RT-Safe 发布实时具身智能体安全基准
原文标题：RT-Safe: Benchmarking Agent Safety in Real-Time Embodied Environment
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研究者提出 RT-SAFE，一个模拟城市环境下的具身智能体安全评测基准，允许世界在推理与执行过程中持续演化。测试 8 个视觉语言模型发现，任务完成率虽高达 94.1%，但实时执行使碰撞率增加 12.3 倍，最难场景仅 0.7% 无安全事故完成。该基准还可支持离线强化学习训练以降低碰撞率。
- 问题
- 具身智能体在实时约束下的安全性缺乏评测，推理延迟本身可能制造危险。
- 方法
- 提出模拟城市基准RT-SAFE，让世界在推理与执行期间持续演化，结合移动行人、环境危险与交通规则。
- 结果
- 8个VLM任务完成率最高94.1%，但实时执行使碰撞率增加12.3倍，最难场景仅0.7%无安全事故完成。
- 影响
- 说明任务成功率会掩盖安全失败，具身产品需把决策延迟纳入安全指标，并可用该基准做离线RL训练降碰撞。
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