在自动驾驶辅助系统（ADAS）的快速发展中，人工智能（AI）的融入极大地提升了系统的感知、决策与执行能力，在复杂多变的道路环境中，AI仍面临“盲区”挑战。
复杂光照条件下的物体识别是AI在ADAS系统中的一大难题，强光、逆光或阴暗天气下，物体特征易被掩盖，导致AI难以准确识别，动态变化的路面情况，如突然出现的行人、动物或障碍物，要求AI具备极高的实时反应和预测能力，不同地区、不同国家的交通规则和驾驶习惯差异大，如何使AI在跨文化、跨地域的场景中保持高效、准确也是一大挑战。
为解决这些问题，研究人员正探索更先进的算法和模型，如基于深度学习的多模态融合技术、强化学习在复杂决策中的应用等，通过大数据的积累和训练，提升AI对复杂环境的适应性和鲁棒性，随着技术的不断进步，AI在ADAS系统中的应用将更加广泛和深入，为驾驶安全带来更多可能。
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