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数据中心化的自动驾驶进化：大数据系统、数据挖掘和闭环技术的综合调查
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文探讨了知识驱动的自动驾驶技术，强调了数据偏差敏感性、处理长尾场景的困难和缺乏可解释性等限制。知识驱动方法被视为克服这些挑战的有希望途径。通过利用大型语言模型、世界模型、神经渲染和其他人工智能技术，梳理了该领域的先前研究工作，并为未来自动驾驶的研究和实际应用提供了洞见和指导。
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关键要点
- 本文探讨了知识驱动的自动驾驶技术。
- 当前自动驾驶系统存在数据偏差敏感性的问题。
- 处理长尾场景的困难是自动驾驶技术的一大限制。
- 缺乏可解释性也是自动驾驶系统的一个重要问题。
- 知识驱动方法被视为克服这些挑战的有希望途径。
- 利用大型语言模型、世界模型和神经渲染等技术可以推动该领域的发展。
- 本文系统梳理了先前的研究工作，为未来的研究和应用提供指导。
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