点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号戳我->领取自动驾驶近15个方向学习路线欢迎添加小助理微信AIDriver004，加入我们的技术交流群>>点击进入→自动驾驶之心『BEV感知』技术交流群论文作者|Chenxing Jiang编辑 | 3D视觉之心不降低算力，再酷炫也没用现有稠密建图主要分为显示和隐式。前者得益于物理意义，易于优化而快速处理速度快，但需要大量内存处理高分...

将基于深度学习训练框架已经训练好的模型，部署到服务器或者车载芯片端时，模型需要进行转化，然后根据不同的平台进行选择部署方案。部署自动驾驶深度学习模型的挑战在于：硬件算力和优化技术，实施性与效率要求，安全性和可升级性等。研梦非凡《自动驾驶系列——自动驾驶模型部署》直播课将在4月2日带大家一起学习14个自动驾驶模型部署知识点➕TensorRT部署模型（这个技术的速度相比Python实现的版本快了20多

这场路线之争的本质，并非技术对错的判定，而是行业在 “当下可行性” 与 “未来可能性” 之间的理性选择 —— 随着算力成本的降低与模型效率的提升，语言模型的抽象优势很可能终将跨越算力消耗的门槛，成为高阶自动驾驶的核心支柱。而 VLA 则遵循 “具身智能” 的认知逻辑，将视觉编码器提取的环境特征（如道路标线、行人状态）转化为 “视觉 Token”，再与语言模型的语义知识进行对齐融合 —— 例如将 “

作者|一介书生 编辑| 自动驾驶之星点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号戳我-> 领取自动驾驶近15个方向学习路线>>点击进入→自动驾驶之心『BEV感知』技术交流群本文只做学术分享，如有侵权，联系删文车端感知算法变迁图1: 车端感知算法的变迁FastBEV的目标是面向于实时的车端的一个BEV环视的感知芯片。它的一个特点是一个中低算力友好的实现方案。如图1所示自动驾驶感...

所以基于第三章SLAM的重建输出，我们就可以得到全局clip的道路信息，进而基于重建图的得到静态元素的自动化标注结果。相比于车端的感知算法，自动标注系统更像是一个不同模块组成的系统， 充分利用离线的算力和时序信息，才能得到更好的感知结果， 实际落地的时候，对于工程师的能力要求上了一个档次，想要把这些大模型大系统玩转的好和高效，也是非常不容易的。：自动驾驶量产算法功能验证可行后，下一步就需要推进场景

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号戳我->领取自动驾驶近15个方向学习路线>>点击进入→自动驾驶之心『星球vip』交流群年前有星友接到了一个新活，团队要做去高精地图的城区NOA，算力要求还不能高，真的是既要又要了，没办法，这么卷的市场下，做出高性价比的方案才能活下去。他觉得无从下手，很多问题搜不到答案，对这块还是一脸懵的状态，正好我们邀请了一个无图感知方向的专家来做了一场.

动作）端到端大模型，将视觉和语言能力深度耦合，进一步提升模型的多模态推理能力，并有望显著降低人工接管率。理想的应用场景主要以家庭高速游览为主，也在测试城市道路自动辅助驾驶，其特点是注重安全性（大量冗余传感和算力备份）以及逐步向大模型方向发展。“快慢双系统”策略，使用端到端网络负责低延迟的实时控制（快系统），同时引入视觉语言大模型增强对复杂场景的理解（慢系统）。总体来看，小鹏的特点是重硬件投入（多模

从早期基于规则的模块化设计，到BEV+Occupancy的空间感知，最终迈向端到端神经网络，特斯拉始终致力于让AI更像人类一样“思考”和驾驶。从最开始基于规则的 “if-else” 到现在 VLA、 World Model，从封闭的测试场景到现在马路上随处可见的“智驾小蓝灯”，每一次技术的跃迁都离不开每个企业，每个工程师的努力。36 年过去，自动驾驶技术正在重塑我们的出行方式，我们已能把更高的算力

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号戳我->领取自动驾驶近15个方向学习路线蛇年开年王炸，各家都在卷端到端、世界模型和大模型。高阶L3智驾正在飞速迭代，城市NOA全国都能开飞速普及；端到端、多模态大模型、世界模型、3DGS等技术关键词持续霸榜；数据闭环、仿真闭环、快慢双系统等仍然是当下各大公司的发力的着力点；”智驾平权“越来越下沉，高价位和高算力旗舰车型纷纷“挤上”端到端；当然也有令人.

大模型、VLA、端到端、数据闭环、自动标注、BEV、Occupancy、多模态融合感知、传感器标定、3DGS、世界模型、在线地图、轨迹预测、规划控制。，世界模型提供的仿真环境、3D资产构建多样化的场景、SimAgents做交互式行为建模、奖励模型准确的反馈泛化能力、GPU工程加速推理。回顾了理想汽车智能驾驶的发展路线，从规则时代的轻图和无图，再到基于AI的E2E+VLM快慢双系统和VLA，目前已经