各位，各位，如果你们在看一篇文章的时候，总是出现各种不明所以的缩写字母，是不是觉得超级烦躁？特想顺着网线爬过去，薅住作者的脖领子一顿抽，然后质问他：“写人话很难么？”

鉴于此，我就用简单明了的人类自然语言给各位解惑一把，我们先从最近出场频率最高的“BEV”入手。先说清楚，本文只是让普通网友能够理解和认知BEV，如果你跟我“ETC”边角细节或严谨到小数点后18位，那您出门右拐高速公路收费站，慢走不送。

为啥我今天提到“BEV”，其实还是因为这三个字母最近出现的频率实在是太高了。最近智能驾驶的信息非常火，而BEV又是大热的一个部分，所以出现的频次异常高。我经常能看到很多文章或视频后面的留言里，有不少网友在追问BEV是什么意思。

我估计这些貌似不是伸手党，应该是先去网上搜了一圈没找到合适答案才在留言里寻求答案。我试着在百度上用“BEV”做关键词搜索了一下，结果出来的都是些什么东西啊......

有什么贝夫，还有解释说是一种能量单位，还有说是纯电动汽车的缩写，总之除了正确答案之外，几乎什么都有，所以难怪很多朋友会找回来问。

BEV  其实是三个英文单词的缩写- Bird's Eye View，中文可翻译为“鸟瞰视图”，用人话讲就是“飞在天上的鸟，往地上看的样子”

本灵魂画手给您一个形象的

也就是说，看似神秘兮兮且高深莫测的BEV，说白了就是“鸟往下看地面”的意思。那么为什么现在的“自动驾驶”系统都开始研究这个BEV了呢？我也简单交代几句吧。

用不太严谨的方法来说，之前自动驾驶的解决方案是采用“发现一个，解决一个”的思路来搞，通过全车上上下下、大大小小、高高低低的各种传感器、雷达、毫米波雷达、激光雷达以及摄像头来采集外界的信息。比如：“报告！我是毫米波雷达，我发现前面10米有个胖子，他左边2米有个瘦子，他们俩后面有个姑娘，这姑娘看起来还挺漂亮，不知道有没有男朋友……”

系统将这些信号都一股脑地发到负责自动驾驶的车载计算机上，然后由车载计算机进行实时计算和判断，然后给出指令交给车辆另外的驱动系统负责执行，比如“绕过那个胖子，躲过那个瘦子，小心别撞到那姑娘。啥？压死只狗？你们谁跟我说过地上有狗？”

受制于不同品牌和性能的雷达等传感器的限制，如上文所述自动驾驶系统没有发现外界物体的情况大有所在，但这还算是比较简单的问题，更麻烦的是由于技术条件所限，有个别传感器发现了“并不存在”的物体，这可咋整。

就好比车前的摄像头说没事儿，全车十几个超声波测距传感器（倒车雷达）都说正常，偏偏那个毫米波雷达突然报告说：“报告！我发现前面可能有座山！因为我这虽然看不到具体轮廓和形状，但是我这收到的回波有好多的点儿，我猜那TM一定是座山。

”此时此刻，如果你是车载计算机，你坐在一个封闭的房间内，只能靠传递进来的文字信息来做决断，此时此刻你信谁？是相信那一堆只能看到近处几米远的超声波传感器？还是相信那600度散光+800度近视的单目摄像头？还是那个工作在盲人摸象状态的毫米波雷达？

所谓信息污染也可以理解是这个意思，整个系统内出现一个被污染的信源，就会严重干扰整个系统的判断和执行，这也是特斯拉的龙哥为啥死推视觉方案而坚持强拆传感器与雷达的原因之一，当然他喜欢抠门儿算小帐也是重要原因。说远了，拉回来继续说BEV。

所以，随着自动驾驶汽车所装配的传感器类型越来越多、越来越杂，系统需要用一个统一的视角来统一各自不同的视角，而BEV恰恰能满足这一点：360度环绕视角能拯救世界。

我在网上找到一个比较“正经”的演示视频，来给各位演示一下BEV的大致工作情况。

所以，无论你如何地“360环绕视角”还是“上帝视角”，还是融合了毫米波雷达、4D毫米波雷达、激光雷达等等多个传感器，最终BEV是要在系统里形成一个统一的3D世界，系统通过这个3D世界里进行整体判断，杜绝一边传感器说是“葫芦”，另一边的传感器说是“瓢”，其实是车头的河里有个和尚在搓澡。

好了，这就是今日份“是啥是啥”之BEV篇就到这里了，希望能帮到你～