机器学习在自动驾驶中的‘盲区’，如何精准预测非典型驾驶场景？

在自动驾驶技术的快速发展中，机器学习作为其核心驱动力之一，正不断优化着车辆的决策与控制能力，即便在高度智能化的今天，仍存在一些“盲区”，尤其是在非典型驾驶场景的预测上。

这些场景往往涉及复杂多变的交通环境、突发状况或极端天气等，其特点在于缺乏足够的训练数据来训练模型，传统机器学习算法依赖于大量标记数据，而这类非典型情况往往难以预料和提前标注，导致模型难以准确识别和应对。

为解决这一“盲区”，一种可能的路径是引入无监督学习和迁移学习技术，无监督学习能够从未标记的数据中提取特征，从而发现新的模式和规律；而迁移学习则能将在一个任务上学到的知识应用于另一个相关任务，有效减少对大量标记数据的依赖，通过这两种技术的结合，自动驾驶系统将能更灵活地适应各种非典型驾驶场景，提高其鲁棒性和安全性。