迈向面向汽车系统的安全合规 Transformer 架构
软件工程
2026-01-28 v1
摘要
基于 Transformer 的架构在视觉和语言任务中展现出了卓越的性能，但对安全关键应用构成了独特的挑战。本文提出了一个从安全视角将 Transformer 集成到汽车系统中的概念框架。我们概述了多模态基础模型（Foundation Models）如何利用传感器多样性和冗余来提高容错能力和鲁棒性。我们提出的架构结合了多个独立的特定模态编码器，将其表示融合到一个共享的潜在空间中，以在某种模态退化时支持故障运行行为。我们演示了如何融合不同的输入模态以保持一致的场景理解。通过在表示层面结构性地嵌入冗余和多样性，该方法弥合了现代深度学习与既有功能安全实践之间的差距，为自动驾驶中可认证的 AI 系统铺平了道路。
引用
@article{arxiv.2601.18850,
title = {Towards Safety-Compliant Transformer Architectures for Automotive Systems},
author = {Sven Kirchner and Nils Purschke and Chengdong Wu and Alois Knoll},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.18850},
year = {2026}
}