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报告题目：从相关性走向因果性：端到端自动驾驶的安全泛化之路

报告人：浦剑 研究员  复旦大学

报告时间：2026年6月11日上午10：00

线下报告地点：红瓦楼726

报告内容简介：目前端到端自动驾驶模型容易死记硬背数据中的表面规律（比如盲目跟随前车或被路边无关背景干扰），并没有真正理解驾驶背后的因果逻辑，这在处理罕见极端场景时非常危险。为了让自动驾驶更安全可靠，本报告介绍了三种从“拟合相关性”转向“理解因果性”的前沿方法：首先是 AdaptiveAD 框架，它通过拆分网络结构来防止模型产生误导性的信息关联；其次是 CausalVAD 框架，利用数学手段主动剔除环境噪声干扰；最后是 CIB 机制，通过引入物理运动规律的约束，确保模型决策符合常识。这三种方案分别从架构优化、统计干预和物理约束三个维度改进了模型的决策逻辑，为解决自动驾驶的泛化难题提供了新的路径。

报告人简介: 浦剑，复旦大学类脑智能科学与技术研究院研究员、博导，复旦大学自动驾驶团队负责人，主要研究人工智能算法及其在自动驾驶、计算机视觉等领域的应用。近5年来，在ICLR、NeurIPS、ICML、CVPR、IEEE TPAMI等顶刊顶会发表论文40余篇，曾获得国家自然科学基金、上海市科学技术委员会和上海市经济和信息化委员会的科研资助。

报告邀请人：江渝