在自动驾驶领域，机器学习作为核心驱动力之一，正逐步实现车辆的智能决策能力，通过分析海量的道路数据、交通模式和驾驶行为，机器学习算法能够学习并理解复杂的驾驶情境，从而做出更加精准和适应性强的决策。
在面对突发路况（如交通事故、施工区）时，机器学习模型能够快速识别并调整行驶路线，以避免潜在的风险，通过不断学习和优化，机器学习还能提升自动驾驶系统的安全性和效率，减少人为错误导致的交通事故。
要实现真正的智能决策，还需解决数据多样性、算法鲁棒性以及伦理道德等问题，这要求我们在推进技术发展的同时，也要关注其对社会和个人的影响，确保自动驾驶技术的安全、可靠和道德。
机器学习在自动驾驶中的智能决策能力正逐步显现其潜力，但也需要我们持续探索和优化，以实现更安全、更高效的自动驾驶未来。
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机器学习通过分析海量数据，使自动驾驶系统能做出高效、安全的智能决策。
机器学习通过分析海量数据，使自动驾驶系统能智能决策、安全避障。
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