主题：果子家：从泰坦到泰坦尼克（一） -- mrFaint

Andrej 基本把纯视觉方案做到头了，输出干净后才离开tsla。

而且是最先使用tranformer 的公司之一。

bev， hydranet，rnn融合， 都是tsla 落地，国内争相学习。tsla all in

给其他人吃了定心丸，只需要模仿就行了。

自动重建，标注，直接让自动驾驶离开高精度地图的限制。国内都能拿出一个

bev fusion的网络，但是没见哪一个想tsla那么牛的，标注和仿真才是tsla藏着掖着的

东西。

非路面的自动标注需要精准的深度估计和panoptic segmentation、精确定位、point matching。

获取了单帧语义视觉点云，把前景给抠出来单独检测跟踪可自动标注动态障碍物。

把没帧语义点云通过定位串起来形成致密语义点云，可自动标注静态障碍物。

而对于路面，每一个clips训练一个神经辐射场MLP，可自动标注路面元素。上述哪一个技术要做好都是十分有难度。