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1. Occupancy Network：汽车的“三维扫雷”能力
核心逻辑：把周围环境切成小方块（体素），每个方块标注“有障碍物”或“没障碍物”。
• 传统感知的痛点：
传统方法像用“框子”套物体（如车、人），但遇到翻倒的卡车、地锁、垃圾堆等不规则物体就失效。
• Occupancy的突破：
不管障碍物是什么，只要占用了空间就标记为危险。比如：
• 翻倒的公交车：特斯拉用Occupancy识别车头和车尾的运动状态（蓝色体素动，红色体素静）。
• 地锁：小米方案通过三维体素区分地锁开/关状态，避免BEV视角下高度信息丢失的问题。
通俗比喻：
像玩《我的世界》游戏，把世界切成小方块，车能“看到”每个方块是否被占据，哪怕是一堆形状乱七八糟的石头。
2. 端到端架构：让车像人类一样“凭直觉开车”
核心逻辑：从摄像头/雷达输入到方向盘/刹车输出，全交给一个“大脑”（AI模型）处理，省去中间步骤。
• 传统模块化架构：
分步骤处理：摄像头→识别物体→预测轨迹→规划路线→控制方向盘。就像工厂流水线，步骤多、耗时长。
• 端到端的优势：
• 更高效：特斯拉FSD V12用端到端模型，决策速度比Waymo快40%。
• 更灵活：遇到“鬼探头”，模型直接综合视觉和运动趋势决策，无需依赖预设规则。
通俗比喻：
传统方法像新手司机：先看后视镜→再看仪表盘→再打方向盘；端到端像老司机：眼睛看到路况，手脚直接反应。
3. 两者的关系：Occupancy是地基，端到端是建筑
• Occupancy为端到端提供“三维地图”：
端到端模型需要知道哪里有障碍物，Occupancy提供精确的3D空间占用信息。比如小米HAD用Occupancy生成动态环境模型，再让端到端模型规划路径。
• 端到端让Occupancy更智能：
传统Occupancy只标记障碍物位置，端到端模型还能预测障碍物运动趋势（比如行人下一秒会不会闯进车道）。
通俗总结：
Occupancy让车“看清世界”，端到端让车“思考如何行动”，两者结合才能实现真正的自动驾驶。
4. 未来趋势：成本与算力的博弈
• Occupancy的挑战：
计算三维体素需要大量算力，相当于同时播放100部4K电影。小米通过“超分矢量算法”压缩体素尺寸，成本降至激光雷达方案的1/10。
• 端到端的瓶颈：
需要海量数据训练，比如特斯拉用数百万辆车的影子模式收集数据，小公司难以复制。
行业共识：到2030年，Occupancy+端到端将成为L4级自动驾驶的标配，而传统感知模块将退化为备用系统。