大数据在ADAS系统中的‘双刃剑’效应如何平衡？

在自动驾驶辅助系统（ADAS）的研发与应用中，大数据既是赋能的利器，也是潜在的陷阱，大数据的深度学习与模式识别能力，能显著提升ADAS系统的环境感知、决策制定与执行能力，使车辆更加“聪明”地应对复杂路况，另一方面，大数据的“黑箱”特性与隐私泄露风险，也成为了ADAS系统发展的隐忧。

为了平衡这一“双刃剑”效应，首先需建立严格的数据安全与隐私保护机制，确保数据采集、存储、处理、分析的全过程符合法律法规要求，防止敏感信息泄露，应推动透明度提升，通过可解释性AI技术，让ADAS系统的决策过程更加透明，增强公众信任，应持续优化数据治理策略，确保数据质量与相关性，避免“数据噪声”干扰系统判断，还需加强跨领域合作，融合多源数据资源，提升ADAS系统的鲁棒性与泛化能力，以应对未来更加复杂多变的交通环境。