它太新，也太“重”了。

“对，”陈默点头。

“它不关心前方障碍物是车、是人、是锥桶还是别的什么具体类别。

它只关心一个最本质的问题：车辆前方及周围的三维空间里，哪些体素（voxel）被占用了？

是刚性占用（如墙壁）还是柔性占用（如灌木丛）？

是可穿越的还是不可穿越的？”

他一边说，一边拿起桌上的白板笔，转身在旁边的白板上快速勾勒起来。

寥寥几笔，画出一个粗糙的车辆前方视角，然后打上密集的三维网格。

“输入多视角摄像头图像，甚至融合低线束激光雷达的稀疏点云，通过一个精心设计的3d卷积神经网络，直接输出一个稠密的三维占用栅格图。

每一个小格子（体素）都有一个概率值，表示它被占据的可能性。

同时，还可以预测每个被占据体素的运动状态（速度向量）。”

陈默的笔尖在网格上移动：

“这样，无论前方是一个标准车辆，还是一堆怪异的建筑垃圾，甚至是一团浓雾（如果能部分穿透），系统都能感知到‘有东西占着这个空间，可能会动’。

避障是最核心的需求，知道‘有东西’且‘它怎么动’，往往比精确知道‘它是什么’更重要，尤其是在极端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。