在自动驾驶技术的研发中，我们常常会遇到一个有趣的比喻——“芝士陷阱”，这并非指真正的芝士，而是指在算法优化过程中，由于过度关注某一特定指标（如行驶距离、速度等），而忽视了其他同样重要的因素（如乘客舒适度、安全性等），导致系统在特定情境下出现“营养不良”的现象。
回答：
在自动驾驶的“营养学”中，芝士陷阱是一个常见的挑战，为了确保自动驾驶系统的全面“健康”，我们需要像营养师一样，为算法配置均衡的“营养餐”，这包括但不限于：
1、安全性：这是自动驾驶的基石，必须确保在任何情况下都能做出安全决策。
2、舒适性：乘客的体验同样重要，如平稳的行驶、适宜的噪音控制等。
3、效率与效能：在保证安全和舒适的前提下，提高行驶效率和能源利用效率。
4、环境适应性：自动驾驶系统需能应对各种天气和路况，如雨雪、大雾等。
5、持续学习与优化：通过机器学习等技术，不断优化算法，提升在复杂情境下的决策能力。
在自动驾驶的研发中，我们不仅要追求“行驶里程”这块大“芝士”，更要关注整体“营养”的均衡，确保自动驾驶系统能够稳健、安全地服务于每一位乘客。
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