在探讨自动驾驶系统（ADAS）的决策优化时，一个鲜为人知的灵感来源可能是棋类游戏，棋类如围棋、象棋，不仅考验策略规划，还涉及对未来多步的预判与应对，这恰恰与ADAS系统在复杂道路环境中，需即时且准确地做出决策以保障行车安全的需求不谋而合。
问题： 如何在ADAS系统中融入“棋类思维”，以提升其决策的远见性和策略性？
回答： 借鉴棋类游戏中的“深度思考”与“全局视角”，ADAS系统可引入“多步预测模型”，该模型不仅考虑当前的路况和车辆状态，还模拟未来几秒至几十秒内可能出现的各种情况，如突然变道、行人横穿等，并据此预演多种应对策略及其后果，通过机器学习和强化学习技术，系统能不断优化这些策略，使之更加贴近实际驾驶中的最优解，引入“评估-执行-反馈”循环机制，使ADAS系统能像棋手一样，在实战中不断调整策略，提升其应对复杂路况的灵活性和准确性，如此一来，ADAS系统不仅能“看”得更远，更能“想”得更深，为驾驶者提供更加安全、可靠的辅助驾驶体验。
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