中国自动驾驶的渗透率和商业化步伐正在飞速加速，感知系统作为实现高阶自动驾驶的关键技术之一，已经引起了行业的广泛关注，并成为衡量自动驾驶企业技术竞争力的核心战场。仙途智能，作为无人驾驶商业化的领先企业，深耕自动驾驶领域，凭借全栈自研的无人驾驶技术栈以及在乘用车、商用车以及垂直场景的深厚积累和场景拓展，形成了完整、成熟的技术体系。

其中，感知技术是自动驾驶车辆实现安全、高效运行的关键。
仙途智能自主研发了业内领先的BEV多任务感知模块，该模块具有多任务、多模态、跨时序等特点，能够应对复杂场景下的感知挑战。
针对环卫场景的特色和作业需求，仙途智能的BEV感知系统进一步扩展了感知能力，形成了多项独特的技术特点。

针对环卫场景中常见的低矮障碍物，如水管、石块、倒地的铁铲等，仙途智能设计了一套以视觉为主、激光为辅的、结合2D+3D的多传感器检测方案。
通过引入对障碍物的属性预测和occupancy预测，结合垃圾检测技术，能够准确预估障碍物的尺寸、高度等关键参数，从而有效辅助决策系统判断是否需要绕行或进行清洁作业。

在复杂道路状况下，仙途智能的BEV感知系统也表现出强大的性能。
在交通拥堵、人车混行的环境下，该系统能够稳定检测出车辆周围的障碍物、行人、自行车等目标，并进行精准的位置和速度预测。
这一能力为自动驾驶车辆在行驶作业中提供了全方位、360度的精准感知。

仙途智能还在BEV网络中引入了BEV路沿检测任务，通过深度学习网络提取图像与激光雷达对应的特征，实现对不同形状路沿的准确识别。
同时，该系统还结合了多帧结果进行滤波，提升了结果的稳定性。
这些技术特点使得仙途智能的自动驾驶车辆能够精准识别并追踪路沿的精确位置和形状，确保清扫作业的准确性和安全性。

除了以上技术特点，仙途智能的BEV感知系统还通过多模态的点云语义分割技术，有效识别并剔除由水雾产生的噪点，降低了恶劣天气和洒水作业对自动驾驶车辆感知精度的影响。

在推动自动驾驶技术迭代方面，仙途智能构建了高效数据闭环，基于全球累计行驶超过1300万公里的海量数据，通过数据挖掘、自动标注、2D数据仿真和3D数据仿真等技术手段，实现自动驾驶技术的快速迭代和降本增效。

针对数据标注这一关键环节，仙途智能研发了基于BEV多模态的自动标注系统，成倍提升了标注效率，大大缩短了模型迭代周期，显著降低标注成本。
仙途智能还通过大模型进行长尾场景数据挖掘，提高了挖掘长尾场景的效率。

仙途智能在自动感知系统领域取得了一系列技术革新和应用实例。
通过坚持软硬结合的技术路径，积极探索感知技术应用场景，仙途智能将不断推动自动驾驶技术革新，助力自动驾驶商业化落地。
未来，仙途智能将继续聚焦自动驾驶商业化落地，为自动驾驶行业的发展做出更大的贡献。

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