在L3级及以上自动驾驶系统中，高精度地图通常被视为关键安全冗余手段，在以下场景中其必要性尤为突出：

1. 传感器受限或失效的场景

A）恶劣天气：大雨、大雪、浓雾时，摄像头、激光雷达等传感器的感知能力会严重下降。高精度地图可提供车道线、路缘、交通标志等先验静态信息，辅助车辆保持车道和路径规划。

B）隧道、地下车库：GPS信号丢失，且环境特征单调（如隧道内白墙）可能导致传感器定位困难。高精度地图可通过惯性导航 地图匹配（如车道线形状、曲率）维持精准定位。

C）逆光/强光干扰：摄像头可能无法识别车道线，地图可提供车道几何数据作为备份。

2. 复杂道路结构场景

A）多层级立交桥、复杂匝道：高精度地图能提前提供车道级拓扑关系（如“前方500米需切入右侧匝道”），避免因传感器实时识别延迟导致错过路口或危险变道。

B）无明确车道线的路段（如施工区、老旧道路）：地图可提供虚拟车道参考线，结合V2X或云端更新临时路径。

C）曲率大的弯道：地图提供精确的道路曲率、坡度数据，帮助车辆提前控制车速和转向，避免因传感器视野受限（如弯道盲区）引发失控。

3. 高精度定位与规划需求场景

A）车辆密集区域（如拥堵路口）：相邻车辆可能遮挡地面标线，地图可提供车道中心线参考，辅助保持车道。

B）高速场景（时速≥80km/h）：对定位精度要求极高（厘米级），单纯依赖GPS IMU可能无法满足车道保持需求，需地图匹配进行纠偏。

C）上下匝道合流区：需要精确知道匝道与主路的连接点位置，以实现平滑、安全的汇入。

4. 安全冗余与责任界定场景（L3以上核心）

A）系统边界情况：当传感器判断出现歧义（如临时障碍物 vs 永久路障），高精度地图的静态信息可作为交叉验证依据，降低误判概率。

B）冗余定位：多传感器融合仍存在小概率同时失效的可能（如极端电磁干扰），地图可作为独立定位源，确保系统至少能执行最低风险操作（如安全靠边停车）。

C）法规与责任要求：部分地区的L3/L4法规可能要求多源信息相互验证，高精度地图作为可审计的静态基准，有助于事故责任界定。

5. 特殊交通规则与隐蔽信息

A）隐藏交通标志：如被树木遮挡的限速牌，地图可提前提供信息。

B）潮汐车道、可变车道：结合云端实时更新，地图可动态调整车道通行规则，避免违章。