RT-SAFE 基准：8 个前沿 VLM 94.1% 到达目标，仅 0.7% 全程无安全事件
Lianhuiq · x · 2026-10-06
新发布的 RT-SAFE 基准提出：真实世界不会停下来等智能体思考，安全评测必须在「世界持续运动」中进行。基准在 Unreal Engine 渲染的动态 NYC 场景中，要求具身智能体沿人行道和斑马线导航到目的地，同时评测者持续记录规划期间的「被动碰撞」和执行后的主动碰撞、危险交互与交通违规。
- 规模：5 张城市地图、36 条导航路线、16 个可用动作
- 评测对象：8 个前沿 VLM
- 结果：94.1% 能到达目标，但只有 0.7% 全程没有触发任何安全事件
这揭示了当前视觉语言模型在动态环境中的「能到达但不够安全」的巨大落差。
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