钛媒体 App 2 月 21 日消息，清华大学智能产业研究院 AIR 团队于 2026 年 2 月发表在《npj Artificial Intelligence》的研究《驾驶任务中的人类与算法视觉注意力》，以自动驾驶这一安全关键领域为载体，首次通过 " 人类眼动追踪实验 + 算法对比验证 " 的双轨设计，系统性拆解了人类与算法视觉注意力的本质差异。其核心价值在于提出人类驾驶注意力的三阶段量化划分框架，并证实：算法视觉理解的核心缺陷是缺乏 " 语义显著性提取能力 "，而融入人类检查阶段的语义注意力，能以经济高效的方式填补专业算法的 " 语义鸿沟 " 与大模型的 " 接地鸿沟 "，无需依赖大规模预训练。（广角观察）