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成本因素同样是高阶智能驾驶技术在长途货车上普及的重要制约之一。为了让具备高级自动驾驶能力的货车实现上路运营，企业需投入更高的研发成本，这不仅仅包括软件研发，还涉及高昂的硬件投入。另外，新技术的引入必然会带来成本上升，而在当前公路物流行业持续低迷的背景下，并非所有运输从业者都能承担这一“额外负担”。因此，如何在确保技术性能和安全性的前提下，有效降低单车成本，提升车辆经济效益，使其更易于被市场接受，成为推动高阶智能驾驶技术加速在长途货车上应用的核心驱动力，这非常考验企业对供应链和成本控制的把控能力。

　　　　何为泛化？人类就很擅长从少量示例中泛化知识。例如，给一个蹒跚学步的孩子展示红球、红色卡车和红玫瑰后，他很可能也会正确识别出西红柿是红色的，即便这是他第一次看到西红柿。这种能力的关键在于组合性——即将整体分解为可重复使用的部分的能力。而理解人类如何获得这种能力，是发育神经科学和AI研究中的一个重要问题。本文的成果对研究AI决策过程的科学家们非常有用。借此，可以进一步探索人类认知和机器学习之间的复杂联系，从而推动AI技术的进步。