在自动驾驶技术的快速发展中，生物信息学的应用正悄然改变着“智能驾驶”的内涵，一个鲜为人知的事实是，生物信息学通过解析大量生物数据，为自动驾驶系统提供了更为精准的决策支持。
问题： 生物信息学如何帮助自动驾驶系统优化感知与决策能力？
回答： 生物信息学通过分析海量的神经网络数据，模拟人类大脑的神经元连接模式，为自动驾驶系统构建了更高效、更精准的“神经网络”，这一过程不仅提高了自动驾驶对复杂环境的感知能力，还通过学习人类驾驶习惯和反应速度，使决策系统更加智能化和人性化。
生物信息学还帮助自动驾驶系统实现了“自我学习”和“自我优化”，通过分析驾驶过程中的数据，系统能够不断调整算法，优化决策逻辑，从而在面对新情况时能够迅速做出最合适的反应，这种“进化”能力，使得自动驾驶系统在面对复杂多变的交通环境时，能够更加从容不迫，安全可靠。
生物信息学在自动驾驶领域的应用，不仅为自动驾驶系统提供了强大的“大脑”，更推动了整个自动驾驶技术的“智慧”升级。
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