路面状况检测是指通过传感器系统和算法实时感知、分析道路表面物理特性的技术，包括但不限于路面材质、平整度、湿滑程度、积雪结冰等关键参数。这项技术通过融合摄像头、毫米波雷达、激光雷达等多模态传感器数据，结合计算机视觉与深度学习算法，实现对道路表面状态的量化评估。在自动驾驶系统中，路面状况检测为路径规划、车速控制和紧急制动等决策提供关键的环境感知输入，直接影响行车安全性与舒适性。
从产品落地角度看，当前主流方案采用基于语义分割的视觉检测算法识别水渍、冰面等特征，配合惯性测量单元(IMU)监测车辆振动频率来间接推断路面平整度。值得关注的是，特斯拉在2022年通过纯视觉方案实现了雨天路面水膜厚度估计，而Waymo则通过多传感器融合显著提升了冰雪路面的识别准确率。随着4D毫米波雷达的普及，未来路面检测将能实现更高精度的三维重构，这对于处理复杂路况（如部分结冰路面）具有重要价值。