在自动驾驶技术从实验室走向量产落地的关键阶段，感知系统的技术路线之争始终是行业焦点。传统基于摄像头+雷达的多传感器融合方案，在复杂场景下暴露出空间坐标系不统一、时序信息利用不足等根本性缺陷。BEV（Bird's Eye...
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自动驾驶感知革命：揭秘SAM分割模型如何突破复杂场景理解瓶颈
在自动驾驶技术迭代的关键期，感知系统的突破性进展正引发行业质变。传统视觉算法在复杂道路场景中频繁失效的困境，随着SAM（Segment Anything Model）分割模型的深度应用迎来转机。这项源自前沿实验室的图像理解技术，正在重新定义自动驾驶的环境感知范式。 ...
突破视觉极限：Transformer重构自动驾驶感知的五大关键技术
在自动驾驶技术演进的浪潮中，感知系统始终扮演着"数字视网膜"的核心角色。传统基于卷积神经网络（CNN）的感知架构在面对复杂城市场景时，频繁遭遇长距离依赖建模困难、多传感器融合效率低下、动态目标预测失准等瓶颈问题。Transformer架构的横空出世，为突破这些技术困境提供了全新的解决路径。本文将从技