1月15日，極越01迎來交付以來的首次重大整車OTA升級，百度Apollo與極越聯合研發的OCC占用網絡（Occupancy Network）功能提前體驗是此次OTA升級的最大亮點。極越01也將通過V1.3版本陸續升級該技術，屆時將形成以“BEV+OCC+Transformer”的高階智駕的完整體系，大幅提升“純視覺”智駕方案應對異形障礙物識別和場景泛化的能力。

作為“純視覺”方案的核心技術之一，OCC占用網絡是一種基于深度學習的三維重建方法。為了讓智能汽車更好地感知世界，OCC占用網絡通過一個個像素立方體，將實時變化的真實世界在3D空間里進行實時重建，并將汽車視覺世界里各種不規則的物體，如障礙物、道路、建筑，甚至花草樹木，快速、精準地完成等比例復刻，顯著增強智能汽車理解周圍環境的能力。

這也意味著，與傳統感知方案相比，OCC占用網絡功能加持下，智能汽車具備看到的世界精度更精準、異形障礙物識別更精準，距離感知更精準、立體空間感知更精準等優勢。

“OCC占用網絡補上了極越‘純視覺’技術方案的最后一塊拼圖，極越01初步具備通用視覺障礙物檢測的能力，后續通過持續使用、數據輸入、產線不斷地迭代和精進，極越01的感知能力還會以肉眼可見的速度增強。我們希望未來所有自動駕駛感知相關的問題，都能用純視覺大模型來解決。”在極越汽車機器人進化日上，百度智能駕駛事業群組（IDG）首席研發架構師，IDG技術委員會主席王亮分享了百度 Apollo“純視覺”高階智能駕駛方案的最新技術和實踐。

基于百度Apollo的技術賦能，依托“BEV+OCC+Transformer”的高階智駕的完整體系，極越01能夠實現對障礙物更加精細的刻畫，3D精度可以做到厘米級，比肩甚至超過激光雷達精度。

隨著純視覺技術方案的上車應用，智能駕駛也將進一步擺脫“硬件堆料”，降低城區高階智能駕駛功能的上車成本，加速城區高階智能駕駛功能普及。

“從推出國內第一個純視覺BEV+Transformer動態障礙物感知技術，到此次國內首發OCC占用網絡技術，整套純視覺方案在極越01的全面落地的背后，是百度在AI視覺大模型領域的高強度研發投入和業內天花板級別的高精度數據訓練。”王亮表示。

在百度Apollo的技術生態中，有超過7000萬公里的高質量的Robotaxi原始數據積累，打下了“純視覺技術方案”的“冷啟動”數據基礎。依托百度AI超過170億參數的視覺大模型、高標準的自動化標注產線實現日均產能過百萬（幀）、高質量標注數據BEV+OCC精標訓練數據過億(幀)，大幅提升數據處理效率和精度。同時，百度和極越已基于近2EFLOPS高算力訓練集群，實現模型高效訓練、每周快速迭代。

未來，隨著AI技術的持續演進和大模型的應用，“純視覺”技術路線將成為未來高階智能駕駛的全行業共性發展趨勢。百度Apollo也將把多年積累的AI能力以及L4自動駕駛能力應用在量產乘用車領域，加速城區高階智能駕駛功能的普及。

審核編輯：劉清