自动驾驶汽车依赖先进的计算机视觉系统来感知并理解其周围环境，从而做出安全、实时的决策。这些系统结合了图像识别、目标检测、深度估计和轨迹预测等多种技术。
核心视觉任务
- 道路检测：识别车道线、边缘和交通标识。
- 障碍识别：检测行人、车辆、动物等动态目标。
- 场景理解：构建高精地图并判断交通场景动态。
AI 模型的作用
卷积神经网络（CNN）和 Transformer 架构被广泛用于图像分析任务，通过多传感器融合技术（如激光雷达+视觉）提升准确性与鲁棒性。
面临的技术挑战
计算资源、数据不平衡、极端天气识别能力以及少量样本下的泛化能力，仍是当前自动驾驶系统的研究热点。
行业前景
随着算法与硬件的发展，视觉系统将成为 L4 级及以上自动驾驶的关键组成。未来，我们将见证更安全、高效、协作性的无人驾驶生态系统的诞生。
