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　　　　在保障有效性的前提下，提高可解释性，有助于减少对公共资源的消耗，增强用户对AI系统的信任度，并促进其在关键领域的应用。例如在医疗健康领域，一个具有高可解释性的AI诊断系统能够让医生更容易理解其判断依据，减少不必要的检查和治疗程序。

自动泊出车位、跨层驶出、自动出停车场闸口、城区和高速公路智能辅助驾驶……今年过年，王铎洁驾驶她的小鹏P7+新能源车从上海出发，一路开启智能导航辅助驾驶，直到山东淄博老家，“全程700多公里，大部分都使用高阶智驾，体验感不错。”

　　　　比如，传统的车辆驾驶决策与控制方法，依赖于全面的交通知识、完善的驾驶规则。而在应用人工智能以后，可在自动驾驶决策控制中考虑更加复杂的驾驶环境。“加入其他车辆轨迹、道路设施、乘客反馈等信息，帮助自动驾驶车辆更好地理解驾驶环境，并做出合理的驾驶决策。”陈菁举例。