对于低成本的自动驾驶系统，以视觉为中心的BEV感知是一个长期的挑战。由于其固有的优点，以视觉为中心的BEV感知在近期引起了来自学术界与工业界的强烈反响，并获得了越来越多的关注。

这是因为对大规模交通场景来说，BEV是一种对三维空间的更自然和更合理的表示：它包含丰富的语义、精准的定位、真实的尺度，这些优质的属性可以直接服务于三维感知、行为预测、运动规划等任务。

同时，BEV提供了一种物理可解释的方式来融合来自不同视图、模态、时间序列和实例的信息，可以进一步增强三维感知的精度。基于此，大量基于深度学习的BEV感知的工作喷涌而出。为了促进该领域的进一步的发展，上海科技大学助理教授马月昕等人完成了对BEV领域研究工作及其拓展的详细综述。

10月27日晚7点，「自动驾驶新青年讲座」第10讲，上海科技大学助理教授马月昕将围绕主题《以视觉为中心的自动驾驶BEV感知算法解析》，对BEV常用算法进行回顾、总结、分析和比较，并给出未来潜在的研究方向。