构建国际评测数据集，解决动态目标检测、跟踪与深度生成中的可靠性难题
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传感器物理AI模型方向：研究面向自动驾驶的传感器物理机理建模，探索将物理先验与深度学习融合的仿真与数据生成方法，提升感知系统在极端、长尾场景下的鲁棒性与泛化能力。
感知可解释性方向：聚焦于自动驾驶感知模型（如目标检测、分割、跟踪）的内在决策机理研究，实现模型预测结果的可追溯与可信赖，为系统安全验证与算法优化提供理论依据。
隐空间世界模型方向：致力于构建与优化自动驾驶的隐空间世界模型，研究从高维观测到紧凑状态表示的压缩、预测与生成方法，为实现高效的环境仿真、风险预测与闭环策略进化提供核心基础。