第334章 （1 / 2）

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联合体最大的一号会议室，气氛肃穆。长条会议桌的一侧，坐着“天穹”项目组的核心决策层，冯高工、杨教授，以及几位从北京和上海请来的、在自动驾驶和安全领域极具分量的外部评审专家。另一侧，是陈启和他的小团队。会议室后排，坐着联合体其他项目组的代表和一些获得许可旁听的青年科研人员。今天，是陈启就那份匿名“专家意见书”的质疑，进行正式答辩的日子。

陈启站在投影屏前，深吸一口气，强迫自己忽略手心微微的汗意。他今天没有穿平时的休闲装，而是换了一身略显正式的衬衫西裤，显得格外精神，也格外紧绷。

“各位领导，各位专家，下午好。关于对‘鲁棒感知框架’提出的几点质疑，我将在以下几个方面进行说明。”陈启的声音起初有些干涩，但很快稳定下来。他打开精心准备的PPT。

“第一，关于理论基础的质疑。”他调出几张复杂的数学模型图，“我们的框架核心，并非简单的启发式规则堆砌。其不确定性度量模块，基于经典的贝叶斯推理和Dempster-Shafer证据理论进行扩展，引入了针对多模态传感器异质性和时间衰减的动态信任分配模型。这是已发表的论文中详细阐述的。而风险预警模型，则是建立在随机过程和控制理论中的风险敏感最优控制框架之上，我们针对实时计算需求做了大幅度的近似优化，但其理论根基是坚实的。”他展示了几篇国际顶级期刊和会议上引用的相关理论文献。

一位外部评审专家，一位头发花白的老教授，扶了扶眼镜，开口问道：“理论框架听起来没问题。但我想知道，你在实际应用中，如何处理理论模型中的先验假设与真实世界数据分布的偏差？尤其是在极端场景下，你的信任分配模型会不会因为缺乏足够的先验数据而失效？”

问题直指核心。陈启早有准备：“您提的非常关键。这正是我们框架中‘在线自适应学习’模块要解决的。我们不是依赖固定的先验，而是构建了一个轻量的在线变分推断子模块，能够在系统运行过程中，实时根据新输入的数据流，微调不确定性度量的参数分布。在‘天穹’长测的浓雾案例中，正是这个模块捕捉到了传感器信噪比持续恶化的趋势，从而降低了我们对主摄像头和激光雷达的信任权重，提高了对虽嘈杂但持续存在的毫米波雷达信号的关注度。我们的模型，是在理论指导下，具备一定‘学习’和‘适应’能力的。”

老教授若有所思地点了点头，没再追问。

“第二，关于‘过拟合’和泛化能力的质疑。”陈启切换页面，展示了一系列在不同模拟场景、不同干扰类型下的测试结果对比图，“我们承认，早期版本确实存在对某些特定干扰模式敏感的问题。为此，我们专门构建了一个包含超过两百种极端、罕见、甚至对抗性干扰场景的增强测试集，并引入了对抗训练和元学习技术来提升模型的鲁棒性和泛化能力。从最新一轮的封闭场地和模拟器测试结果看，框架在未见过的干扰类型下的预警准确率和误报控制，都有显着提升。这是详细的数据报告。”他将一份厚厚的报告递给工作人员分发。

“你提到对抗训练。”另一位来自上海的专家，语气犀利，“但据我所知，最先进的对抗样本生成技术，几乎总能有办法欺骗基于深度学习的感知系统。你的框架同样依赖神经网络进行特征提取和不确定性估计，你如何保证它本身不会被更高级的对抗攻击所愚弄？”

这是当前AI安全领域最棘手的问题之一。陈启没有回避：“您说得对，不存在绝对的安全。我们的策略是‘深度防御’。首先，我们在框架输入端进行了严格的数据清洗和异常检测，过滤掉明显异常的原始信号。其次，我们不仅仅依赖单一的神经网络输出，而是构建了多个异构的、基于不同原理的不确定性估计器进行交叉验证。最后，也是最重要的，我们框架的最终输出不是‘这是什么’，而是‘这里有多大风险’。即使某个子模块被欺骗，只要其他模块或环境风险评估给出矛盾信号，整体风险值就会升高，触发预警。我们追求的不是‘绝对正确识别’，而是‘在信息矛盾或不确定时，给出保守但安全的风险提示’。”

会议室里安静了片刻。这种“不追求完美识别，只追求风险提示”的思路，与主流的“高精度感知”路线确实不同，但也提供了一种新的安全视角。

“第三，关于引入系统性风险和权责划分的质疑。”陈启的语气更加郑重，“我们认为，引入辅助预警系统不是增加风险，而是管理风险。我们的框架与主系统之间，有严格的安全隔离和权限控制。预警信息以非强制性的‘建议’形式呈现，仅在系统自评估处于‘高风险环境’时，才会提高建议的优先级。最终的决策权和控制权，始终在主系统。我们设想了完整的异常处理流程和人工接管机制。关于权责，我们建议在系统设计之初就明确：预警系统提供信息，主系统（或人类驾驶员）做出决策并承担责任。技术方案中包含了详细的日志记录和事故事件回溯功能，确保任何决策都有据可查。”

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冯高工这时插话：“关于这一点，项目组内部已经进行了多轮讨论。陈博士团队提出的安全交互协议和权责界定方案，我们认为基本可行，可以作为后续集成测试的基线。关键是严格执行。”

最后，陈启调出结论页面：“综上所述，我们认为，匿名意见书中提出的质疑，有些是基于对我们框架早期版本或片面信息的误解，有些则是所有复杂系统都面临的共性问题。我们已针对性地进行了改进和说明。我们的框架并非要替代主系统，而是在主系统感知能力边界模糊时，提供一个基于风险概率的、保守的安全提醒。我们相信，这有助于构建更加鲁棒、更具韧性的自动驾驶安全体系。我的汇报完毕，请各位领导专家批评指正。”

陈启微微鞠躬，坐回座位，感觉后背的衬衫已经被汗水浸湿了一片。