评测与基准arXiv 2609.26618
NavSafe-∞：在真实感环境中评测闭环驾驶安全
提出闭环基准 NAVSAFE-∞，评测端到端驾驶策略的安全关键事件表现
- arXiv
- 2609.26618
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 具身与机器人
- 测试
- Human Driver Reference、PDM-Closed、LTF 等 15 个
摘要写真事件级闭环基准显示开环高分不能稳定变成闭环安全。
NAVSAFE-∞ 用写真、事件级闭环仿真检查端到端驾驶策略的安全，而不是只看开环轨迹分数。
全部论文
另有 524 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
- 其他arXiv 2609.13642
当合规数据伪装成评测：部署后 AI 系统的测量效度问题
提出评估合同，检验合规监测数据能否支持部署系统的比较主张
- arXiv
- 2609.13642
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 具身与机器人
摘要比较主张要先对齐能力、结果、暴露、领域、采集和对照。
作者给出的是评测效度立场：部署后的运行数据要支持比较主张，必须先写明测量与主张如何对齐。
- 评测与基准arXiv 2609.21223
SafeStage：按执行前中后三阶段评测视觉语言机器人操作安全
提出 SafeStage，分执行前中后评测视觉语言机器人操作安全
- arXiv
- 2609.21223
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 具身与机器人
- 测试
- π0.5、GR00T N1.7、DreamZero 等 4 个
- 其他arXiv 2609.17247
DriveMCP：面向高级驾驶辅助系统的智能体 AI 框架
提出 DriveMCP 框架，将感知、交规检索与 RSS 仲裁接成可审计驾驶辅助
- arXiv
- 2609.17247
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 具身与机器人
- 测试
- DriveLM
摘要DriveMCP 用可审计专家工具和 RSS/TTC 仲裁做驾驶辅助，作者称违章与超速低于三个 VLM 基线。
DriveMCP 是面向高级驾驶辅助的模块化智能体框架，把感知、合规、车辆状态和安全仲裁拆开并留下审计轨迹。
已经到底了