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从自动驾驶本义看，是要通过减少人工干预，甚至完全脱离人工干预情况下，在复杂道路交通环境中实现安全驾驶。而众所周知，目前的道路交通环境的复杂性，并不能完全用交通规则来覆盖。例如，机动车道上突然闯入的行人、自行车、两轮电动车等，这是在不遵守规则的情况下发生的，如何对端到端自动驾驶系统“说清楚”既要遵守交通规则，又要在类似突然情况下处理好行驶动作，是一件不容易的事。特别是“非规则”的情况可能千差万别，难以用一些理论模型来归纳概括，只能尽可能扩大数据库来“教”自动驾驶系统，这无形中就会提升算力需求。
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面对人工智能带来的机遇和挑战，石磊在积极应对。在日常教学、科研工作中，他会使用人工智能技术辅助开展一些工作。“目前，经常使用的AI有DeepSeek、Sider、秘塔、Kimi等，会利用这些AI工具搜集课程相关的素材，相关专业知识的最新发展动向，有时也使用AI工具绘制专业设备的结构图形等，科研工作还会使用AI工具搜索文献等。”
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