发育生物学与自动驾驶，神经网络如何进化以应对复杂交通环境？

在自动驾驶技术的研发中，一个核心挑战是如何使车辆能够像人类一样，在复杂多变的交通环境中做出快速而准确的决策，这一过程，不禁让人联想到发育生物学中的“神经网络”发育与学习机制。

问题： 发育生物学中的神经网络发育过程，能否为自动驾驶系统的学习与决策提供新的灵感？

回答： 发育生物学中，神经元通过不断的学习和调整连接，形成复杂的网络结构，以适应环境变化，这一过程与自动驾驶系统中的深度学习算法有相似之处，通过模拟神经网络的“发育”过程，自动驾驶系统可以更自然地学习如何识别交通信号、预测其他车辆行为、以及在紧急情况下做出反应。

发育生物学中的“突触可塑性”和“神经可塑性”概念，为自动驾驶系统提供了动态调整其决策模型的思路，这有助于系统在面对新情况时，能够像生物体一样，通过经验积累不断优化其决策策略。

将发育生物学的原理应用于自动驾驶系统的研发中，有望为解决自动驾驶的“学习”与“决策”难题提供新的视角和解决方案。