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自动驾驶是集感知、决策、交互于一体的技术。环境感知能力作为自动驾驶的第一个环节，是车辆与环境交互的纽带。通过"摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达"等各类传感器设备，感知环境的手段日趋多元化。同时，在平台层面感知决策处理能力的提升，平台算力和感知算法的效率提升和创新，也成为了车企发展智能驾驶能力的关键。

NuScenes挑战赛，作为检验感知算法在自动驾驶领域相关任务性能的试金石，自数据集公开以来，吸引了来自全球各地的研究团队的结果提交。

在最新一期所公布的竞赛测评榜单中，全球领先级AI算力基础设施提供商----浪潮信息凭借Inspur-DABNeT4D登顶自动驾驶数据集NuScenes 纯视觉3D目标检测任务榜单，并将关键性指标NuScenes Detection Score（NDS）提高至62.4% 。

除传统的自动驾驶创业公司和造车企业之外，人工智能平台厂商、算力厂商也开始逐步关注和投入自动驾驶的技术研发。那么，未来自动驾驶感知技术究迈向如何的路径发展，逐步实现大规模的量产落地？

本文试图从浪潮信息在NuScenes榜单上的感知模型解读出发，来一窥自动驾驶的感知技术发展。

从自动驾驶的分级来看，当前的自动驾驶技术，隐隐可以看出2个流派，一个是以直接实现L4级自动驾驶为目标的激进派，一个是从L2级辅助驾驶开始，逐步提升自动驾驶等级的渐进派。但无论是L2级的辅助驾驶还是L4级的自动驾驶，从整体架构上看，都可以大致分为感知、决策和控制3部分。感知是自动驾驶汽车的眼睛，和人类的眼睛为大脑提供了70%以上的信息类似，感知系统也为自动驾驶车辆提供了车辆外部环境信息输入。自动驾驶的感知依赖于各种车载传感器的信息输入，包括摄像头、超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达等。其中最核心的就是摄像头和激光雷达。

图 1（上）：自动驾驶架构组成 。图 2（下）：3D目标检测示意图， 3D目标被定义为一个长方体，(x,y,z)是长方体的中心坐标，（l,w,h）是长宽高信息，θ是航向角，比如长方体在地平面的偏航角，class是3D目标的类别。vx、vy描述3D目标在地面上沿x轴和y轴方向的速度。

关键词： 激光雷达 浪潮信息 目标检测 可以看出 创业公司