在探讨如何提升ADAS（高级驾驶辅助系统）的决策能力时，一个鲜为人知的灵感来源可能是围棋——这一古老而复杂的策略棋类游戏，围棋中，棋手需在有限的棋盘上，通过不断变化的局势，进行高度复杂的策略布局和即时决策，这恰恰与ADAS系统在复杂道路环境下的决策过程相似。
问题： 如何在ADAS系统中引入类似围棋的“全局观”和“即时计算”能力，以提升其决策的准确性和效率？
回答： 借鉴围棋的“全局观”，ADAS系统可以引入更高级别的环境感知和路径规划算法，使系统能够同时考虑多个潜在风险和机会，而不仅仅是当前直接的道路情况，通过深度学习和强化学习技术，系统可以学习并模仿围棋大师的决策过程，从而在面对复杂交通情况时，能够做出更符合全局最优的决策，利用围棋中“即时计算”的精髓，ADAS系统可以优化其反应速度和执行效率，确保在紧急情况下能够迅速而准确地做出应对，通过这样的方式，ADAS系统不仅能提高驾驶安全性，还能让自动驾驶技术更加智能、灵活和人性化。
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