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国内股票配资资讯缺乏可解释性；二是严重依赖训练数据分布

　　在2025新能源智能汽车新质发展论坛上，清华大学车辆与运载学院院长、教授王建强表示，数据驱动是当前主流自动驾驶路线之一，具备自主学习能力、模块集成性强，并具备一定的场景泛化能力，但同时也存在明显短板：一是决策过程呈“黑箱”状态，缺乏可解释性；二是严重依赖训练数据分布，泛化能力有限；三是神经网络模型参数庞大，推理速度慢，难以满足实时性要求。因此，在极端场景数据稀缺与模型黑盒属性的双重制约下，数据驱动路线在安全保障上仍面临较大挑战，尚难支撑L4+级别自动驾驶的落地。

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