首先，BEV感知大模型的训练需要超大规模的算力和海量的高质量标注数据支持，成本高且耗时长。其次，由于车端资源和能耗的限制，训练好的BEV感知大模型并不能直接部署到车端，需要通过量化、压缩等方式对模型进行优化，这就要求开发人员具备极强的专业能力和丰富的开发经验。由此可见，BEV感知在车端规模化部署是一项极其复杂的系统性工程。
为了帮助开发者高效实现BEV感知在车端的部署与落地，地平线早在2021年发布新一代征程5车载智能芯片之时，就推出了基于征程5的纯视觉BEV感知原型方案。
征程5基于贝叶斯深度学习加速引擎打造，原生支持BEV感知所大量使用的Transformer模型。同时，征程5配备了双ISP、CV引擎、双视觉DSP等丰富的异构计算资源，能够对车端多路摄像头数据进行畸变校正、拼接、3D场景重构等视觉预处理工作，打破了BEV感知各个环节的计算瓶颈。此外，地平线还提供芯片开发套件、域控参考设计、芯片工具链及软件开发平台等，以帮助开发者充分利用征程5的计算资源，加速BEV感知算法在车端的部署。
经过两年的打磨，地平线基于征程5芯片的BEV感知方案有哪些最新进展？又将给业界带来哪些惊喜呢？
8月24日19点，地平线联合智东西公开课策划推出的新一期地平线「你好，开发者」自动驾驶技术专场将开讲，主题为《基于征程5芯片的BEV感知方案与部署实践》，由地平线感知算法工程师朱红梅主讲。
朱红梅博士首先会对BEV感知框架进行全面介绍，之后将讲解时空融合模块与芯片部署。接下来，她将分别对静态与Occupancy感知要素、动态感知预测端到端与芯片部署进行深入解析。最后，朱红梅博士还会对BEV感知方案的实车部署与闭环验证进行解读。
专场信息
主 题
《基于征程5芯片的BEV感知方案与部署实践》
提 纲
1. BEV感知框架总体介绍
2. 时空融合模块与芯片部署
3. 静态与Occupancy感知要素解析
4. 动态感知预测端到端与芯片部署
5. 实车部署与闭环验证
主 讲 人
朱红梅，地平线感知算法工程师。博士毕业于北京航空航天大学，研究方向为双目立体视觉。2019年加入地平线，先后主导扫地机场景、车载多视角深度估计算法研发、面向征程5芯片的BEV感知算法研发。目前负责推进基于征程5的BEV感知方案量产落地。
直 播 时 间
8月24日19:00-20:30
报名方式
对此次专场感兴趣的朋友，可以扫描下方二维码，添加小助手萝拉进行报名。已添加过萝拉的老朋友，可以给萝拉私信，发送“地平线2305”即可报名。
同时，为了方便大家交流和咨询，针对地平线「你好，开发者」自动驾驶技术专场还设置了专属交流群，将会邀请主讲人加入。想要加入的朋友，也可以向萝拉进行申请。