告别人工标注！AutoOcc用AI重塑3D自动驾驶感知

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引言

在人工智能（AI）技术浪潮席卷全球的今天，大模型（LLM）与AGI的探索正以前所未有的速度推动着各个行业变革，其中，自动驾驶领域无疑是技术应用的最高地之一。然而，一个长期存在的瓶颈严重制约着其发展：高质量3D真值数据的获取。传统的人工标注方式不仅成本高昂、耗时费力，更难以应对复杂多变的开放世界场景。

近日，一篇被计算机视觉顶级会议 ICCV 2025 选为 Highlight 的论文为我们揭示了全新的可能性。来自北京大学的团队提出了 AutoOcc，一个革命性的3D真值生成新范式，它能够实现开放驾驶场景的语义Occupancy（占据栅格）自动化标注，且无需任何人工介入。这不仅是一项技术突破，更可能预示着自动驾驶感知数据生成方式的根本性变革。想要获取更多前沿的AI新闻和AI资讯，欢迎访问AI门户网站 AIGC.bar。

3D真值标注的困境：昂贵、封闭且低效

要理解AutoOcc的革命性，我们首先需要了解当前的困境。所谓语义3D占据栅格（Semantic Occupancy），可以通俗地理解为一幅精细的3D地图，它不仅告诉我们空间中哪里有物体（几何信息），还告诉我们这些物体是什么（语义信息），例如汽车、行人、建筑等。这是高级别自动驾驶系统感知和理解世界的关键。

然而，构建这样的3D地图，传统方法面临三大挑战：

高昂的成本：人工逐帧、逐像素地标注3D数据是一项极其繁重的工作，需要大量人力和时间投入，成本动辄数百万甚至更高。

封闭的类别：人工标注依赖于预先设定的类别清单（如“车”、“人”、“树”）。当场景中出现未定义的“长尾”物体（如路边的施工锥、动物）时，系统便无法识别，这在开放道路上是致命的。

效率与一致性难题：现有的一些自动化或半自动化方法，大多依赖激光雷达（LiDAR）点云和复杂的后处理流程，不仅过程冗长，而且在不同传感器、不同场景下的数据一致性难以保证，泛化能力差。

这些问题共同构成了一堵高墙，阻碍了更智能、更安全的自动驾驶技术的快速迭代和落地。

AutoOcc登场：视觉为核心的全自动开放标注框架

为了彻底推翻这堵高墙，AutoOcc应运而生。它提出了一种以视觉为中心、完全无需人工标注的开放式（Open-Ended）3D真值生成框架。

简单来说，AutoOcc的工作流程是这样的：它以车载环视摄像头拍摄的连续图像作为主要输入（激光雷达点云可作为可选的辅助），通过内置的人工智能大脑，直接输出高质量、带有丰富语义信息的3D占据栅格。

其核心优势在于“全自动”和“开放式”。“全自动”意味着它摆脱了对昂贵人工标注的依赖，极大地降低了数据生产成本。“开放式”则意味着它不受预设标签的束缚，能够识别和标注场景中任何它“理解”的物体，这得益于其巧妙融合的两大前沿AI技术：视觉-语言模型（VLM）和一种创新的视觉-语言引导的3D高斯溅射（VL-GS）表示方法。

核心技术揭秘：VLM与VL-GS如何协同工作？

AutoOcc的魔法源于其两大核心组件的无缝协作，它们共同将2D的图像信息升维到连贯、精确的3D语义空间。

视觉-语言引导的语义先验

近年来，以ChatGPT、Claude为代表的大模型展现了强大的语言理解和推理能力。视觉-语言模型（VLM）则将这种能力扩展到了图像领域。AutoOcc正是利用了这一点。

研究人员没有设计复杂的提示词（Prompt），而是向VLM发出一个极其简洁的指令：“找出场景中的所有物体”。VLM会生成“语义注意力图”，在图像上高亮出它识别出的不同物体区域，并给出对应的语义概念。这个过程是动态和开放的，V-L-M认识什么，就能标注什么，从而打破了封闭集合的限制。这为后续的3D重建提供了丰富且不受限的语义先验知识。

具有语义-几何感知的VL-GS

获得了2D图像上的语义信息后，如何准确地将其映射到3D空间并保证一致性，是最大的挑战。因为不同视角的图像可能存在语义冲突，深度估计的误差也会导致几何扭曲，更不用说场景中高速运动的车辆会造成时空不一致。

为此，AutoOcc创新性地提出了VL-GS（Vision-Language Guided Gaussian Splatting）。你可以将其想象成用无数个带有“智能”的3D彩色颜料点来绘制整个场景。每一个“颜料点”（高斯球）不仅包含位置、形状、颜色等几何信息，还被VLM赋予了语义标签（例如，“我属于一辆红色的汽车”）。

通过可微渲染技术，系统在多视角重建的过程中，不断优化这些高斯球的位置和属性，解决视角间的冲突，平滑语义歧义。同时，通过引入光流模块来感知和追踪动态物体，确保了对移动车辆等目标的精确重建。最终，将这些带有语义信息的高斯球“溅射”到三维网格中，便生成了最终精确的语义占据真值。

实验见真章：性能、泛化与效率的全方位超越

AutoOcc的出色表现并非纸上谈兵，在多个权威自动驾驶数据集上的实验结果证明了其全面领先性。

性能卓越：在Occ3D-nuScenes数据集上，AutoOcc的标注质量全面超越了现有的所有自动化标注方法和监督学习预测模型，甚至在某些指标上逼近或超过了人工标注的真值。

惊人泛化能力：在跨数据集的零样本测试中，AutoOcc展现了强大的泛化能力。它能在从未见过的数据集（如SemanticKITTI）上准确识别和标注物体，真正实现了开放词汇的三维感知，这是迈向通用人工智能（AGI）的重要一步。

极端场景鲁棒性：定性结果显示，无论是在雨天、雾天还是黑夜等极端天气下，AutoOcc都能保持稳健的性能，准确重建场景并生成完整的语义标注，甚至能处理因路面积水反光等高难度问题，这是许多现有方法乃至人工标注都难以做到的。

超高效率：与依赖稠密体素或点云的方法相比，AutoOcc在计算效率上优势显著，它在大幅提升性能的同时，显著降低了内存和时间开销，为大规模应用铺平了道路。

结论：开启自动驾驶感知的AGI新纪元

AutoOcc的提出，不仅仅是一篇优秀的学术论文，它更代表了一种全新的数据驱动范式。通过融合视觉-语言大模型的开放理解能力和先进的3D重建技术，它成功破解了自动驾驶领域长期存在的数据标注难题。

这项工作预示着，由AI驱动的自动化、高质量、低成本数据生成将成为未来的新常态，这将极大地加速自动驾驶技术的研发和迭代，推动我们更快地迈向更安全、更智能的出行未来。想了解更多关于人工智能、LLM的前沿AI日报和深度分析，请持续关注我们的AI门户——AIGC.bar。