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如何有效提升自动驾驶模型在复杂环境下的稳健性，一直是自动驾驶算法落地过程所要面临的关键问题之一。

复杂动态驾驶环境为自动驾驶模型引入了许多不确定性，环境噪声，对抗性输入等攻击严重影响自动驾驶系统多个任务的稳健性。本次论坛旨在深入讨论模型设计，外部先验知识引入等途径，驱使AI能够学习并再现人类面临复杂环境下的学习和避险能力，为各种车辆构建具备鲁棒性模型。从而显著提升针对自动驾驶算法处理罕见和复杂场景能力的鲁棒性

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