1. 强化学习在自动驾驶中的核心挑战包括安全性矛盾、样本效率与泛化能力、虚实迁移鸿沟，解决方案包括安全约束强化学习、离线强化学习、域随机化与域适应等。 2. 大语言模型与具身智能的结合为自动驾驶注入更高阶的智能，提升认知与规划能力，带来技术协同与生态拓展的可能性。 3. 多智能体强化学习（MARL）通过训练智能体团队协同完成目标，在交通效率与安全性上展现出巨大潜力，典型应用场景包括协作自适应巡航控制和城市路口交通协调。 4. 强化学习自动驾驶实例中的系统架构与核心组件包括环境模拟器、智能体和神经网络，训练流程采用回合制，奖励机制设计精细，系统实时可视化展示智能体在复杂交通环境中的学习过程。 5. 自动驾驶中的强化学习训练性能深度分析显示智能体在训练中表现出典型的学习模式，初期奖励波动剧烈，碰撞率在训练初期较高，后期有所改善，超速行为在训练初期频繁，后期显著减少。