L2級輔助駕駛在惡劣天氣、高速公路匝道轉彎、車流量大、夜晚等復雜路況下無法完全替代人工操作，需人工接管。作為介于基礎駕駛輔助與半自動駕駛之間的技術，L2級系統雖能實現部分場景的自動化控制，但受限于傳感器性能、算法邏輯與環境感知能力，在雨霧雪等低能見度天氣下，雷達與攝像頭易受干擾；高速匝道的連續彎道與變道場景中，系統對復雜路徑的規劃精度有限；車流量密集時，對突發加塞、橫穿等動態障礙物的響應仍需人工預判；夜間光線不足也會降低目標識別的準確性。例如深藍L2輔助駕駛在高速匝道轉彎時系統力不從心，需人工接管；嵐圖L2.9級輔助駕駛在惡劣天氣下會提示用戶謹慎駕駛，駕駛員不可過分依賴系統。這些情況均需駕駛員保持注意力集中，隨時準備接管車輛，確保行車安全。

惡劣天氣對L2級輔助駕駛的影響尤為顯著。以雨霧雪天氣為例，雨水可能附著在攝像頭鏡頭上，導致畫面模糊，而霧氣和雪花則會散射光線，降低攝像頭對前方車輛、行人及交通標識的識別精度；毫米波雷達雖受天氣影響相對較小，但在強降雪或暴雨中，雷達波可能被密集的雨雪顆粒反射，出現信號干擾或誤判，無法準確探測前方障礙物的距離與速度。此時系統可能因感知信息不足，無法及時做出減速、避讓等決策，需駕駛員密切關注路況，隨時準備接管。

高速公路匝道轉彎場景同樣是L2級系統的挑戰。匝道通常設計為連續的小半徑彎道，且伴隨車道寬度變化、限速調整等復雜要素，系統的路徑規劃算法需在短時間內完成對彎道曲率、轉向角度的精準計算，但受限于實時數據處理能力，部分車型的L2系統在面對曲率較大的匝道時，可能出現轉向不足或過度修正的情況，無法平穩通過彎道。如深藍L2輔助駕駛在高速匝道轉彎時，系統對彎道的適應能力有限，需駕駛員手動控制方向盤，確保車輛沿正確軌跡行駛。

車流量大的路況下，L2級系統的局限性也會凸顯。在城市擁堵路段或高峰時段的高速公路上，車輛間距較小，且頻繁出現加塞、變道等行為，系統雖能通過傳感器監測周邊車輛的動態，但對突發的加塞車輛（如相鄰車道車輛突然并入本車道）或橫穿馬路的行人，其響應速度與決策邏輯仍依賴于預設算法，可能存在延遲。此時駕駛員需憑借經驗提前預判風險，避免因系統響應不及時引發事故。

夜間環境也是L2級輔助駕駛的短板。夜間光線不足會導致攝像頭對目標物體的輪廓、顏色等特征識別準確率下降，尤其是在無路燈照明的路段，系統可能無法清晰分辨前方車輛的尾燈、行人的反光標識等，增加碰撞風險。同時，對向車輛的遠光燈可能造成攝像頭眩光，進一步影響感知效果，需駕駛員提高警惕，主動觀察路況。

綜上所述，L2級輔助駕駛雖能在特定場景下減輕駕駛負擔，但在惡劣天氣、復雜匝道、擁堵車流與夜間環境中，其性能會受環境與技術限制。駕駛員需始終保持對車輛的掌控權，不可過度依賴系統，唯有將人工判斷與系統輔助相結合，才能充分發揮技術優勢，保障行車安全。