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认识到生成人工智力（AI）的整合可以带给智能运输系统的巨大改进，本文探讨了在车辆网络中生成的AI技术的整合，重点是他们的潜在应用和挑战。生成的AI及其生成现实数据并促进高级决策过程的质量，在与车辆网络结合使用时，可以增强各种应用程序，例如导航优化，流量预测，数据生成和评估。尽管有这些有希望的应用，但将生成AI与车辆网络的集成面临着几个挑战，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式语义感知框架，以提高生成AI的服务质量。通过利用多模式和语义通信技术，该框架可以使用文本和图像数据来创建多模式内容，从而为接收车辆提供更可靠的指导，并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新策略的可靠性和效率，以案例研究为基于深度加固学习（DRL）的方法，以资源分配提出了深入的加固学习（DRL）方法。最后，我们讨论了潜在的研究方向和预期的一般AI-ai-ai-ai-ai-ai-a-a-ai-ai-a-a-a-a-a-a-a-a-a-a-a-a-a-nevent车辆车辆车辆发展方案进步。
生成AI支持的车辆网络
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