理想 NPN 先验网络解读，是分开发的，现在搞个传送门：
理想 NPN 先验网络（一）：微博正文
理想 NPN 先验网络（二）：微博正文
理想 NPN 先验网络（三）：微博正文
理想 NPN 先验网络（总结）：
自动驾驶感知发展的趋势非常明朗，即从越来越多的信息中获取输入，保证感知结果的精确。
从 2D 直视图到 3D BEV 感知融合保证多视图的信息共享，再到 4D 时序融合保证前后帧的预测，再到理想地图先验多时空信息的融合，我这里想简单称之为 5D 平行时空融合。
理想智能驾驶走在了正确的道路上。
有个理想车主问我，为什么理想这么快就可以拿出来一个这样的 Demo 产品？
我想了想回答：现在的自动驾驶开发，绝对不存在一种天顶星算法，能够直接将竞争对手产品斩落马下。
而最重要的是一步步的耐心和极强工程能力。
如果必须要回答这个问题的话，答案只能是：后发者找对了方向，省去了一大部分探索和拉扯的时间，并且能够持续专注地开发。
在技术栈开始变化时，一切之前的积累， 可能都只是拖累。
当然， 这一切都建立在 Demo 的水准可以大规模推广使用，并且能如期交付的基础上。
