就導致車輛在行駛過程中，面對前方突然減速的車輛時，無法及時做出精準的減速與車道微調動作。

但視覺智駕的端到端技術則截然不同，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架構提升動態范圍，解決了逆光難題。在逆光環境下，傳統駕駛輔助系統可能會因為光線干擾出現識別錯誤，但小鵬P7+憑借獨特架構，在感知和識別速度等方面都有出色表現，保證駕駛決策的及時與準確。

在復雜場景適應能力上，傳統駕駛輔助系統往往力不從心。因為不同模塊間的數據傳輸和整合存在問題，在面對多車并線、道路施工等復雜路況時，難以迅速做出全面且合適的反應。而視覺智駕通過AI大模型的深度學習，用人類駕駛數據訓練后，系統能夠“學會”應對復雜情況。就像在城市道路中遇到交通擁堵、行人隨意穿行等場景，視覺智駕系統可以根據過往學習到的經驗，靈活調整車速、保持安全距離，做出更接近人類駕駛員的決策。

綜上所述，視覺智駕與傳統駕駛輔助系統在技術實現和復雜場景適應方面存在本質差異。視覺智駕的端到端技術和更強的場景適應能力，使其在汽車智能化進程中展現出更大的優勢和潛力，為未來的出行帶來更多可能。