导读：

自动驾驶技术的发展正朝着端到端的方向迈进，这一趋势强调了对精确三维信息的需求，使得实现高精度的三维感知变得至关重要。在探索三维感知的技术路径时，我们发现它大致分为两大类：稠密算法与稀疏算法。

稠密算法与稀疏算法概览

在稠密算法领域，通过点云转换和多视图立体视觉等手段，我们能够获取场景中每个点的深度信息，以此来更加精确地描绘出环境中的物体。其中，近年来备受瞩目的BEV感知技术就是一个典型的例子，它将多传感器数据从图像空间转换至BEV空间，实现了从稠密特征到稠密特征的重组。当前，BEV技术已经在行业内外获得了广泛的认可与应用。

然而，稠密算法也面临着挑战，如庞大的数据量要求高效的处理与存储方法，以提升计算效率和减少内存占用。同时，考虑到多传感器数据的复杂性，需要优化计算方法与平台，以满足实时性的需求。值得注意的是，在实际应用中，自动驾驶系统的计算目标通常分布在空间上的稀疏区域，这意味着在稠密算法中，大量计算资源被浪费。

稀疏感知算法的效率提升

与此相对，稀疏感知算法通过减少查询数量和降低特征交互量，显著提高了计算速度与存储需求，从而增强了感知模型的计算效率和系统性能。特别在从二维到三维的转换效率以及远距离感知方面，基于稀疏算法的解决方案展现出了一定的优势，这也是当前行业积极探索的方向。

地平线Sparse4D技术亮点

近期，地平线发布了一系列关于稀疏感知方案的创新工作，如Sparse4D v1 & v2。这些工作从查询构建、特征采样、特征融合以及时序融合等多个角度提升了模型的感知效果。在nuScenes检测任务中，Sparse4D取得了卓越成果，超越了VideoBEV、SOLOFusion和StreamPETR等算法，展示了其在性能上的领先地位。

了解Sparse4D的深度探讨

为了让您深入了解Sparse4D的奥秘，地平线与智猩猩共同筹划了一场专题直播活动。主讲人林天威，地平线的感知算法工程师，将为您详细介绍3D感知的研究背景与现状，深入解析稀疏通用感知架构，并重点讲解长时序稀疏化3D目标检测算法Sparse4D v1 & v2的相关工作。此外，他还将会分享稀疏感知新范式的未来发展趋势。

直播预告：

• 主题：面向端到端自动驾驶的稀疏感知通用架构探索
• 提纲：
  • 3D感知研究背景与现状
  • 稀疏通用感知架构解析
  • 长时序稀疏化3D目标检测算法Sparse4D v1 & v2
  • 稀疏感知新范式的未来探索方向
• 主讲人：林天威，地平线感知算法工程师，专注于端到端自动驾驶、生成模型与视频时序理解领域的研究。
• 直播时间：10月18日19:00
• 直播地点：智猩猩直播间

这场直播不仅是一次技术知识的分享，更是深入探讨自动驾驶领域前沿技术的机会，期待您的参与！