域适应（Domain Adaptation）是机器学习中的一项关键技术，旨在解决源域（训练数据所在领域）与目标域（实际应用场景）之间的数据分布差异问题。当模型在源域上训练后，若直接应用于目标域，性能往往会显著下降，因为两者的数据特征可能存在偏移。域适应通过迁移学习的方法，使模型能够适应目标域的分布，从而提升其在新环境中的泛化能力。常见的域适应方法包括特征对齐、对抗训练和自训练等，它们通过减少域间差异或利用目标域的少量标注数据来实现模型迁移。
在自动驾驶领域，域适应技术尤为重要。例如，当自动驾驶系统在不同城市或天气条件下运行时，传感器采集的数据分布会发生变化。若模型仅在晴天数据上训练，遇到雨天场景时可能表现不佳。通过域适应技术，可以调整模型使其适应新环境，而无需重新收集大量标注数据。这不仅降低了开发成本，也加速了自动驾驶系统在不同场景下的部署。目前，域适应已成为提升自动驾驶鲁棒性的重要手段之一，尤其在感知模块（如目标检测和语义分割）中应用广泛。