在自动驾驶技术日益成熟的今天，我们不禁好奇：当自动驾驶汽车行驶在乡间小道上，能否像人类司机一样，敏锐地“嗅”出路边的橙子，从而避免不必要的事故？
要实现这一功能，自动驾驶系统需要具备高级的视觉识别和感知能力，这包括对周围环境的实时监测、物体检测以及深度学习算法的应用，虽然目前的技术已经能够识别出道路上的多种障碍物，但如何精确区分水果与障碍物，仍是一个挑战。
一个可能的解决方案是利用机器学习技术，通过大量数据训练模型，让自动驾驶汽车能够“学习”如何区分路边的橙子和其他可能影响行驶安全的物体，结合激光雷达（LiDAR）和摄像头等传感器，可以更精确地测量物体的距离和形状，进一步减少误判的可能性。
即便技术上可行，我们还需要考虑伦理和法律层面的问题，如果自动驾驶汽车因为“嗅”到橙子而突然刹车，是否会引发乘客的不适或恐慌？如何界定“可接受”的碰撞风险与“不可接受”的碰撞风险，也是制定相关法规时必须面对的难题。
虽然自动驾驶汽车“嗅”出路边橙子的能力在技术上具有可行性，但还需要在技术、伦理和法律等多个层面进行深入研究和探讨。
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