据外媒报导，德国技术公司大陆集团（Continental）合作德国达姆施塔特工业大学（TUDarmstadt）研发了一款机器学习汽车系统，目的为城市交通中的驾驶员获取反对，并且其早已将该系统加装到汽车原型中。来自传感器的数据需要协助驾驶员在左转、转入环形交叉路口或左右交叉路口时评估交通状况。

机器学习在高级驾驶员辅助系统中充分发挥关键作用，并且该算法需要根据一系列车辆数据创立一个始终保持近期状态的驾驶员档案，从而调整城市助理系统（CityAssistantSystem）得出的驾驶员操作者建议，使之与驾驶员驾驶员风格保持一致。达姆施塔特工业大学汽车工程研究所所长HermannWinner回应：“我们研究所与大陆集团合作的目的是将自适应系统作为研发解决方案的手段，此类解决方案一般来说都因缺少适应性而仍未解决问题。我们的研发成果将有助进一步提高车辆内部以及其他道路使用者的安全性。”高级驾驶员辅助系统必需分析驾驶员驾驶员风格，进而分析他们对安全性和风险的主观感觉，以便在简单交通情况下，得出驾驶员需要拒绝接受的驾驶员建议。

在机器学习的基础上，则可较慢精确地创立驾驶员概况，从而评估驾驶员行经过程中的一系列数据。机器学习算法在汽车系统中显得更加广泛。2015年，用于人工智能的车辆系统单元超过700万，预计到2025年将减少到2．25亿。

大陆集团底盘与安全部门系统与技术主管RalphLauxmann回应：“信任是拒绝接受高级驾驶员辅助系统的基础，同时也是无事故驾驶员的最重要组成部分。

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