在自动驾驶技术的演进过程中，“BEV”这一术语频繁出现在工程师与研究者的讨论中。BEV，即Bird’s Eye View（鸟瞰视角），是一种将来自摄像头、激光雷达、毫米波雷达乃至高精地图等多源信息，统一映射到以车辆为中心或世界坐标系下的二维平面表示方法。通过这种“从上往下看”的方式，系统能够直观地掌握周围环境中静态障碍物、动态交通参与者以及车道结构的空间布局，从而将原本复杂的三维感知任务简化为更易处理的二维空间推理问题，显著提升自动驾驶系统的整体安全性与决策效率。
作为一种关键的中间表征形式，BEV的核心优势在于其对空间一致性的强调。无论数据源自何种传感器、采集于何时，最终都能被整合进同一个坐标框架内。这种统一性极大简化了后续模块的设计：规划器可以直接在BEV地图上识别可行驶区域并生成轨迹；预测模块能基于一致的空间坐标推演其他交通参与者的未来行为；而感知输出也因格式标准化，更容易被下游任务高效利用，从而构建出更加连贯、低耦合的端到端自动驾驶流水线。
实现高质量的BEV表示，涉及多个关键技术环节。首先是传感器特征提取，随后是视角转换与空间对齐，接着是多模态特征在BEV平面上的融合，再辅以时序信息整合，最终由各类任务头（如目标检测、语义分割、占据预测、轨迹估计等）输出具体结果。不同传感器组合——纯视觉、视觉+毫米波雷达、或融合激光雷达——会采用略有差异的技术路径，但整体逻辑高度一致。
在纯视觉方案中，系统通常先通过卷积网络或视觉Transformer从各摄像头图像中提取高维特征，再借助相机内外参及深度估计模型，将像素点反投影至三维空间，最终“压平”到BEV网格上。为克服几何投影带来的空洞或失真，部分先进架构引入可学习的视图变换模块，让网络在训练中自动优化多视角特征到BEV的映射方式，提升鲁棒性。
当系统配备激光雷达时，点云可直接投影为BEV栅格，并编码强度、点密度、高度极值等信息，形成高精度的几何表征。毫米波雷达则贡献稀疏但关键的速度数据，用于增强动态物体的运动建模。整个BEV构建过程对坐标变换精度、多传感器时间同步以及语义-运动信息的高效编码提出了严苛要求。
在BEV网络内部，常见组件包括BEV编码器（用于扩大感受野与语义聚合）、跨帧时序融合模块（需结合自车运动补偿，将历史BEV特征对齐至当前坐标系），以及面向不同任务的输出头。这种架构不仅支持多任务联合训练，也为端到端自动驾驶大模型提供了理想的中间接口。
BEV的广泛应用正深刻改变自动驾驶系统的开发范式。它使规划模块摆脱对零散感知框的依赖，转而基于一张富含语义与占据概率的“数字地图”进行决策；多传感器融合也从复杂的跨模态对齐，转变为在统一空间内的通道或注意力机制融合，大幅提升一致性与信息保留率。此外，BEV天然适配高精地图的叠加使用，可用于校正感知偏差或约束规划边界。
面对复杂城市场景——如多车道交织、环岛通行或遮挡严重路口——BEV能有效呈现交通参与者间的空间交互关系。即便目标被临时遮挡，系统仍可依据历史轨迹与速度场在BEV中推断其潜在位置，为预测提供丰富上下文。同时，BEV的可视化特性极大便利了算法调试，工程师可直观判断问题是源于深度估计不准、投影误差还是标定偏差，显著加速迭代进程。
然而，BEV并非万能。纯视觉BEV在缺乏精确深度信息的场景（如坡道、高架桥）易受尺度模糊影响；高分辨率BEV网格虽利于小目标识别，却带来沉重的计算与内存负担；多传感器间的时间异步与空间标定误差，也可能在BEV中被放大，导致定位漂移。此外，训练鲁棒BEV模型需要海量、精准标注的多传感器时序数据，覆盖极端天气与长尾场景，成本高昂。为此，业界正积极探索仿真数据生成、自监督学习等替代路径，但模拟到现实的迁移鸿沟仍是待解难题。
总体而言，BEV已成为现代自动驾驶系统中不可或缺的空间表征范式。它以统一、直观、可扩展的方式，将多源异构信息凝聚于一张“上帝视角”地图之上，不仅提升了系统对复杂环境的理解能力，也为迈向真正端到端的智能驾驶铺平了道路。
