《人工智能通识系列》第二期：感知、规划、控制

BiFPN技术：双向网络就是把这些不同层之间的信息拉通、融合。比如前面几层分析画面的某个阴影“感觉这像一辆车”，但不确定；后面几层通过语义判断确认这就是辆车，双向网络就会把这个结论传回到上一层，增强上一层的识别准确性。

鸟瞰图（BEV）：鸟瞰图就是把8个摄像头看到的画面拼成一张从空中俯视的平面图，就像给车装了个“上帝视角”，方便理解四周布局。

Transformer：负责建立画面中各个物体之间的联系。比如说，前面那辆卡车被树挡住了部分镜头，但系统依然能根据上下文“猜”到它还在那里

占用网络：把二维地图“升维”，变成真正的三维建模；把车辆周围的空间切成一个个立体小方块，叫体素，然后逐一判断“这个方块有没有被占用”。

NeRFs：跟占用网络形成双重验证，确保环境感知不会出错；就算下大雾、摄像头看不清，系统还能调用之前记录下的3D模型来维持安全驾驶。