专注高性能计算领域资讯
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LiDAR
做过计算几何的都懂，CGAL跑千万级Delaunay剖分最崩溃的不是点集格式错误，而是增量插入到第500万点，Delaunay层次结构+邻接表+精确谓词缓存直接把内存吃光。去年深秋，一个做城市级LiDAR重建的团队找到我们，离交付只剩五天。他们的CGAL模型（1000万点，3D Delaunay+Voronoi，约束边）在标准工作站上每次运行到60%就OOM；关闭精确谓词后虽能跑，但退化点导致非法 […]
做过自动驾驶多模态感知的工程师都懂，BEVFusion跑端到端训练最崩溃的不是mAP上不去，而是相机分支的6路高分辨率图像经过View Transformer投影到BEV网格后，与LiDAR点云体素化特征一拼接，显存直接溢出，或者点云对齐阶段CPU内存吃满导致数据加载线程卡死，GPU空等利用率归零。去年春末，一个做城区NOA感知算法的团队找到我们，离模型交付只剩五天。他们的BEVFusion改进模 […]
做激光雷达点云处理的工程师都懂，CloudCompare加载十亿点云后最崩溃的不是点云没配准，而是推进到八叉树索引构建和法向估计阶段，进度条卡在”Computing octree / Computing normals”一动不动，CPU占用单核顶到100%，内存占用缓慢爬升但界面彻底冻结。去年初春，一个做某西南山区500kV输电走廊激光雷达测绘项目的团队找到我们，离成果交付 […]
一、从8万美元一个到200美元一个，这十年发生了啥 2016年，硅谷一个做自动驾驶的创业公司想买激光雷达，询价后差点当场去世——Velodyne的64线机械式激光雷达，一个卖8万美元。那会儿这东西是妥妥的航天级奢侈品，只有Google的无人车和少数几个财大气粗的科研团队用得起。 2025年，禾赛科技的ATX激光雷达批量出货价格已经压到了200美元以下。不是边角料，是正经八百的车规级产品。而且不是卖 […]
一、从一辆能在雨雾天”看清”路的车说起 2025年5月，理想L6智能焕新版上市。这款车搭载了一个叫禾赛ATL全天候激光雷达的新玩意儿——说白了，就是让激光雷达在暴雨、浓雾、烟尘这些恶劣天气下也能正常工作。传统激光雷达遇到雨雾天基本就”瞎了”，因为雨滴和雾粒会产生大量杂散反射，把真正的目标淹没在噪声里。ATL方案通过波形分析和多帧滤波，把有效探测距离在 […]
关键词：激光雷达、LiDAR、点云处理、三维重建、单木分割、树密度地图、森林碳汇、高光谱激光雷达、深度学习语义分割、点云配准、ICP、RANSAC、滤波、分类、LiDAR360、数字绿土、郭庆华、北京大学遥感所、无人机遥感、全国植被图、生态遥感、工作站配置 技术标签：激光雷达点云处理、三维重建、点云配准、ICP算法、RANSAC算法、点云滤波、单木分割、冠层高度模型、深度学习语义分割、随机森林、支 […]
最近帮一个朋友看车载大灯的散热方案时，我突然意识到一个被长期忽视的问题——光学工程师的工作站配置和结构仿真工程师完全是两个世界。他们每天面对的是光线追迹、蒙特卡洛采样、数百万条光路的几何运算，而不是有限元网格。这意味着什么？意味着你花大价钱买的CPU在这类问题上可能完全发挥不出优势，而一张中高端显卡反而能让效率翻倍。 以前我对光学仿真的印象还停留在” Zemax 里调调透镜曲率R […]
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