只有纯视觉的占据网络才叫占据网络。
[星星]今天极越发布了中国首个纯视觉Occupancy Network 占用网络（如图一，周围的物体被感知成一个个小方块）。
有不少人评论，不是xx家，xx家也上车了吗？
很有意思的一件事情是，占用网络本身就是特斯拉感知因为遇到了通用障碍物难以处理，已有感知技术栈对周围物体上识别精度不足以满足更加精细的控制，才衍生出的技术。
一些有Lidar硬件配置的厂商，却也早早宣布自己有了占据网格结果，
从硬件天然本身就已经有了点云的信息，想要获得占据网格结果，几乎不用什么力气，甚至不需要使用任何网络，直接对点云结果栅格化就好了，结果是与lidar点云范围完全一致的，一般只有前视
只能叫获得占据栅格结果，实际上并没有一个专用神经网络来完成，难度是相对较小的。
换句话就是，用lidar做的，这有啥好宣传的？
[星星]那纯视觉的Occupancy Network有什么优势？
不仅是前视，环视的所有摄像头都能获得相应的占据结果，并且能够同时提供足够丰富的语义信息，要知道lidar出来的结果由于没有明显的纹理特征，语义识别极为有限。
这就比点云信息有了显著的优势。
[星星]我猜还会有人问，有lidar就不能发展纯视觉occupancy Network吗？
问一个简单的问题，如果一门课是开卷考试，还有人去一个字一个字背书吗？
团队内部也一样，已经有了lidar真值捷径，谁愿意主动绕远？
从这个角度来看，非常佩服极越的勇气。相信AI的力量，主动要求闭卷考试，并且为之努力。
而真正遇到大江大河，闭卷考试的极越也就有了更自信的底气，首个提出智驾保的概念。
像童话里单枪匹马的骑士少年，冲着盘踞的恶龙发出的冲锋。
