2022年5月21日，由盖世大学堂主办的 “BEV感知-自动驾驶感知新范式” 培训在上海成功举办。本次培训有相关研发经理、项目经理、产品开发总监；工程师、算法工程师、技术副总等近30人参与。

本次负责培训的老师是某人工智能公司研发负责人，有着8年3D视觉方向的研发经验，参与并主导3D视觉项目以及BEV感知及真值系统的搭建。


(资料图片仅供参考)

什么是BEV感知？

BEV感知是指对电动汽车（Battery Electric Vehicle，简称BEV）的感知和识别能力。随着电动汽车的普及，越来越多的人需要能够识别电动汽车，并对其进行有效的交互和管理。BEV感知技术可以通过识别车辆的特征，如车型、颜色、车牌等信息，来对电动汽车进行识别和跟踪。同时，BEV感知还可以通过感知车辆的状态和行驶轨迹等信息，来实现对电动汽车的精准管理和控制，提高道路交通的安全性和效率。

BEV感知的发展趋势

BEV感知技术是电动汽车领域的一个重要研究方向，目前已经取得了一定的进展。未来的BEV感知系统将会集成更多的传感器和监测设备，例如摄像头、雷达、激光雷达等，以获取更全面、更准确的车辆数据。同时，系统也需要将这些数据进行融合和处理，以提高数据的可靠性和精度；也将会应用更多的人工智能技术，例如机器学习、深度学习等，以提高系统的智能化程度和自适应能力。通过对驾驶员的行为和驾驶环境等因素进行分析和学习，系统可以更好地适应不同的驾驶场景和需求；同时，将会应用更多的无线通信技术，例如5G、车联网等，以实现车辆之间的信息共享和协同。通过与其他车辆、基础设施和云端服务进行通信，系统可以获取更多的实时数据和信息，从而提高驾驶的安全性和舒适性；最后，将会应用更多的智能化交互界面，例如语音识别、手势识别等，以提高驾驶员的交互体验和操作便捷性。驾驶员可以通过语音或手势等方式与系统进行交互，从而更方便地获取车辆信息和控制车辆性能。

面临的挑战

BEV感知是实现自动驾驶技术的关键技术之一，但该技术面临着多方面的挑战。首先，BEV感知需要高精度、高可靠性的传感器和算法，以确保对车辆周围环境的准确感知，从而保证行驶安全。其次，该技术需要大量的传感器和计算资源，以及复杂的算法来实现，这会增加系统的成本和复杂性。此外，不同的汽车厂商和技术提供商可能采用不同的传感器和算法，这会导致BEV感知系统的多样性和标准化方面的挑战。同时，车辆周围的环境可能会发生变化，如天气、光照、路况等，这会影响BEV感知系统的准确度和可靠性。最后，BEV感知系统需要采集车辆周围的信息，这可能会涉及到隐私和安全方面的问题，如信息泄露、黑客攻击等。因此，BEV感知技术的研究和应用仍然面临着多方面的挑战，需要不断地进行技术创新和优化。

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自2020年起盖世组织了将近500多场线上课堂，邀请众多行业头部企业及专家针对智能化、电气化等领域建立了丰富的课程体系和脉络，并推出了盖世大学堂。盖世大学堂一直以来致力于探索行业用户和企业真实需求（技能类、圈层类），建立师资（专家）库及外部合作机构，构建汽车行业培训集成平台。通过系统化的课程（专业课、企业内训、专家咨询、研习社1年学籍卡），跟老师进行线上、线下互动和交流，深耕汽车行业搭建交流分享平台。在汽车产业不断的发展变化下，帮助汽车人尽快突破自我认知，陪伴企业组织的发展，帮助企业与个人共同转型。

盖世大学堂同时也正在招募汽车电动化、网联化、智能化、共享化等产业领域的讲师参加进来，为行业传播知识，带动更多业内人士一起进步。

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