标签： 纯视觉自动驾驶

自动驾驶技术的快速发展对感知系统提出了极高要求。在复杂道路场景中，单模态传感器存在先天缺陷：摄像头易受光照干扰，激光雷达在雨雾天气性能下降，毫米波雷达的空间分辨率有限。行业领先企业近三年的测试数据显示，单纯依赖视觉的感知系统在极端天气下的误检率高达32%，而融合多模态数据的系统可将误检率控制在5%以

在自动驾驶技术演进的第七个技术周期，实时决策系统与边缘计算的融合正在引发一场静默的革命。据国际汽车工程师学会最新研究数据显示，L4级自动驾驶车辆每公里产生的决策数据量已达3.2TB，这对传统云计算架构提出了根本性挑战。当车辆以120km/h行驶时，从传感器数据采集到完成决策的允许时延仅为28毫秒——

在自动驾驶技术迭代进程中，数据标注成本犹如悬在行业头上的达摩克利斯之剑。某头部自动驾驶公司披露的财报显示，其2022年数据标注开支高达2.3亿美元，占研发总投入的38%。更严峻的是，城市复杂场景的标注成本较常规场景高出17倍，而这类场景的标注需求正以年均210%的速度增长。这种背景下，自监督学习技术