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摘要 — 认识到生成式人工智能的集成可以为智能交通系统带来巨大的改进，本文探讨了生成式人工智能技术在车载网络中的集成，重点关注其潜在的应用和挑战。生成式人工智能具有生成真实数据和促进高级决策过程的能力，与车载网络结合可增强各种应用，例如导航优化、交通预测、数据生成和评估。尽管这些应用前景光明，但生成式人工智能与车载网络的集成仍面临着多项挑战，例如实时数据处理和决策、适应动态和不可预测的环境，以及隐私和安全问题。为了应对这些挑战，我们提出了一个多模态语义感知框架来提高生成式人工智能的服务质量。该框架利用多模态和语义通信技术，能够利用文本和图像数据创建多模态内容，为接收车辆提供更可靠的指导，最终提高系统的可用性和效率。为了进一步提高框架内信息传输和重构的可靠性和效率，以生成式人工智能支持的车对车 (V2V) 为例，提出了一种基于深度强化学习 (DRL) 的资源分配方法。最后，我们讨论了生成式人工智能支持的车载网络领域的潜在研究方向和预期进展。
生成式 AI 支持的车载网络
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