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自动驾驶的理论突破说来就来了
现在的自动驾驶方案，不管是纯视觉还是激光雷达融合，本质上都在用'堆传感器'的方式换可靠性——多装几个摄像头、多几颗雷达，靠冗余来弥补算法在感知边界上的不确定性。这其实和二十多年前做工程项目的思路很像，硬件不够就堆料，成本下不来，系统复杂度也压不住。
王虹的成果-三维挂谷猜想，恰恰从数学层面给出了一个硬约束：在三维空间里，多角度采样重建物体存在一个理论下限，低于这个下限，信息必然缺失。反过来说，只要采样方案满足这个数学条件，用更少的传感器就能达到同样甚至更好的感知精度。
这意味着自动驾驶的硬件架构可能迎来一次根本性的简化——不是靠堆料，而是靠数学上的最优采样策略，用更精简的传感器布局实现同等可靠性。对车企来说，这直接关系到BOM成本和系统复杂度，也关系到能不能真正大规模量产L4。
最后编辑于 · 昨天07:47
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