在自动驾驶技术的浩瀚星空中，深度学习如同一颗璀璨的星辰，照亮了车辆智能化的道路，在这份光明的背后，也潜藏着不为人知的“盲点”，这些盲点，正是深度学习在自动驾驶决策系统应用中面临的挑战与局限。
数据偏差与泛化能力是其中之一，尽管深度学习能处理海量数据，但当面对复杂多变、边缘化的场景时，其模型的泛化能力可能受限，导致在非标准或罕见情况下的决策失误。
解释性不足也是一大挑战，深度学习模型的黑箱特性，使得其决策过程难以解释，这为事故后的责任归属、政策制定及公众信任带来了难题。
计算资源与实时性要求的矛盾日益凸显，虽然深度学习模型能通过迭代优化提升性能，但高昂的计算成本和实时决策的紧迫性之间的平衡，仍是亟待解决的问题。
安全与伦理考量也不容忽视，在涉及人命关天的自动驾驶领域，如何确保深度学习模型在紧急情况下的决策既安全又符合伦理标准，是技术进步必须面对的严肃议题。
深度学习在自动驾驶决策系统中的应用虽已取得显著进展，但其“盲点”仍需我们以更加谨慎和创新的视角去审视与克服，只有不断探索、优化与完善，才能让自动驾驶技术更加稳健地驶向未来。
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深度学习在自动驾驶决策中虽强大，但缺乏对复杂情境的全面理解与灵活应变能力。
深度学习在自动驾驶决策中虽强大，但仍存在对复杂环境与异常情况识别的‘盲点’，需结合规则引擎提升安全性。
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