在自动驾驶技术的不断进步中，机器学习作为其核心驱动力之一，正面临着一项关键挑战——如何有效应对“未见过的”复杂驾驶场景，传统编程方法难以预测和编程所有可能的道路情况，而机器学习通过从大量数据中学习并做出决策，为自动驾驶汽车提供了前所未有的灵活性和适应性，当遇到前所未有的、极端或罕见的情况时，机器学习模型可能会陷入困境，导致决策失误或失效。
为了克服这一挑战，研究人员正探索多种策略，通过增强数据多样性，包括模拟极端情况下的驾驶场景，来提高模型的泛化能力，引入人类监督和反馈机制，让人类在关键时刻接管控制权，并指导机器学习模型进行自我修正和优化，采用多模型融合和集成学习方法，结合不同模型的优点，提高整体决策的鲁棒性和准确性。
虽然机器学习在自动驾驶中展现出巨大潜力，但其“未见过的”挑战仍需我们持续探索和解决，通过不断优化算法、增加数据多样性和引入人类智慧，我们正逐步构建一个更加安全、可靠的自动驾驶未来。
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在自动驾驶的挑战中，机器学习通过持续学习和适应新情境来克服‘未见过’难题。
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