本文研究了自动驾驶系统中基于人工智能的算法，探讨了人工智能模型在复杂环境中的作用和挑战。提出了培训方法，如确定性报告架构和多样性训练数据，以减少风险。讨论了现有方法的适用性和局限性，并提出了提高自动驾驶车辆中人工智能算法安全性和可靠性的潜在改进措施。

本文提出了一种提高图对比学习鲁棒性的框架，引入了新技术RES来确保模型鲁棒性，并提出了有效的培训方法。实验证明该方法有效提高了GCL的鲁棒性。