第41章 人工智慧在智慧駕駛環境感知中的效能最佳化研究(第2/2 頁)
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（一）面臨的挑戰
1 實時性要求高
需要在短時間內完成環境感知和決策。
2 資料標註困難
準確的標註大量資料需要耗費大量人力和時間。
3 模型的泛化能力不足
在新的場景和環境中效能下降。
（二）未來研究方向
1 結合強化學習進行線上最佳化
根據實時反饋不斷調整模型引數。
2 自監督學習在環境感知中的應用
利用未標註資料提高模型效能。
3 開發更高效的硬體加速裝置
滿足智慧駕駛對計算效能的要求。
七、結論
人工智慧在智慧駕駛環境感知中具有巨大的潛力，但要實現高效能和可靠的感知，需要不斷探索和最佳化效能。透過本文所討論的各種最佳化策略以及實驗驗證，為未來的研究和實際應用提供了有益的參考。然而，仍需進一步攻克面臨的挑戰，以推動智慧駕駛技術的廣泛應用和安全發展。
：()論文珍寶閣
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