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尽管自动驾驶汽车有很多好处，但仅凭深度学习就无法使自动驾驶汽车成为 智能的交通工具，因为阻碍自动驾驶汽车走向主流发展的障碍很多。借助深度学习，检测对象的准确性确实会提高，但要付出大量数据的代价。基于数据表示的深度学习功能。数据在神经网络的不同层上表示，然后根据数据模式导出输出。由于深度学习的完整功能是基于数据的，因此与其他AI算法相比，训练神经网络需要更多数据，因此很难创建用于训练它们的数据集。而且，收集训练神经网络所需的数据也非常耗时。

使用深度学习神经网络的另一个挑战是它们的黑匣子问题。如果程序做出了决定，则程序员可以撤消该决定，以找出程序做出该决定的原因。但是，深度学习不是可追溯的系统，而是在隐藏层中处理数据。开发人员只能找到输入到神经网络的数据及其输出。但是，他们无法找出隐藏层中进行了哪些处理来做出决定。因此，很难知道深度学习网络失败的原因，因为没有人可以追溯到发生失败的地方。

有时，深度学习网络甚至无法实现其本来打算完成的任务。神经网络很难像在不同的视频帧中一样在小图像变换中进行概括。例如，根据一项研究，深卷积网络将狒狒或猫鼬标记为相同的北极熊，具体取决于背景的微小变化。

无人驾驶汽车是一项实验，至今尚无人知道结果如何。自动驾驶汽车深度学习能否将其驱动到主流交通工具取决于技术如何进一步发展。即使克服了深度学习的挑战，自动驾驶汽车的方式也存在其他障碍。这些汽车与IoT设备等多种技术集成在一起，以收集数据，云计算以处理数据，以及5G以提高数据传输速度。一旦这些技术能够有效地协同工作，以建立良好的交通生态系统，自动驾驶汽车就能成为主流。

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