雾气干扰是指自动驾驶车辆在雾、霾等低能见度气象条件下，其感知系统（如摄像头、激光雷达等）因悬浮微粒对光线的散射和吸收作用而导致的性能下降现象。这种干扰主要表现为传感器获取的图像模糊、点云数据稀疏或失真，以及目标检测距离缩短等问题。雾气中的水滴或固体颗粒会改变光传播路径，使得传统计算机视觉算法难以准确提取环境特征，对障碍物识别、车道线检测等核心功能产生显著影响。
针对雾气干扰的应对方案已成为自动驾驶落地的重要技术课题。主流方法包括采用多传感器冗余设计（如毫米波雷达与红外摄像头的组合）、开发基于物理模型的图像去雾算法，以及利用深度学习进行恶劣天气条件下的数据增强。在实际产品开发中，工程师需特别关注不同地域气候特征对模型泛化能力的影响，例如沿海城市与内陆工业区的雾气成分差异可能导致算法效果波动。近期《IEEE智能交通系统汇刊》的研究表明，融合气象预报数据的动态参数调整系统可提升雾天场景下15%以上的感知准确率。