這個成果給人的感覺，不亞於相機第一次出現的那種震撼。
【從二維重建三維】，聽起來畢竟還是太過複雜了，遠沒有圖片到三維立體模型這個直觀的過程來得震撼。
尤其是對場中不大了解這方麵技術的人來說，這簡直就是魔術。
從八個視角，就生成了三百六十度無死角的三維新世界。
隨著孟繁岐的繼續展示，現場逐漸開始喧嘩，交頭接耳起來。
看得懂的學界大佬們一臉驚歎，或麵麵相覷，或在猜測其中的可能和原理，他們深知其中的困難與含金量。
看不懂的那批人，雖然完全搞不明白，卻一點也不耽誤他們鼓掌。一個個都狠狠地拍起手來，掌聲雷動。
氣氛和場合都到這了，這能是什麼尋常的技術嗎？
鼓掌！都給我鼓掌！不鼓掌豈不是顯得咱們不懂？
那多跌份啊！
台下大佬們幾十上百，聽懂的估計不足一成，但一個個都在熱烈地拍手，表情若有所思，頻頻點頭，很像那麼回事。
“傳統的計算機圖形學允許我們生成高質量的可控場景圖像，但場景的所有物理參數，例如相機參數、照度和物體的材料都需要作為輸入。”
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“但我們現在擁有了全新的神經輻射場渲染，它讓一切都變得不同了。很顯然，這樣全新的從平麵圖形重構三維世界的全新技術有著諸多的應用場景。由於本次時間有限，我在報告上，主要從自動駕駛方麵進行討論。其他方向的應用呢，大家會後有空的話，可以前往視界公司的展台，那邊有非常多應用方向的展示。”
雖然帶著任務而來，要替官方做一些宣傳，但孟繁岐仍舊沒有忘記給自己的公司打打廣告。
“之所以選擇神經輻射場在自動駕駛領域的應用作為這次彙報的主題，一是因為兩者的相性極佳，這種新的感知方式在自動駕駛領域具有極其廣闊的前景。另一方麵，就像汪秘書所說的，在今後的發展當中，萬物互聯、物聯網的概念也會更加迅速的發展”
“”
“可以說，神經輻射場了一種新的方式來幫助車輛去理解和建模環境。”
“在傳統的方法當中，比如激光雷達（lidar）和立體視覺雖然可以一定的深度信息，但是一旦情況變得複雜，它們就很有可能無法做到足夠詳細的信息以供算法係統進行相應的操作判斷。”
孟繁岐與馬斯克撞壞特斯拉電車，很大程度上就是因為馬斯克采用的傳統算法，錯誤地估計了大麵積白色的形狀和成分，如果能夠正確判斷側翻白色大貨車的紋理，算法係統是應當正常製動，停下車輛的。
而另一個關鍵詞，【連續】則又是神經輻射場相比原本圖像識彆技術的一大優勢了。
“神經輻射場的生成模型可以用於預測未來的場景變化。由於神經輻射場模型是連續的，因此我們可以通過插值和外推來預測新的視點或者動態物體的未來狀態。這對於自動駕駛非常重要，因為車輛需要對未來的環境變化做出預測，以便提前做出決策。”
孟繁岐在此處，展示了一些與特斯拉對接後的真實街景測試，相比原本的傳統方法，隻能識彆平麵圖像內某些區域到底是什麼。
新的輻射場辦法已經協助實現了相當範圍內行車路況的三維重構，就像是網格於平麵一樣，用立體方塊來表示三維世界空間的占用情況。
並且用不同的顏色可以標注空間內物體的移動情況，是靜止不動，還是正在移動，乃至於速度大約是多少，都可以做到估算。
這對於現階段的自動駕駛圖像辦法來說，幾乎是無法想象的，來參會的那幾個搞自動駕駛方法的初創公司高層，坐在下麵人都看傻了，一個個麵如死灰。
麻了，徹底麻掉了。
這都不是一個維度的事情了，你這麼搞，我們還做個p啊！
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