2026年5月，复旦大学可信具身智能研究院与上海交大团队在CVPR 2026上发表论文《Spatial Retrieval Augmented Autonomous Driving》，提出为自动驾驶系统引入“空间记忆”的新方法。研究通过结合车辆GPS和位姿信息，检索当前位置的街景图、卫星图等地理图像，并将其与车载传感器数据融合，增强道路结构理解能力。实验表明，该方法在静态任务（如在线建图、占用预测）中表现显著提升，例如MapTR的mAP从50.3提升至61.2，但在动态目标检测中帮助有限。研究还设计了可靠性估计模块，解决地理图像可能过时或错位的问题。这一成果标志着自动驾驶从单纯依赖实时感知转向“实时感知+历史地理记忆”结合的新范式，为复杂场景下的安全性提供重要补充。