机器学习在自动驾驶中的‘盲区’，如何克服数据稀疏性？

在自动驾驶技术的快速发展中，机器学习作为核心驱动力之一，正逐步提升车辆的感知、决策与规划能力，一个不容忽视的挑战是数据稀疏性问题，尤其是在极端或罕见场景下的数据缺乏，这成为机器学习在自动驾驶中应用的“盲区”。

要克服这一挑战，首先需认识到数据收集的局限性，传统方法难以覆盖所有可能的驾驶情境，尤其是那些低频或从未发生过的极端事件，这导致机器学习模型在面对新奇或复杂场景时，可能表现出不稳定性或错误判断。

为应对数据稀疏性，一种策略是引入迁移学习，即利用在大量常见场景下训练好的模型，通过微调来适应新环境或新任务，生成对抗网络（GANs）等生成模型能合成未见过但合理的驾驶场景数据，从而增强模型的泛化能力。

多模态融合技术也至关重要，它结合了视觉、雷达、激光雷达等多种传感器数据，提高对复杂环境的理解能力，通过这些方法，我们正逐步拓宽自动驾驶的“视野”，使其更加健壮、安全地应对未来挑战。