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2月18日，华(hua)为(wei)技术有限公司一项(xiang)关于“模型的训练方法、车辆的控制方法及相关装置”的专利正式公布。根据天眼(yan)查App信息，该专利可(ke)广泛(fan)应用于人工智能（AI）及智能驾驶领(ling)域，有望(wang)进一步提升自动驾驶系统的感知与决策(ce)能力。

从专利摘要来看，这项(xiang)技术主要涉及基于AI模型的车辆控制与训练方法，核心(xin)在于利用神经网络和专家系统结合，提高智能驾驶系统的精准度。具体来说，该方法首先获取目标车辆的路况信息，然后通过第一神经网络模型推导(dao)出目标信息，包括行车意图预测(ce)、行驶路径预测(ce)及车辆与环境的交互行为(wei)预测(ce)。

更值得关注的是，该专利引入了专家系统对AI模型的训练进行闭(bi)环优化。传统的自动驾驶AI训练通常依赖大规模数据集和深度学习模型进行端到端学习，但这往往会受(shou)到数据质量和泛(fan)化能力的限制。华(hua)为(wei)的专利方法则创新性地利用专家系统的输出，指导(dao)AI模型的梯度更新，即通过人工经验或规则对模型决策(ce)进行监督，从而让AI模型在训练过程中(zhong)更具可(ke)解释性，并逐步提高精度。