当自动驾驶技术的探索仍在持续演进之际，国内纯视觉BEV方案已悄然掀起新一轮变革。从依赖激光雷达的高成本配置，转向基于Transformer架构的BEVformer纯视觉感知体系，自动驾驶在环境感知领域的技术路径正经历显著分化。
以往，激光雷达被视为实现高阶自动驾驶的核心装备，然而其高昂造价与落地难度始终制约着规模化应用。随着纯视觉BEV方案的成熟，一种更具成本效益的技术思路浮现出来——仅依靠车载摄像头与深度算法，即可实现对三维环境的精准重建。这种摆脱激光雷达依赖的技术路线，不仅大幅降低系统成本，也提升了在不同车型和场景中的适配能力，从而有效拉低了自动驾驶普及的技术门槛。
其中，BEVformer所采用的技术逻辑尤为引人注目。通过引入Transformer架构至感知系统，该方案实现了对多视角图像信息的高效融合与空间建模，使摄像头具备接近激光雷达的空间理解能力。再配合感知、传输与计算三层AI网络的协同运作，系统的决策准确性与响应效率得到显著增强。这一技术组合如同为车辆配备了一副“智能视觉中枢”，即便面对复杂多变的道路环境，也能实现清晰、连贯的实时感知。
当前，自动驾驶技术路线的竞争仍在深化。纯视觉BEV方案的快速发展表明，兼顾低成本与高性能的技术方向更有可能推动行业走向大规模应用。若此类方案能在更多量产车型中实现稳定落地，自动驾驶或将逐步脱离“高端配置”的标签，真正融入大众出行日常。一个既高效又经济的智能驾驶时代，正在加速到来。
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