场景感知（Scene Perception / Scene Understanding）概述
1. 什么是场景感知
场景感知是指系统通过多种传感器获取环境信息，并结合已有的先验知识，对目标场景进行几何、拓扑和语义层面的综合分析与推理，从而实现对真实世界的整体理解。它不仅要识别场景中的单个物体，还要捕捉它们的空间布局、相互关系以及场景的整体意义。在计算机科学技术领域，场景感知被归类为 scene perception，其核心任务是把传感数据转化为可供决策的高层语义描述。
2. 场景感知的核心要素
| 要素 | 说明 |
|---|---|
| 传感信息获取 | 使用摄像头、激光雷达、深度相机、麦克风等多模态传感器采集原始数据 |
| 几何/空间理解 | 对场景的三维结构、平面、体积等进行建模，形成点云、网格或拓扑图 |
| 语义理解 | 通过深度学习或知识图谱为场景中的物体、区域赋予类别、属性等语义标签 |
| 先验知识融合 | 引入已有的场景模型、物体关系库或上下文信息，提高感知的鲁棒性与准确性 |
| 实时推理与更新 | 在动态环境中持续更新场景表示，实现在线感知与决策 |
3. 技术实现路径
- 多模态感知：融合视觉、激光雷达、IMU 等传感器数据，形成统一的 3D 场景表示（如 BEV、点云、体素）。
- 深度学习模型：使用卷积网络、Transformer、视觉‑语言模型（VLM）等对图像/点云进行特征提取与语义分割。
- SLAM 与地图构建：实时定位与建图（LIO、BLAM! 等）为后续的场景解析提供精准的空间基准。
- 大模型与生成式 AI：利用生成式模型在未知或开放场景中生成合成数据，提升感知系统对长尾、稀有目标的识别能力。
4. 典型应用场景
| 领域 | 场景感知的作用 |
|---|---|
| 自动驾驶 | 实时感知道路、车辆、行人等，实现高精度定位、障碍检测与路径规划；通过多模态感知与大模型提升对复杂、开放场景的鲁棒性 |
| 机器人导航 | 为移动机器人提供环境的几何与语义信息，实现自主路径规划、避障和任务执行 |
| 增强/混合现实 | 通过场景理解生成空间网格、平面标记，支持虚拟对象的精准放置与交互 |
| 智能家居 | 基于全场景位置感知，实现室内外一体化的环境监测与自动化控制 |
| 消费级具身机器人 | 将自动驾驶级感知技术迁移至家庭机器人，实现环境感知、人机交互与决策控制 |
5. 发展趋势与挑战
- 具身级场景感知：系统不再是被动感知器，而是能够主动与环境交互、预测未来变化的“具身智能”，在自动驾驶和机器人领域尤为关键。
- 开放‑集感知：面对训练中未出现的稀有目标，需通过开放集检测、异常识别等技术实现“未知目标感知”，提升系统安全性。
- 多时空尺度认知：从短时空的障碍检测到长时空的场景预测，要求感知模型具备跨尺度的记忆与推理能力。
- 生成式数据增强：利用大模型生成高质量合成场景数据，缓解真实标注数据稀缺问题，推动感知模型在极端环境下的鲁棒性。
- 实时性与算力：在边缘设备上实现高精度、低延迟的多模态感知仍是技术瓶颈，需要更高效的模型压缩与硬件加速方案。
小结
场景感知是把多源传感信息转化为结构化、语义化场景描述的关键技术，涵盖几何建模、语义解析、先验融合和实时推理等多个层面。它是自动驾驶、机器人、AR/VR、智能家居等众多前沿应用的核心支撑，正向具身感知、开放集识别和多时空认知等方向快速演进。随着多模态传感器、生成式 AI 与高效算力的持续突破，场景感知将在更广阔的实际场景中实现更高的智能化水平。
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