arXiv cs.AI@Abhinaw Priyadershi, Jelena Frtunikj精选58该研究系统评估了自动驾驶视觉-语言-动作模型（VLA）在传感器退化下的鲁棒性，对Alpamayo R1（10B参数）在1996个场景中施加8种扰动（高斯噪声、光照极端、雾霾），进行约18000次推理测试。结果发现，因果链（CoC）解释的一致性高精度指示轨迹可靠性：扰动后CoC变化时，轨迹偏差飙升5.3倍（21.8米 vs 4.1米），相关系数达0.99。启用CoC生成平均提升轨迹精度11.8%（p<0.0001）。研究建议将推理一致性作为规划安全定量代理，推动基于推理的运行时监控。论文自动驾驶VLA推理鲁棒性因果链传感器扰动推荐理由：自动驾驶安全团队终于有了可量化的推理可靠性指标——CoC一致性比直接测轨迹更早暴露风险，做VLA部署或安全验证的开发者值得关注这个监控思路。