將本文提出的框架與其他先進的自動駕駛技術相結合，可以考慮以下幾個策略：
與感知系統整合：將LLM框架與現有的感知系統（如視覺識別、雷達和激光雷達）進行整合，利用這些系統提供的數據來增強LLM的描述和推理能力。這樣可以實現更全面的環境理解。
協同工作與信息共享：建立一個協同工作平台，讓不同的自動駕駛系統（如車輛、路邊單元和雲端服務）之間能夠實時共享信息。這樣可以提高整體系統的反應速度和準確性。
融合決策系統：將LLM的推理能力與自動駕駛的決策系統相結合，實現基於上下文的智能決策。例如，當LLM識別到潛在的危險時，可以立即通知決策系統進行相應的行動。
持續的系統優化：通過實時數據反饋和機器學習技術，持續優化整個自動駕駛系統的性能。這樣可以確保系統在面對不斷變化的駕駛環境時，能夠保持高效和安全的運行。