在探讨自动驾驶汽车（ADAS）系统与免疫学看似不相关的两大领域时，一个值得深思的问题是：能否通过模拟人体免疫系统的机制，来增强ADAS系统的“自我修复”与“异常识别”能力？
想象一下，如果ADAS系统能像人体免疫系统那样，对“异常驾驶行为”（如疲劳驾驶、分心等）进行“识别”并“清除”，那么道路安全将得到前所未有的提升，这要求我们开发一种“免疫算法”，它能够持续学习并适应，就像免疫系统对病原体不断进化的应对一样。
通过深度学习与机器学习技术，我们可以训练ADAS系统“识别”各种潜在风险，如前车突然刹车、行人横穿等，并迅速做出反应，这种“免疫算法”还能自我更新，不断学习新的驾驶场景和模式，以应对未来更复杂的交通环境。
这一过程也伴随着挑战：如何确保算法的“非攻击性”，即不误判正常驾驶行为为异常；如何平衡算法的敏感度与稳定性，以避免过度反应或反应迟缓，这需要我们在理论与实践的交叉点上不断探索，以实现ADAS系统与免疫学在道路安全领域的完美融合。
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