感知算法 的十年（2015–2025），是从“识别图片里的框”向“重建三维物理世界”的跨越。

这十年的核心演进逻辑可以概括为：从 2D 到 3D，从局部到全局，从“认出物体”到“理解空间”。

一、 核心算法架构的三代进化

1. 2D 卷积时代 (2015–2018) —— “图像层面的识别”

• 主流技术： CNN（卷积神经网络），如 YOLO 系列、Faster R-CNN。
• 感知范式： 算法在单帧图像上通过 2D 矩形框画出车辆、行人。
• 痛点： * 深度缺失： 2D 框无法准确给出物体的真实 3D 位置。
• 后融合难题： 多个摄像头的感知结果在后处理阶段进行硬拼接，经常出现“物体在画面交界处重影或消失”的现象。

2. BEV 与多模态融合时代 (2019–2022) —— “统一视角的重建”

• 里程碑： 特斯拉在 2021 年 AI Day 普及了 BEV（鸟瞰图） 架构。

• 技术突破：

• 特征转换 (View Transformer)： 通过 LSS 或 Transformer 将多个摄像头的 2D 图像特征直接投影到统一的 3D 俯视图空间。

• 时序融合： 算法开始记忆“过去几帧发生了什么”，从而能计算物体的速度、加速度，并解决临时遮挡问题。

• 意义： 感知不再是画框，而是构建了一张实时的、围绕车辆的动态小地图。

3. 占用网络与生成式时代 (2023–2025) —— “空间的几何理解”

• 主流技术： Occupancy Network（占用网络 / 占据栅格）。
• 前沿特征：
• 通用障碍物避障： 2025 年的算法不再纠结“前方是什么”，而是判断“前方 坐标的立方体（Voxel）是否被占用”。这解决了识别不出侧翻车辆、散落纸箱等异形物体的问题。
• VLM（视觉语言模型）增强： 引入大模型能力，使车能“读懂”路牌上的文字提示或理解交通警察的手势意图。

二、 核心维度十年对比表 (2015 vs 2025)

三、 2025 年的技术巅峰：通感一体与具身智能

在 2025 年，感知算法已经演进为**“全时空可信感知系统”**：

1. 神经场景重建 (Neural Reconstruction)： 2025 年的感知算法结合了 NeRF（神经辐射场）。车辆在行驶过程中不仅在“看”，还在实时“建模”。回传的视频可以自动转化为 3D 数字孪生，用于算法的离线自动化训练。
2. eBPF 穿透式数据流监控：
   由于感知模型变得极其巨大，2025 年的架构引入了 eBPF 监控。它在内核层实时跟踪“原始视频输入 神经网络推理 物体坐标输出”的全链路延迟。如果因为显存抖动导致感知帧率下降，eBPF 会即刻触发冗余的安全策略。
3. 弱势群体（VRU）深度保护： 感知算法现在能精细化识别行人的骨架姿态。通过分析路边行人的重心变化，2025 年的系统能提前 预判行人是否有横穿马路的冲动。

四、 总结：从“看见”到“认知”

过去十年的演进，是将感知算法从**“找不同”的视觉游戏打造成了机器人的“生物感官”**。

• 2015 年： 算法在告诉计算机“这张图里有个像素点像车”。
• 2025 年： 算法在告诉车辆“你面前 5 米处有一个占据 空间、正以 移动的非刚性障碍物”。