从“去噪”到“增维”的范式跃迁

　　传统点云处理依赖手工设计的滤波算法，如统计离群点去除(SOR)通过邻域距离阈值剔除噪声，但面对镜面反射或烟雾干扰时，这类方法常将真实目标误判为噪声。2025年，基于深度学习的自适应滤波技术成为主流——禾赛科技研发的动态阈值网络(DT-Net)，通过卷积神经网络(CNN)实时分析点云密度分布，自动调整滤波参数。在暴雨测试中，该技术将有效点云保留率从68%提升至92%，同时将噪声误删率控制在3%以下。

　　地面分割是点云预处理的关键环节。传统平面拟合算法在陡坡或非结构化道路中表现不佳，而北醒光子提出的Range Image-Transformer(RIT)模型，将三维点云投影为二维距离图像，利用Transformer架构捕捉全局上下文信息。在重庆黄桷湾立交的实测中，RIT模型对15°以上陡坡的分割准确率达98.7%，较传统方法提升41个百分点，为L3级自动驾驶在复杂路况下的决策提供可靠基础。

　　点云配准技术则通过多帧数据融合提升环境感知稳定性。速腾聚创开发的LOAM-Plus算法，在传统迭代最近点(ICP)框架中嵌入光流预测模块，利用历史帧运动轨迹预估当前帧位姿。在高速场景测试中，该算法将配准误差从0.3米降至0.05米，使车辆在120km/h时速下仍能精准构建动态地图。

　　从“特征工程”到“端到端”的认知升级

　　传统目标识别依赖手工提取几何特征(如法向量、曲率)，但面对远距离小目标(如50米外的行人)时，稀疏点云难以提供足够特征信息。2025年，基于稀疏卷积的3D Backbone网络成为破局关键——华为乾崑智驾ADS 3.3系统采用的Sparse-UNet架构，通过空洞卷积扩大感受野，在保持计算效率的同时提升特征提取能力。实测数据显示，该架构对80米外交通锥的检测召回率从72%提升至89%，为高速公路自动变道提供更早预警。

　　多模态融合技术进一步突破单一传感器物理极限。比亚迪“天神之眼”系统搭载的BEVFusion算法，将激光雷达点云与摄像头图像映射至鸟瞰视角(BEV)空间，通过Transformer交叉注意力机制实现特征级融合。在夜间低光照测试中，该算法对暗处行人的检测距离从45米延长至78米，误检率降低63%，显著提升复杂场景安全性。

　　端到端目标跟踪技术则通过时序信息强化识别鲁棒性。小马智行研发的Track-Transformer模型，将连续10帧点云输入时空Transformer编码器，生成包含运动轨迹的4D特征向量。在深圳南山区拥堵路段测试中，该模型对遮挡率达60%的目标跟踪成功率达94%，较传统卡尔曼滤波算法提升28个百分点，有效应对城市峡谷中的“鬼探头”场景。

　　从“通用计算”到“专用加速”的效能革命

　　为满足实时性要求，算法与硬件的协同设计成为关键。北醒AD2-s激光雷达搭载的自研NPU芯片，针对点云处理优化算子库，将DT-Net滤波算法的推理延迟从120ms压缩至35ms。在广州内环路实测中，搭载该芯片的车辆系统响应时间缩短40%，使紧急避障决策更快触发。

　　固态激光雷达的普及更推动算法架构革新。禾赛JT系列迷你激光雷达采用SPAD阵列接收器，每秒可捕获万亿级光子信号，但传统算法难以处理如此高密度数据。其研发的Photon-Net算法通过脉冲神经网络(SNN)模拟生物视觉处理机制，将数据处理能效比提升至15TOPS/W，较GPU方案节能82%，为人形机器人、配送机器人等低功耗场景提供解决方案。

　　从“感知智能”到“认知智能”的跨越

　　当前，激光雷达算法正从“看得清”向“看得懂”演进。2025年，神经辐射场(NeRF)技术开始应用于场景重建——极氪千里浩瀚智驾系统通过多视角激光雷达点云训练NeRF模型，可实时生成包含语义信息的高精度三维地图。在杭州亚运村自动驾驶示范区，该技术使车辆对临时交通标志的识别准确率达99.2%，为L4级Robotaxi商业化落地铺平道路。

　　随着大模型技术的渗透，激光雷达算法将具备更强泛化能力。特斯拉FSD V14.2.1虽未采用激光雷达，但其基于视觉的Occupancy Network已展现空间占用预测能力。业内普遍认为，未来激光雷达算法将融合多模态大模型，通过自监督学习从海量数据中自主提取特征，最终实现“无标注训练”与“零样本识别”，推动自动驾驶向完全自主进化。

　　在这场智能感知的革命中，中国企业正从技术追赶者转变为规则制定者。从禾赛科技百万级量产下线到北醒256线激光雷达量产，从比亚迪“智驾平权”到华为乾崑智驾系统落地，中国方案不仅重塑着全球激光雷达产业格局，更以人工智能为引擎，驱动自动驾驶汽车驶向更安全、更高效的未来。