在自动驾驶技术的研发中，一个常被忽视但至关重要的领域是如何使自动驾驶系统具备类似生物的感知能力，生物通过复杂的神经网络和感官系统，能够即时、准确地理解周围环境并作出反应，如何让自动驾驶汽车也拥有这种“生物级”的感知能力呢？
一个可能的解决方案是，借鉴生物的神经网络结构，构建一种具有自我学习、自我适应能力的自动驾驶系统，通过模拟生物的神经元和突触结构，我们可以设计出一种能够从大量数据中学习并优化自身决策的算法，利用生物的感官系统，如视觉、听觉和触觉，来增强自动驾驶汽车的感知能力，使其能够更准确地识别障碍物、行人和其他车辆，从而在复杂多变的交通环境中做出更安全、更智能的决策。
将生物学原理与人工智能技术相结合，是未来自动驾驶技术发展的一个重要方向。
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