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自动驾驶技术作为人工智能的核心应用之一，正推动着交通系统的智能化与可持续化。神经网络凭借其强大的特征提取能力与非线性建模能力，在自动驾驶领域展现出巨大潜力。本文将探讨神经网络如何赋能自动驾驶技术，并分析其核心优势与面临的挑战。

首先，神经网络在自动驾驶中的核心应用体现在多维度的感知与决策能力上。例如，深度学习模型能够通过多传感器融合（如激光雷达、视觉摄像头和IMU）对环境进行三维建模，并在实时路径规划中优化决策逻辑。此外，神经网络在行人检测、道路态势感知及交通信号预测等领域，已实现高精度的感知与推理。例如，YOLOv5等改进型模型已在实际车辆中用于物体检测，显著提升了能见度与避障能力。

从技术优势来看，神经网络能够处理复杂且动态变化的交通环境。其强大的泛化能力使其在对抗性攻击（如伪造交通信号）和极端天气条件下仍能保持稳定性能。同时，神经网络的实时计算能力使其成为自动驾驶系统的“核心引擎”，为车辆提供高速决策支持。此外，神经网络在多模态数据融合方面表现出色，能够整合来自不同传感器的多源信息，从而实现更精准的环境感知和决策。

然而，神经网络在自动驾驶中的应用也面临诸多挑战。首先，神经网络的计算成本与数据需求成为限制因素，尤其是在边缘计算节点部署时，其高能耗限制了大规模部署的可能性。其次，模型的泛化能力和适应性仍是关键问题，尤其是在面对未知环境或动态交通时，模型需要具备更强的鲁棒性。此外，神经网络的可解释性仍待提升，其黑箱特性可能影响人类驾驶员的决策信任度。

展望未来，神经网络与边缘计算、联邦学习等技术的深度融合将进一步提升自动驾驶系统的效率与安全性。同时，随着算法优化与硬件加速的发展，神经网络在自动驾驶中的应用将更加广泛和可靠。这一技术革命不仅推动了交通系统的智能化，也为构建更加安全、高效的城市交通网络奠定了坚实基础。

本文由AI大模型（qwen3:0.6b）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。