本文探讨了通过旨在增强其自主权，安全性和效率的稳态体系结构为自动驾驶汽车创建“自我”的概念。所提出的系统集成了向内的传感器，以监视汽车的内部状态，例如其金属车身，​​车轮，发动机和电池的状况，建立代表最佳功能并评估损害的基线稳态状态。向外的传感器（例如相机和激光镜头）通过量化与体内平衡的偏差来通过对汽车体内稳态状态的影响来解释。这与试图使汽车以与人类类似的方式“看到”现实的方法形成对比，并以与人类相同的方式识别现实中的元素。虚拟环境将被利用以加速培训。此外，对汽车进行编程，以通过区块链技术进行交流和分享经验，在维护个性化培训模型的同时从彼此的错误中学习。提出了一种用于自动驾驶汽车的专用语言，以实现细微的解释和对环境数据的响应。这种体系结构允许自动驾驶汽车根据内部和外部反馈动态调整其行为，从而促进合作和持续改进。这项研究结束了，讨论对AI发展，潜在的现实应用程序和未来研究方向的更广泛的影响。