自动驾驶中的人工智能技术不包括下面哪项?( )??，源：人工智能技术的完美融合
自动驾驶中的人工智能技术不包括感知与认知能力中的自然语言处理。
自动驾驶的AI系统主要利用的是机器学习（machine learning）和深度学习（deep learning）技术，它们可以通过学习大量的数据来识别模式并做出决策。这些AI系统需要处理大量的数据，包括车辆传感器数据、地图数据、交通信号数据等等，以实时感知周围环境并做出正确的驾驶决策。
自然语言处理（NLP）技术在自动驾驶中的应用相对较少，虽然在一些场景中也有应用，例如语音识别和自然语言指令处理。但是，自动驾驶的核心技术不包括NLP。
源：人工智能技术的完美融合
它背后的关键推动力量，正是人工智能技术。什么是自动驾驶中的人工智能技术不包括的？让我们一起揭开这个谜团。
我们要明白自动驾驶汽车的工作原理。自动驾驶汽车依靠复杂的传感器网络，包括雷达、激光雷达（LiDAR）、摄像头、超声波传感器等，来感知周围环境，获取详细的环境信息。然后，这些信息被送到车载的人工智能系统中，通过深度学习和计算机视觉等技术进行处理和解析。系统会根据这些信息制定驾驶决策，再通过自动驾驶控制系统执行。
在这个过程中，人工智能技术发挥着核心的作用。但是，这并不意味着所有的人工智能技术都可以被应用在自动驾驶汽车中。例如，我们通常不会在自动驾驶汽车中使用自然语言处理（LP）技术来理解人类语言。尽管LP在处理人类语言方面非常强大，但在自动驾驶场景中，它并不是必需的。相反，我们更依赖于能够处理和理解机器语言的AI技术。
另一个不常用于自动驾驶的技术是情感计算。情感计算是一种让计算机理解、模拟和识别人类情感的技术。尽管它在某些领域具有巨大的潜力，但在自动驾驶中，它并不是关键因素。自动驾驶汽车并不需要理解我们的情绪或情感，它只需要根据环境的客观数据做出正确的驾驶决策。
总结一下，自动驾驶中的人工智能技术主要包括深度学习、计算机视觉、机器学习等，而自然语言处理和情感计算则不是常用的技术。尽管自然语言处理和情感计算在某些领域具有巨大的价值，但在自动驾驶这个领域，它们并不是核心的组成部分。未来随着人工智能技术的不断进步和发展我们不能排除他们也会在未来的自动驾驶汽车中发挥作用的可能性但至少在当前他们并不在主要的技术列表中。
自动驾驶汽车的兴起和发展不仅代表着技术的巨大进步也预示着一个新的时代的到来那就是人工智能时代。在这个时代里各种人工智能技术将深入到我们的日常生活中改善我们的生活质量就如同自动驾驶汽车一样给我们的出行带来革命性的变化。因此我们期待着自动驾驶的智慧之源——人工智能技术在未来的更多突破和应用让我们共同迎接这个美好的未来吧！
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