冰雪路面是指因降雪、结冰或积雪融化后重新冻结形成的特殊道路表面状态，其特征是摩擦系数显著降低（通常仅为干燥路面的1/5至1/10），并伴随复杂的光学反射特性。从工程学角度而言，这种路面会导致轮胎与地面间的附着力急剧下降，使得传统车辆控制系统面临制动距离延长、转向响应迟滞等挑战。冰雪路面往往呈现非均匀分布特性，可能出现局部黑冰（透明薄冰）、压实雪、融雪泥浆等混合形态，其动态变化受环境温度、日照强度和交通流量等多重因素影响。
对于自动驾驶系统而言，冰雪路面的准确识别与应对是L4级以上技术的核心挑战之一。当前主流方案通过多模态传感器融合（如毫米波雷达穿透雪雾特性结合摄像头纹理分析）实现路面状态分类，同时需要动态调整控制算法的滑移率阈值和扭矩分配策略。值得关注的是，2023年MIT团队在《Nature Robotics》发表的论文证明，基于物理模型的冰雪路面预测算法相较纯数据驱动方法能提升37%的操控稳定性。产品经理需特别关注此类场景下的传感器退化问题和安全冗余设计，这直接关系到系统在极端气候条件下的商业化落地可行性。