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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。
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对于这一商业逻辑，头部车企已有清醒认知。日前，记者走进广汽埃安新能源汽车股份有限公司的数字化车间时注意到，偌大的生产车间只有少数几名操作人员在监控设备数据。数字孪生系统将冲压模具的3D模型导入云端，通过10万次/秒的力学仿真优化冲压参数，使汽车车身结构件良品率从92%提升至99.6%。在总装线上，工业大脑实时分析着2000多条传感器数据，当系统检测到某批次电池包尺寸偏差0.2毫米时，AI会在0.5秒内重新计算装配轨迹，从而避免产线停滞。
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