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破解自动驾驶感知困局:神经网络架构搜索的实战演进

在自动驾驶技术迭代的关键期,感知系统的性能突破成为行业突围的核心战场。传统手工设计神经网络架构的局限性在复杂城市场景中暴露无遗:模型参数量与推理速度的失衡、多传感器融合的效率瓶颈、极端天气下的识别衰减等问题,迫使行业寻求更智能的架构生成方案。本文深入剖析神经网络架构搜索(NAS)在自动驾驶感知系统中