港科大等开源Robust-R1多模态大模型：创新“退化感知推理”技术，解决真实场景视觉退化难题

香港科技大学与西北工业大学等研究团队近日开源了多模态大模型Robust-R1，该成果通过创新性“退化感知推理”技术，有效解决了视觉大模型在真实场景中因图像模糊、噪声、遮挡等退化现象导致的性能崩溃问题。相关论文已被AAAI 2026接收为Oral报告，标志着多模态AI鲁棒性研究取得重要突破。

真实世界挑战与现有局限
当前GPT-4V、Qwen-VL等先进模型在实验室环境表现优异，但面对雨滴模糊的车窗、低质量监控画面或医疗影像噪声时，常产生错误判断。传统方法依赖对抗训练等“隐式适应”策略，仅能被动抵抗特定干扰，无法理解退化本质，泛化能力受限且决策过程缺乏可解释性。

技术突破：从抵抗到诊断
Robust-R1首创结构化三阶段推理框架：
1. 退化参数感知：量化识别输入图像的退化类型（如运动模糊、镜头光斑）及强度；
2. 语义影响分析：评估退化对关键视觉特征的影响程度；
3. 自适应推理修正：动态调整特征提取与推理路径，实现精准语义恢复。

实验显示，该方法在ImageNet-C、COCO-C等权威退化基准测试中，相较基线模型保持高质量输出的同时，鲁棒性提升达47%。开源资源包含完整代码、预训练模型及诊断数据集，已部署Hugging Face平台供工业界验证。

产业应用前景
该技术有望突破自动驾驶、医疗影像分析、安防监控等领域的关键瓶颈。例如在暴雨天气的自动驾驶场景中，系统可主动识别挡风玻璃雨滴造成的视觉干扰，针对性增强交通标志识别能力。团队表示将持续优化退化诊断粒度，并探索跨模态退化推理的通用解决方案。