玩转周视感知，请看Nullmax的量产打样 | Nullmax进化学

智驾进阶的关键能力

覆盖远中近的360°视觉感知

虽然在没有周视感知的情况下，雷达和环视鱼眼相机也能够用来提供基础的周围环境信息，完成变道、避让等动作，但是周视感知仍是实现360°各距离感知覆盖的更好选择，它能让系统看到周围更远的地方，进行更准确的感知和更早的预判，安全从容地完成各种任务。

对于智驾系统而言，周视感知可以看作是功能体验「提档升级」的关键能力。

知易行难的量产应用

在欠缺顶尖视觉感知技术和强大工程化能力的情况下，很多开发者为了保障前视感知，已经耗费了系统的大量资源，运行周视感知非常吃力。关闭部分传感器，降低感知帧率，下调感知性能，是周视感知中普遍存在的情况。

尤其是在实际的量产上车过程中，早期方案中隐藏的问题也会逐步显现。比如，周视感知模块完成集成后，实际占用资源过多，远超前期的测算值，影响其他模块和系统运行；又或者周视相机之间的跨相机目标跟踪存在问题，无法输出准确一致的感知结果。

除此之外，作为整个智驾系统以及感知部分的组成模块，周视感知在「做好自己」的同时，还需要做到「融入整体」。如何优化算力、分配资源、对接模块，完成从局部到整体的集成和优化，这需要开发者在智能驾驶的架构和全流程上，拥有深厚、全面的技术实力和产品能力。

凭借领先的BEV-AI架构，Nullmax的周视感知模块做到了用更少算力实现了两倍于普通周视方案的帧率，以及极低的延时，确保在极速行驶的状态下和快速变化的环境中，能够为下游模块及时地输出感知信息。

并且，Nullmax周视感知的效果能够媲美业界顶尖量产方案的前视效果，性能指标更胜一筹。在这套方案中，周视感知能够为车辆准确提供左右两侧各三车道的障碍物情况，输出障碍物类型、位置、速度、朝向、尺寸等重要信息，并进行稳定的跟踪和预测。

同时，Nullmax也通过BEV很好地解决了周视感知当中关键的多相机ReID难题，将不同相机下的障碍物准确融合。当一个障碍物被多个相机同时观测到的时候，比如侧前、侧后观察到同一辆车的时候，如何将其合成一个目标而不是多个障碍物，实际上是比较难的问题。Nullmax的方案能够实现顶级的多相机融合效果，让障碍物在不同相机之间运动时保持一致，准确性和安全性大幅提高。