在自动驾驶技术的快速发展中，机器学习扮演着至关重要的角色，一个核心问题是：如何利用机器学习算法，使自动驾驶汽车能够更准确地“看”清周围环境，从而做出安全、高效的驾驶决策？
回答：
机器学习，特别是深度学习技术，为自动驾驶汽车提供了强大的“视觉”能力，通过训练大量的图像数据集，自动驾驶汽车上的摄像头和传感器能够学习到如何识别道路标志、行人、其他车辆以及障碍物等，这种能力不仅提高了对环境的感知精度，还增强了在复杂和多变交通条件下的适应能力。
卷积神经网络（CNN）是自动驾驶中常用的深度学习模型之一，它能够从原始的图像数据中自动提取有用的特征，如边缘、纹理和形状等，从而帮助汽车理解其周围的环境，通过不断学习和优化，机器学习模型能够适应新的道路情况和交通模式，使自动驾驶系统更加智能和灵活。
要实现高精度的“视界”，还需解决数据标注的挑战、模型的泛化能力以及实时计算等问题，随着技术的不断进步和数据的积累，相信机器学习将在自动驾驶领域发挥更加重要的作用，为我们的出行带来更安全、更便捷的未来。
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机器学习通过深度神经网络和图像识别技术，为自动驾驶汽车绘制出精准、实时的环境视界。
机器学习算法通过分析海量驾驶数据，为自动驾驶汽车绘制出精准、实时的环境视界。
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