极端cornercase下。
而且，这种表达天然适合后续的轨迹规划和碰撞检测，因为它直接描述了空间的占用情况。”
他放下笔，看向已经完全被吸引的李鹏飞和卞金麟：
“这或许能绕过传统目标检测对长尾类别识别的依赖，提升对异形障碍物的泛化能力。
当然，计算量巨大是现实挑战，需要算法创新和硬件加速的协同。
但方向，我认为值得探索。
鹏飞，你在诺基亚搞高精地图和slam，对空间建模理解很深，怎么看？”
李鹏飞深吸一口气，眼中闪烁着震撼和兴奋的光芒，仿佛被一道闪电劈开了思维的迷雾。
他紧紧盯着白板上那个简陋的网格图，大脑以前所未有的速度运转起来。
忽略物体类别，直指空间占用的本质。
这思路太颠覆了！简直是给感知领域开了另一扇窗。
他之前的研究一直纠结于如何提升目标检测的精度和鲁棒性，却从未想过可以换个角度，直接描述空间的“满”与“空”、“动”与“静”！
“陈总...您这想法...”李鹏飞的声音因为激动而微微发颤。
“太...太有启发性了！
它跳出了物体识别的框架，直指自动驾驶最核心的空间安全性问题！
对！异形障碍物、未知物体...
这些困扰业界多年的难题，在占用网络的框架下，可能被极大缓解。
计算量确实是座大山，但稀疏卷积、模型蒸馏、专用硬件...
这些都是可以攻克的路径！
我...我立刻组织感知团队进行预研和可行性验证。
这可能是解决bev落地痛点的关键钥匙！”