除了视觉感知能力不断提升，激光雷达在一些特殊场景也起到不可替代的作用。激光雷达探测距离更远，可达200m，数据精度更高，对于远距离小型物体的感知更敏感。路面如果突然出现小动物，也不再是问题。对于鬼探头这类场景，激光雷达的数据价值高很多。再有就是前面说到过的暗光环境，有激光雷达就多了一层保障，不至于让车辆瞬间变成“瞎子”。一颗激光雷达，在少数时候弥补视觉感知的不足，但又不至于吃太多算力，我们认为这是目前最实用最安全的感知方案。
此次ADS 2.0系统相比此前1.0系统，核心变化就是摆脱了对高精度地图的依赖，实现了单车的环境建模。这离不开云端大数据的支持，而华为的GOD通用障碍物检测网络与RCR道路拓扑推理网络是两个重要支撑。在GOD通用障碍物检测网络中，道路上常见的交通参与者、周边设施、障碍物等早就标记清晰，现场数据只需比对就能快速识别。除了系统中“白名单”中常见物体，对于一些不常见的异性物体，比如山上的落石、前方车辆掉落的物品，系统也能快速识别。RCR道路拓扑推理网络则是专门识别道路的大数据库，利用摄像头的道路边缘数据与系统数据匹配，前方道路信息提前知晓，结合导航地图，可以保证车辆不会偏离没有车道线的道路。
除了感知、识别层面的进化，ADS 2.0系统在控制逻辑上也在不断学习人类司机的驾驶模型，一步步变成“老司机”，实现所谓“防御性驾驶”状态。例如，遇到低速行驶的异形大车时，在大车后方适当距离先降低速度跟随，判断车辆没有并线、变道等动作后再果断加速超越。在超车过程中，还会在车道范围内远离大车侧行驶，争取到更大视野。在市区道路，遇到路边有停靠车时，系统会优先识别车门开启动作，并做好减速与避让的准备，防止“开门杀”的发生。这些细微的驾驶动作，可能人类新手司机都未必做得好，但新车却能做到，确实了不起。