哈嘍，大家好，今天小墨這篇評(píng)論，主要來(lái)分析北航12毫秒新研究：自動(dòng)駕駛的隱形漏洞，安全防護(hù)迎來(lái)新突破？

現(xiàn)在L3級(jí)自動(dòng)駕駛車(chē)型已經(jīng)通過(guò)工信部批準(zhǔn)正式上路，不少人覺(jué)得未來(lái)出行越來(lái)越安心。但很少有人知道，藏在道路場(chǎng)景里的一個(gè)隱形風(fēng)險(xiǎn)，可能在瞬間引發(fā)致命事故。

想象一下，你乘坐的自動(dòng)駕駛汽車(chē)在高速行駛，前方突然出現(xiàn)一個(gè)看似普通的障礙物，可車(chē)輛的感知系統(tǒng)卻完全“看不見(jiàn)”，徑直撞了上去。

北航最新研究發(fā)現(xiàn)，這種能迷惑自動(dòng)駕駛的“陷阱”，居然能在12毫秒內(nèi)被生成，這也直接暴露了當(dāng)前自動(dòng)駕駛的致命缺陷。

這個(gè)讓自動(dòng)駕駛“失靈”的陷阱，有個(gè)專(zhuān)業(yè)名字叫物理對(duì)抗樣本，簡(jiǎn)單說(shuō)就是帶有特殊紋理的物體，肉眼看沒(méi)異常，卻能精準(zhǔn)干擾車(chē)輛的感知系統(tǒng)，導(dǎo)致錯(cuò)判或漏判。

之前行業(yè)內(nèi)也知道這種風(fēng)險(xiǎn)，但相關(guān)研究大多停留在靜態(tài)場(chǎng)景。可現(xiàn)實(shí)道路上，光照變化、車(chē)輛運(yùn)動(dòng)、行人走動(dòng)等動(dòng)態(tài)因素層出不窮，靜態(tài)研究根本無(wú)法應(yīng)對(duì)真實(shí)風(fēng)險(xiǎn)。

2025年12月10日科技日?qǐng)?bào)報(bào)道過(guò)一則自動(dòng)駕駛封閉測(cè)試案例，測(cè)試人員在道路障礙物上貼上特殊紋理貼紙，模擬物理對(duì)抗樣本。結(jié)果多輛L3級(jí)自動(dòng)駕駛車(chē)型經(jīng)過(guò)時(shí)，要么完全沒(méi)識(shí)別出障礙物，要么把障礙物誤判成普通路牌，直接徑直駛過(guò)，場(chǎng)面十分危險(xiǎn)。

這也說(shuō)明，物理對(duì)抗樣本帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)不是理論猜想，而是真實(shí)存在的安全隱患。想要做好自動(dòng)駕駛安全防護(hù)，首先得能精準(zhǔn)生成適應(yīng)各種動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的物理對(duì)抗樣本，可這一直是行業(yè)難題。

就在行業(yè)被動(dòng)態(tài)對(duì)抗樣本生成難題卡住時(shí)，北京航空航天大學(xué)等機(jī)構(gòu)提出的DynamicPAE框架，開(kāi)創(chuàng)性地解決了這個(gè)問(wèn)題。這項(xiàng)被IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 2025錄用的研究，能在12毫秒內(nèi)生成適應(yīng)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的物理對(duì)抗樣本。

要知道，傳統(tǒng)方法生成這類(lèi)樣本不僅耗時(shí)久，還無(wú)法適配動(dòng)態(tài)環(huán)境。DynamicPAE框架能實(shí)現(xiàn)突破，核心是解決了兩大關(guān)鍵問(wèn)題。一方面，它通過(guò)殘差引導(dǎo)的對(duì)抗模式探索，解決了訓(xùn)練過(guò)程中噪聲干擾導(dǎo)致的樣本生成質(zhì)量差、動(dòng)態(tài)性失效的問(wèn)題。

另一方面，通過(guò)分布匹配的攻擊場(chǎng)景對(duì)齊技術(shù)，讓生成的樣本能精準(zhǔn)適配真實(shí)道路的復(fù)雜環(huán)境。

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，在NVIDIA A40 GPU上，這個(gè)框架生成單張對(duì)抗樣本的平均耗時(shí)僅12毫秒，比傳統(tǒng)的PGD迭代攻擊方法速度提升了2000倍以上，攻擊性還更優(yōu)。在面對(duì)DETR等強(qiáng)大模型時(shí)，能讓模型的平均精度下降58.8%，攻擊成功率提升2.07倍。

更關(guān)鍵的是，它生成的樣本不是靜態(tài)不變的。在包含光照變化、不同視角及屏幕反射等干擾的真實(shí)物理測(cè)試環(huán)境中，這些樣本能根據(jù)環(huán)境變化動(dòng)態(tài)調(diào)整，始終保持攻擊有效性。

傳統(tǒng)靜態(tài)樣本在光照劇烈變化時(shí)，攻擊性能會(huì)大幅下降。

可能有朋友會(huì)問(wèn)，生成對(duì)抗樣本的技術(shù)，難道是為了攻擊自動(dòng)駕駛嗎？其實(shí)不是，這項(xiàng)研究的核心價(jià)值，是幫行業(yè)找到安全漏洞，提前做好防護(hù)。

2025年12月5日北航官網(wǎng)發(fā)布消息，研究團(tuán)隊(duì)已與多家車(chē)企開(kāi)展合作，將DynamicPAE框架應(yīng)用到自動(dòng)駕駛安全測(cè)試中。通過(guò)生成各種動(dòng)態(tài)對(duì)抗樣本，全面檢測(cè)車(chē)輛感知系統(tǒng)的薄弱環(huán)節(jié)，再針對(duì)性地優(yōu)化算法。

有參與測(cè)試的車(chē)企工程師表示，之前的安全測(cè)試大多靠人工設(shè)置場(chǎng)景，很難覆蓋到這種隱蔽的對(duì)抗風(fēng)險(xiǎn)?，F(xiàn)在有了這個(gè)框架，能快速生成海量動(dòng)態(tài)對(duì)抗樣本，讓測(cè)試更全面，也能讓后續(xù)優(yōu)化更有針對(duì)性。

除了自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，這項(xiàng)技術(shù)還能應(yīng)用在人臉識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)等多個(gè)智能安全領(lǐng)域。比如在人臉識(shí)別門(mén)禁系統(tǒng)中，提前用對(duì)抗樣本測(cè)試漏洞，能避免惡意人員利用特殊紋理蒙混過(guò)關(guān)。

北航12毫秒動(dòng)態(tài)對(duì)抗樣本研究，看似暴露了自動(dòng)駕駛的缺陷，實(shí)則為安全防護(hù)提供了關(guān)鍵抓手。

這項(xiàng)技術(shù)的突破，能推動(dòng)自動(dòng)駕駛安全測(cè)試更全面、更精準(zhǔn)，為行業(yè)健康發(fā)展筑牢防線，

隨著技術(shù)不斷落地，未來(lái)的智能出行將更值得期待。