DRL通常指深度强化学习（Deep Reinforcement Learning），是机器学习中结合深度学习与强化学习的技术，常用于训练智能体在复杂环境中自主决策。此外，在汽车领域，DRL也代表日间行车灯（Daytime Running Lights），是一种提高白天行车安全性的灯光配置。具体含义需根据上下文判断。
【常见问题】
问题1：DRL在人工智能中的核心原理是什么？
回答1：DRL的核心原理是通过深度神经网络逼近价值函数或策略，让智能体在与环境交互中根据奖励信号不断优化行为，常见算法包括DQN、PPO等。
问题2：汽车DRL与近光灯有什么区别？
回答2：汽车DRL是日间行车灯，亮度较低，仅在白天或光线较好时自动亮起，用于提高车辆被识别性；近光灯则用于夜间或隧道等低照度环境，照明范围更远。
问题3：如何学习DRL技术？
回答3：学习DRL需先掌握Python编程、神经网络基础（如CNN/RNN）和强化学习核心概念（马尔可夫决策过程、Q-learning），然后通过开源框架（如TensorFlow、PyTorch）动手实现经典算法。
