在自动驾驶技术的研发与应用中，概率论扮演着至关重要的角色，一个核心问题是：如何在不确定的环境中，基于有限的感知数据，做出既安全又高效的决策？
回答：
在自动驾驶汽车的决策过程中，概率论被用来评估不同行动方案的成功概率及其潜在风险，通过贝叶斯公式，系统可以更新对环境状态的认识，考虑历史数据与实时传感信息，计算采取某一行动后达到特定结果的可能性，当自动驾驶汽车面临交叉路口时，它会根据交通信号、其他车辆行为以及路况预测，计算继续行驶或停车让行的概率，这不仅仅是一个简单的“是”或“否”的决策，而是基于多种因素的概率权衡。
蒙特卡洛模拟等随机过程方法被用来预测极端情况下的系统响应，确保在极小概率的灾难性事件中也能做出安全决策，通过这些技术，自动驾驶系统能够在复杂多变的交通环境中，以科学的方法平衡风险与安全，为乘客提供更加可靠和智能的出行体验。
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在自动驾驶决策中，概率论作为风险评估的基石能精准平衡安全与效率，通过精确计算不同情况下的可能性及其后果来确保车辆行驶的安全。
概率论在自动驾驶决策中是平衡风险与安全的基石，确保安全优先的同时兼顾效率。
在自动驾驶决策中，概率论是关键工具来平衡风险与安全，通过精确的预测和计算不确定性因素的概率分布，
在自动驾驶的决策中，概率论如同一把精准的天平：它既衡量风险又确保安全边界的最优化。
在自动驾驶决策中，概率论不仅是量化风险的工具箱；它还是平衡安全与效率的智慧之钥。
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