在自动驾驶技术的快速发展中，机器学习作为其核心驱动力之一，正逐步实现车辆从被动响应到主动预测的转变，一个关键问题是：在复杂的道路环境中，机器学习如何帮助自动驾驶系统做出“智能”的决策？
通过大量真实世界数据的训练，机器学习模型能够学习到人类驾驶的规律和习惯，从而在遇到相似情境时能够做出合理的反应，这仅仅是基础，真正的挑战在于如何让机器在面对未知或异常情况时，也能像人类一样进行灵活的决策。
这需要利用强化学习技术，让自动驾驶车辆在虚拟环境中进行无数次的“试错”学习，以找到最优的驾驶策略，结合深度学习的特征提取能力，机器可以从高维度的传感器数据中自动学习到关键信息，如行人动作、其他车辆意图等，从而提前预判并做出应对。
持续的在线学习和自适应能力也是“智能”决策的关键，通过不断接收新的数据和反馈，机器学习模型可以不断优化自身的决策逻辑，以适应不断变化的道路环境和交通状况。
机器学习在自动驾驶中的“智能”决策过程，是数据、算法、计算能力和持续学习的综合体现，它不仅让自动驾驶更加安全、高效，也为未来智能交通系统的构建奠定了坚实的基础。
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