lidar

本周 awesome-autoresearch 新增三个条目，包括将 Karpathy 的 autoresearch 循环应用于 LiDAR SLAM 的 autoslam 项目，以及两篇分析原始实验并揭示指标博弈的博客文章。

星巴克在仅9个月后便停用了自动化盘点AI库存系统，原因是该系统准确性不足——例如无法区分不同牛奶种类——现回归人工盘点，并采用新的每日补货模式。

Sensor2Sensor 利用扩散模型和 4D 高斯溅射，将自然场景下的行车记录仪视频转换为多模态自动驾驶车辆日志（多视角摄像头和 LiDAR），用于自动驾驶系统的训练与验证。

一个帖子分享了在Unity中使用激光雷达和PPO进行自对弈RL训练的视频，随后是关于从零构建AlphaGo的讲座。

Ouster 宣布推出 REV8，这是首款在硅芯片中直接融合彩色与三维数据的原生彩色激光雷达传感器，而非在软件中进行融合，标志着三维感知技术领域的硬件层面进步。

禾赛科技发布了全球首款全彩色激光雷达芯片Picasso，支持高达4,320个激光通道，在硬件层面实现了颜色感知与距离测量的原生像素级融合。该芯片将用于禾赛下一代ETX系列激光雷达传感器，预计于2026年下半年量产。