摘要
生成安全关键驾驶场景需理解危险交互成因，而非单纯制造碰撞。现有方法缺乏对交互依赖的显式建模。本文提出 CounterScene 框架，赋予闭环生成式 BEV 世界模型结构化反事实推理能力。通过因果对抗智能体识别定位关键主体，利用因果交互图显式建模动态依赖，并执行阶段自适应反事实引导，在移除安全边际的同时让风险通过自然交互传播。实验表明，该方法在保持高轨迹真实性的同时显著提升了对抗有效性。
AI 推荐理由
论文核心提出反事实因果推理框架，用于生成安全关键场景，深度依赖推理机制。
研究机构
腾讯智能
King's College London
清华大学
香港大学
论文信息