在日常駕駛過程中，越來越多的車輛配備了車載攝像頭，尤其是在倒車和變道等關鍵操作時，攝像頭提供的實時畫面已經成為駕駛員判斷外部環境的重要依據。然而，部分用戶反映，在實際使用過程中，攝像頭圖像存在不同程度的延遲或模糊問題，這種體驗上的不流暢甚至可能影響駕駛安全。

具體來說，圖像延遲表現為攝像頭畫面與實際車輛位置之間存在時間差，尤其是在低速倒車或并線變道過程中，這種延遲容易導致駕駛員誤判障礙物位置或車距。例如，當駕駛員依賴攝像頭畫面進行倒車入庫時，圖像延遲可能導致錯過轉向時機，進而造成方向調整過慢甚至剮蹭。此外，在變道時，如果畫面延遲超過駕駛員的反應時間，也可能無法及時識別盲區中駛來的車輛。

另一方面，圖像模糊問題則更常出現在夜間、雨天、強逆光等復雜環境下。當前不少攝像頭在不好的光照條件下仍難以保證畫面清晰度，例如夜間倒車時后車燈直射鏡頭，容易產生眩光和曝光過度，導致畫面發白；而雨天鏡頭附著水滴或污漬，也會造成畫面模糊，進而影響對障礙物邊緣和距離的判斷。一些清晰度較低的攝像頭在動態場景下還存在拖影、畫面抖動等問題，使畫面辨識度進一步下降。

圖像的延遲和模糊，不僅是用戶體驗上的問題，更涉及到主動安全系統的感知度。因此，用戶在調研中普遍希望攝像頭能夠具備更高幀率、更低延遲、以及更強的圖像優化能力，尤其是在雨夜、隧道等復雜工況下也能保持穩定清晰的輸出。這也對車載攝像頭的傳感器選型、圖像處理芯片性能、抗干擾能力以及算法調優等提出了更高要求。

總體來看，圖像延遲與模糊問題是當前車載攝像系統中較為典型的用戶痛點之一，亟需從軟硬件協同角度進行系統性優化，以提升駕駛安全性和用戶信賴感。